一、抓数据

要想做成词云图表，首先得有数据才行。于是需要一点点的爬虫技巧。

基本思路为：抓包分析、加密信息处理、抓取热门评论信息

1.抓包分析

我们首先用浏览器打开网易云音乐的网页版，进入薛之谦《摩天大楼》歌曲页面，可以看到下面有评论。接着F12进入开发者控制台（审查元素）。

接下来就要做的是，找到歌曲评论对应的url，并分析验证其数据跟网页现实的数据是否吻合

整理思路，分析api并模拟发送请求，获取json解析就好了

2.加密信息处理

然后经过测试，直接把浏览器上这俩数据拿过来就可以。但是要想真正的解决这个加密处理，还需要有点加解密的只是存储

3.抓取热门评论信息

二、数据可视化

在获得相关评论数据后，我们将其做成图表与词云图，将让人看起来更直观。

接下来需要在自己电脑上安装需要相关的安装包： pyecharts（图表包）、matplotlib（绘图功能包）、 WordCloud（词云包）

import requests

import json

from pyecharts import Bar

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pyplot as plt

url = 'http://music.163.com/weapi/v1/resource/comments/R_SO_4_551816010?csrf_token=568cec564ccadb5f1b29311ece2288f1'

headers = {

'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.140 Safari/537.36',

'Referer':'http://music.163.com/#/album?id=38388012',

'Origin':'http://music.163.com',

'Host':'music.163.com'

}

#加密数据，直接拿过来用

user_data = {

'params': 'vRlMDmFsdQgApSPW3Fuh93jGTi/ZN2hZ2MhdqMB503TZaIWYWujKWM4hAJnKoPdV7vMXi5GZX6iOa1aljfQwxnKsNT+5/uJKuxosmdhdBQxvX/uwXSOVdT+0RFcnSPtv',

'encSecKey': '46fddcef9ca665289ff5a8888aa2d3b0490e94ccffe48332eca2d2a775ee932624afea7e95f321d8565fd9101a8fbc5a9cadbe07daa61a27d18e4eb214ff83ad301255722b154f3c1dd1364570c60e3f003e15515de7c6ede0ca6ca255e8e39788c2f72877f64bc68d29fac51d33103c181cad6b0a297fe13cd55aa67333e3e5'

}

response = requests.post(url,headers=headers,data=user_data)

data = json.loads(response.text)

hotcomments = []

for hotcommment in data['hotComments']:

item = {

'nickname':hotcommment['user']['nickname'],

'content':hotcommment['content'],

'likedCount':hotcommment['likedCount']

}

hotcomments.append(item)

#获取评论用户名，内容，以及对应的获赞数

content_list = [content['content'] for content in hotcomments]

nickname = [content['nickname'] for content in hotcomments]

liked_count = [content['likedCount'] for content in hotcomments]

bar = Bar("热评点赞示例图")

bar.add( "点赞数",nickname, liked_count, is_stack=True,mark_line=["min", "max"],mark_point=["average"])

bar.render()

content_text = " ".join(content_list)

wordcloud = WordCloud(font_path=r"C:\simhei.ttf",max_words=200).generate(content_text)

plt.figure()

plt.imshow(wordcloud,interpolation='bilinear')

plt.axis('off')

plt.show()