[Python] Bilibili 영상 댓글 및 글머리 기호 처리 및 분석을 위한 스크립트
면책조항: 개인 학습 및 연구 목적으로만 사용됩니다. 다른 용도로의 사용을 엄격히 금지합니다.
소개
본 스크립트는 인문학 분야의 학문적 목적, 특히 네트워크 플랫폼 담론 분석 연구를 위해 개발되었습니다. Bilibili 총알 채팅 및 댓글에 대한 포괄적인 연구를 가능하게 합니다. 서브컬쳐와 사회 이슈에 관련된 방대한 콘텐츠(검토 자료 기준)에 초점이 맞춰져 있어 철저한 조사, 분석, 보완, 요약이 필요합니다.
내용이 광범위하므로 결과는 다음 링크로 표시됩니다.
서브컬처 관점에서 본 댓글과 총알채팅 연구:
https://nbviewer.org/github/Excalibra/scripts/blob/main/d-ipynb/Subculture 관점 검토 및 Bullet Screen Research.ipynb
'서브컬쳐', '사회이슈' 부분에 대한 연구를 완료한 뒤 공개할 계획이었습니다. 다만, 해당 분야 연구자 및 학생들의 필요를 고려하여 공유하게 되었습니다.
특징 및 원리
스크립트 기능:
동영상 제목, 작성자, 게시 날짜, 조회수, 즐겨찾기, 공유, 누적 글머리 기호 채팅, 댓글 수, 동영상 설명, 카테고리, 동영상 링크, 표지 이미지 링크 등의 데이터를 수집합니다.
감정 점수, 품사 분석, 타임스탬프, 사용자 ID를 포함하여 100개의 글머리 기호 채팅을 추출합니다.
좋아요, 감정 점수, 주제 답글, 멤버십 ID, 이름, 댓글 타임스탬프와 함께 상위 댓글 20개를 검색합니다.
향상된 기능:
글머리 기호 채팅: 사용자 이름, 생일, 등록 날짜, 팔로어 수, 팔로잉 수(쿠키 사용).
댓글: 댓글 작성자의 IP 위치를 표시합니다(웹 인터페이스를 통해).
감정 중앙값, 단어 빈도 통계, 단어 클라우드 및 막대 차트가 포함된 데이터를 Excel 파일로 출력합니다.
작동 원리:
API를 사용하여 JSON 정보를 가져와 Excel 파일로 처리하고 텍스트 분할, 불용어 필터링, 품사 분석 및 단어 빈도 통계를 위해 SnowNLP, ThuNLP 및 Jieba와 같은 언어 모델을 사용합니다. Matplotlib은 그래프 생성에 사용됩니다.
빠르게 시작하기
(Windows 사용자는 pip 및 python을 사용할 수 있습니다. Mac 사용자는 기본적으로 pip3 및 python3을 사용해야 합니다.)
스크립트 소스 코드: GitHub 저장소.
전제 라이브러리:
필수 라이브러리 설치:
pip3 install --no-cache-dir -r https://ghproxy.com/https://github.com/Excalibra/scripts/blob/main/d-txt/requirements.txt
그런 다음 스크립트를 실행합니다(온라인):
python3 -c "$(curl -fsSL https://ghproxy.com/https://github.com/Excalibra/scripts/blob/main/d-python/get_bv_baseinfo.py)"
import json import time import requests import os from datetime import datetime import re from bs4 import BeautifulSoup from openpyxl import Workbook from openpyxl.styles import Alignment, Font from snownlp import SnowNLP import statistics import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import platform import thulac import matplotlib.font_manager as fm from selenium import webdriver from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager from selenium.webdriver.common.by import By ''''''''' # Reference Links ## General Regex: https://regex101.com/ Zhihu - Two ways to obtain Bilibili video bullet comments using Python: https://zhuanlan.zhihu.com/p/609154366 Juejin - Parsing Bilibili video bullet comments: https://juejin.cn/post/7137928570080329741 CSDN - Bilibili historical bullet comment crawler: https://blog.csdn.net/sinat_18665801/article/details/104519838 CSDN - How to write a Bilibili bullet comment crawler: https://blog.csdn.net/bigbigsman/article/details/78639053?utm_source=app Bilibili - Bilibili bullet comment notes: https://www.bilibili.com/read/cv5187469/ Bilibili third-party API: https://www.bookstack.cn/read/BilibiliAPIDocs/README.md ## Reverse Lookup by UID https://github.com/esterTion/BiliBili_crc2mid https://github.com/cwuom/GetDanmuSender/blob/main/main.py https://github.com/Aruelius/crc32-crack ## User Basic Information https://api.bilibili.com/x/space/acc/info?mid=298220126 https://github.com/ria-klee/bilibili-uid https://github.com/SocialSisterYi/bilibili-API-collect/blob/master/docs/user/space.md ## Comments https://www.bilibili.com/read/cv10120255/ https://github.com/SocialSisterYi/bilibili-API-collect/blob/master/docs/comment/readme.md ## JSON https://json-schema.apifox.cn https://bbs.huaweicloud.com/blogs/279515 https://www.cnblogs.com/mashukui/p/16972826.html ## Cookie https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP/Cookies ## Unpacking https://www.cnblogs.com/will-wu/p/13251545.html https://www.w3schools.com/python/python_tuples.asp ''''''''''' class BilibiliAPI: @staticmethod # Parse video link basic information JSON and return it in JSON format def get_bv_json(video_url): video_id = re.findall(r'BV\w+', video_url)[0] api_url = f'https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid={video_id}' bv_json = requests.get(api_url).json() return bv_json @staticmethod # Parse video link bullet comments XML using the 'cid' field in JSON def get_danmu_xml(bv_json): cid = bv_json['data']["cid"] api_url = f'https://comment.bilibili.com/{cid}.xml' danmu_xml = api_url return danmu_xml @staticmethod # Parse video link comments JSON using the 'aid' field in JSON def get_comment_json(bv_json): aid = bv_json['data']["aid"] api_url = f'https://api.bilibili.com/x/v2/reply/main?next=1&type=1&oid={aid}' comment_json = requests.get(api_url).json() return comment_json @staticmethod # Enhanced parsing of video link comments JSON using the 'aid' field in JSON def get_comment_json_to_webui(bv_json): aid = bv_json['data']["aid"] api_url = f'https://api.bilibili.com/x/v2/reply/main?next=1&type=1&oid={aid}' # Determine the current operating system type if platform.system() == "Windows": # Windows platform driver = webdriver.Chrome() else: # Other platforms driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install()) # Provide login time print("Provide 45 seconds for Bilibili login") time.sleep(45) # Open the link driver.get(api_url) # Provide view effect time print("Provide 15 seconds to check the effects") time.sleep(15) # Find the <pre class="brush:php;toolbar:false"> element pre_element = driver.find_element(By.TAG_NAME, 'pre') # Get the text content of the element text_content = pre_element.text # Close WebDriver driver.quit() return text_content @staticmethod # Traverse user information and return basic parameters, preparing for XLSX write-in def get_user_card(mid, cookies): api_url = f'https://account.bilibili.com/api/member/getCardByMid?mid={mid}' try: response = requests.get(api_url, cookies=cookies) user_card_json = response.json() except json.JSONDecodeError: return {"error": "Failed to parse JSON. Ensure a good network environment. Too many API calls might trigger restrictions; try again later."} if 'message' in user_card_json: message = user_card_json['message'] if 'request blocked' in message or 'frequent requests' in message: return {"warning": "Ensure a good network environment. Too many API calls might trigger restrictions; try again later."} return user_card_json class CRC32Checker: '''''''''' # CRC32 cracking # Source: https://github.com/Aruelius/crc32-crack # Author: Aruelius # Note: This section has been slightly adjusted and encapsulated as a class for easier use. ''''''''' CRCPOLYNOMIAL = 0xEDB88320 crctable = [0 for x in range(256)] def __init__(self): self.create_table() def create_table(self): # Create a CRC table for quick CRC value computation for i in range(256): crcreg = i for _ in range(8): if (crcreg & 1) != 0: crcreg = self.CRCPOLYNOMIAL ^ (crcreg >> 1) else: crcreg = crcreg >> 1 self.crctable[i] = crcreg def crc32(self, string): # Compute the CRC32 value for the given string crcstart = 0xFFFFFFFF for i in range(len(str(string))): index = (crcstart ^ ord(str(string)[i])) & 255 crcstart = (crcstart >> 8) ^ self.crctable[index] return crcstart def crc32_last_index(self, string): # Compute the last character CRC table index for a given string crcstart = 0xFFFFFFFF for i in range(len(str(string))): index = (crcstart ^ ord(str(string)[i])) & 255 crcstart = (crcstart >> 8) ^ self.crctable[index] return index def get_crc_index(self, t): # Find the index in the CRC table corresponding to the highest byte value for i in range(256): if self.crctable[i] >> 24 == t: return i return -1 def deep_check(self, i, index): # Deep check based on index and previous CRC32 values to verify the assumption string = "" tc = 0x00 hashcode = self.crc32(i) tc = hashcode & 0xff ^ index[2] if not (tc <= 57 and tc >= 48): return [0] string += str(tc - 48) hashcode = self.crctable[index[2]] ^ (hashcode >> 8) tc = hashcode & 0xff ^ index[1] if not (tc <= 57 and tc >= 48): return [0] string += str(tc - 48) hashcode = self.crctable[index[1]] ^ (hashcode >> 8) tc = hashcode & 0xff ^ index[0] if not (tc <= 57 and tc >= 48): return [0] string += str(tc - 48) hashcode = self.crctable[index[0]] ^ (hashcode >> 8) return [1, string] def main(self, string): # Main function to compute and validate CRC32 for the given string index = [0 for x in range(4)] i = 0 ht = int(f"0x{string}", 16) ^ 0xffffffff for i in range(3, -1, -1): index[3-i] = self.get_crc_index(ht >> (i*8)) snum = self.crctable[index[3-i]] ht ^= snum >> ((3-i)*8) for i in range(100000000): lastindex = self.crc32_last_index(i) if lastindex == index[3]: deepCheckData = self.deep_check(i, index) if deepCheckData[0]: break if i == 100000000: return -1 return f"{i}{deepCheckData[1]}" class Tools: @staticmethod # Get save path and format def get_save(): return os.path.join(os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop"), "Bilibili_Video_Analysis_{}.xlsx".format(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'))) @staticmethod # Format timestamp def format_timestamp(timestamp): dt_object = datetime.fromtimestamp(timestamp) formatted_time = dt_object.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") return formatted_time @staticmethod # Calculate sentiment score def calculate_sentiment_score(text): s = SnowNLP(text) sentiment_score = s.sentiments return sentiment_score @staticmethod # Generate a word cloud def get_word_cloud(sheet_name: str, workbook: Workbook): sheet = workbook[sheet_name] # Read frequency data words = [] frequencies = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): words.append(row[0]) frequencies.append(row[1]) system = platform.system() if system == 'Darwin': # macOS font_path = '/System/Library/Fonts/STHeiti Light.ttc' elif system == 'Windows': font_path = 'C:/Windows/Fonts/simhei.ttf' else: # Other OS font_path = 'simhei.ttf' wordcloud = WordCloud(background_color='white', max_words=100, font_path=font_path) word_frequency = dict(zip(words, frequencies)) wordcloud.generate_from_frequencies(word_frequency) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() @staticmethod # Generate horizontal statistics chart def get_word_chart(sheet_name: str, workbook): sheet = workbook[sheet_name] words = [] frequencies = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): words.append(row[0]) frequencies.append(row[1]) system = platform.system() if system == 'Darwin': font_path = '/System/Library/Fonts/STHeiti Light.ttc' elif system == 'Windows': font_path = 'C:/Windows/Fonts/simhei.ttf' else: font_path = 'simhei.ttf' custom_font = fm.FontProperties(fname=font_path) fig, ax = plt.subplots() ax.barh(words, frequencies) ax.set_xlabel("Frequency", fontproperties=custom_font) ax.set_ylabel("Words", fontproperties=custom_font) plt.yticks(fontproperties=custom_font) plt.show() @staticmethod def get_user_info_by_card(user_card_json): info = { 'name': "N/A", 'birthday': "N/A", 'regtime': "N/A", 'fans': "N/A", 'friend': "N/A" } try: info['name'] = user_card_json['card']['name'] info['birthday'] = user_card_json['card']['birthday'] info['regtime'] = Tools.format_timestamp(int(user_card_json['card']['regtime'])) info['fans'] = user_card_json['card']['fans'] info['friend'] = user_card_json['card']['friend'] except KeyError: pass return tuple(info.values()) class BilibiliExcel: @staticmethod # Write video basic information def write_base_info(workbook, bv_json): sheet = workbook.create_sheet(title="Video Info") headers = ["Video Title", "Author", "Publish Time", "Views", "Favorites", "Shares", "Total Bullet Comments", "Comments Count", "Video Description", "Category", "Video Link", "Thumbnail Link"] sheet.append(headers) data = [bv_json["data"]["title"], bv_json["data"]["owner"]["name"], Tools.format_timestamp(bv_json["data"]["pubdate"]), bv_json["data"]["stat"]["view"], bv_json["data"]["stat"]["favorite"], bv_json["data"]["stat"]["share"], bv_json["data"]["stat"]["danmaku"], bv_json["data"]["stat"]["reply"], bv_json["data"]["desc"], bv_json["data"]["tname"], video_url, bv_json["data"]["pic"]] sheet.append(data) @staticmethod def save_workbook(workbook): workbook.save(Tools.get_save()) class PrintInfo: # Print basic information @staticmethod def base_message(): if 'Windows' == platform.system(): os.system('cls') else: os.system('clear') text = ''' ************************************ Bilibili Video Analysis v2023.6.26 Author: Github.com/hoochanlon Project URL: https://github.com/hoochanlon/scripts Features: 1. Analyze and visualize Bilibili video data. Disclaimer: For research and learning purposes only. ************************************ ''' print(text.center(50, ' ')) if __name__ == '__main__': PrintInfo.base_message() while True: video_url = input("Paste the Bilibili video link: ") if re.match(r'.*BV\w+', video_url): break else: print("Invalid link format. Please re-enter.") bv_json = BilibiliAPI.get_bv_json(video_url) workbook = Workbook() workbook.remove(workbook.active) BilibiliExcel.write_base_info(workbook, bv_json) BilibiliExcel.save_workbook(workbook)
사용 참고 사항:
- 쿠키 입력을 단순화하려면 키=값을 사용할 수 있습니다. "a=a;"와 같은 형식을 사용하여 불필요한 단계를 건너뜁니다.
- IP 위치를 보려면 웹 드라이버를 통해 Bilibili 계정에 로그인해야 합니다.
위 내용은 [Python] Bilibili 영상 댓글 및 글머리 기호 처리 및 분석을 위한 스크립트의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
