一、EDG夺冠信息

11月6日，在英雄联盟总决赛中，EDG战队以 3:2 战胜韩国队，获得2021年 英雄联盟全球总决赛冠军 ，这个比赛在全网各大平台也是备受瞩目：

1、 微博 热搜 第一名 ，截止2021-11-10已有 亿级 观看量，微博粉丝数到达 638.4万

2、 哔哩哔哩 已有 几亿 人气，总弹幕有 22.3万 ，全站排行榜最高 第2名 ，B站粉丝已有 219.9万

3、 腾讯 、 爱奇艺 、 优酷 等视频平台 800万 人看过

4、 虎牙 等直播平台热度也是居高不下

5、 央视新闻 也发微博 庆祝EDG夺冠

既然比赛热度这么高，那么本次我们就以bilibili为基准，通过采集EDG夺冠比赛视频在哔哩哔哩的22.3万条弹幕数据，再通过Python来分析进而感受粉丝的热情

二、实战目标

1、利用爬虫技术抓取EDG战队在B站夺冠比赛视频的22.3万条弹幕数据

2、通过jieba、numpy等Python库对抓取来的弹幕数据进行分析并且可视化

三、bilibili接口分析

首先进入EDG夺冠比赛视频URL：

www.bilibili.com/video/BV1EP…

哔哩哔哩已为大家整理好了EDG比赛视频，从开幕式到夺冠时刻，共有7个视频

哔哩哔哩弹幕数据接口：

api.bilibili.com/x/v1/dm/lis…

这个接口就是B站弹幕数据专用接口，我们可以直接拿来用，这个接口中的oid可以理解为每个视频中的唯一标识符，它由数字组成，每一个视频都有唯一的一个oid，那么我们只要找到oid就可以请求相应比赛视频弹幕的API接口，从而抓取弹幕数据

获取oid

打开开发者工具，切换到 Network 选项，然后找到以 pagelist 为开头的请求接口

接着找到Request URL这个请求接口，打开新窗口直接用这个API接口请求，如下图：

当我们直接请求这个API接口时可以看到 JSON 格式的数据，而在里面的cid就是我们需要的oid，如下所示：

1 {"code":0,"message":"0","ttl":1,"data":[{"cid":437586584,"page":1,"from":"vupload","part":"第一局 4K","duration":2952,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}},{"cid":437626309,"page":2,"from":"vupload","part":"第二局 4K","duration":3031,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}},{"cid":437659159,"page":3,"from":"vupload","part":"第三局 4K","duration":3406,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}},{"cid":437727348,"page":4,"from":"vupload","part":"第四局 4K","duration":3212,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}},{"cid":437729555,"page":5,"from":"vupload","part":"第五局 4K","duration":3478,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}},{"cid":437550300,"page":6,"from":"vupload","part":"开幕式","duration":984,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}},{"cid":437717574,"page":7,"from":"vupload","part":"夺冠时刻","duration":2017,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}}]

当然我们也可以点击 Preview 选项，点击data，打开数据，而里面的JSON数据是 折叠 的，包括cid在内，如下图所示：

可以看到，每个cid对应每一个比赛视频。我们也可以点击 Response 选项，里面的数据是真实的数据，意味着数据没有经过折叠，与直接请求Request URL返回的JSON数据是一样的

四、编码

定义一个获取cid的方法

 1 import requests
 2 import json
 3 
 4 
 5 def get_cid():
 6   url = 'https://api.bilibili.com/x/player/pagelist?bvid=BV1EP4y1j7kV&jsonp=jsonp'
 7   try:
 8     response = requests.get(url,timeout=None)
 9     if response is not None:
10       return response.text
11     else:
12       return Nnone
13   except Exception as e:
14     print(e.args)
15 
16 
17 if __name__ == '__main__':
18   data = get_cid()
19   json_data = json.loads(data)
20   for cid_datas in json_data['data']:
21     cid = cid_datas.get('cid')
22     print(cid)

控制台输出如下：

拼接URL弹幕数据API接口

1 if __name__ == '__main__':
2   data = get_cid()
3   json_data = json.loads(data)
4   base_api = 'http://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid='
5   for cid_datas in json_data['data']:
6     cid = cid_datas.get('cid')
7     detail_api = base_api + str(cid)
8     print(detail_api)

控制台输出如下：

一共有7个网址，对应7个EDG比赛视频的弹幕数据，我们点开第一个网址查看

抓取弹幕数据

从上一张图可以看到，每一条弹幕数据都在每一个标签中，面对这种格式我们思考一下用哪种解析工具比较合适？答案当然是正则表达式，接下来我们要获取7个比赛视频的22.3万条数据，代码如下：

 1 base_api = 'http://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid='
 2   all_api = []
 3   for cid_datas in json_data['data']:
 4     cid = cid_datas.get('cid')
 5     detail_api = base_api + str(cid)
 6     all_api.append(detail_api)
 7   for api in all_api:
 8     edg_datas = get_api_data(detail_api)
 9     edg_datas = re.findall('<d.*?>(.*?)</d>',edg_datas,re.S)
10     with open('EDG.txt','a',encoding='utf-8') as f:
11       for edg_data in edg_datas:
12         print(edg_data)
13         f.write(edg_data + '\n')

避免乱码，加上如下代码：

1 response.encoding = chardet.detect(response.content)['encoding']

控制台输出如下：

由于弹幕数据共有22.3万条，这里仅展示EDG.txt部分弹幕数据，如下图所示：

词云图制作

我们已经抓取到弹幕数据，接下来利用EDG背景图做一个词云图

代码如下：

 1 import jieba
 2 from wordcloud import WordCloud
 3 import matplotlib.pyplot as plt
 4 from PIL import Image
 5 import numpy as np
 6 
 7 def do_wordcloud():
 8   text = open('EDG.txt','r',encoding='utf-8').read()
 9   text = text.replace('\n','').replace('\u3000','')
10   text_cut = jieba.lcut(text)
11   text_cut = ' '.join(text_cut)
12 
13   #过滤一些没有关系的词
14   stop_words = ['“','，',' ','我','的','是','了','：','？','！','啊','你','吗','。','我们']
15 
16   background = Image.open("EDG.jpg")
17   graph = np.array(background)
18 
19   word_cloud = WordCloud(font_path='simsun.ttc', 
20                          background_color='white', 
21                          mask=graph, # 指定词云的形状
22                          stopwords=stop_words) 
23 
24   word_cloud.generate(text_cut)
25   plt.subplots(figsize=(12,8))
26   plt.imshow(word_cloud)
27   plt.axis('off')
28   plt.show()
29   word_cloud.to_file('edg.png')

控制台输出如下：

把 迪迦奥特曼 背景图片也制作一波吧，哈哈哈！

制作成 迪迦奥特曼 词云图形状，如下所示：

当然你也可以使用 pyecharts/echarts 制作也行，还可以制作成你喜欢的图片形状。如果你接触过 情感分析 的话，也可以用这些弹幕数据分析一波

五、总结

PIL库

jieba库

numpy库

requests库

wordcloud库

matplotlib库

json,re,chardet库

六、完整项目及源码下载

完整项目(包括源码)获取方式： 文末下载