二次元属性被稀释，B站还剩什么？| 数据获取

本文为HeoiJin原创投稿文章，欢迎更多读者投稿！

作者简介

HeoiJin：立志透过数据看清世界的产品策划、数据分析、产品策划领域。 万物皆营销 | 资本永不眠 | 数据恒真理 CSDN：https://me.csdn.net/weixin_40679090

由于篇幅过大原因，文章将分为上篇与下篇：上篇为数据获取，下篇为数据分析。今天为大家带来的是上篇：获取B站数据！

本篇目录

一、项目背景

最近看了一篇对B站2019年数据解读的文章，文章最后得出结论：B站的二次元属性已被稀释，逐渐走向大众。

那么走过2020年的春节后，二次元属性的稀释情况如何？什么分区是B站的龙头？b站的主流用户喜欢什么标签的视频？各分区的情况能带来什么社会价值？本项目将通过数据带你一起窥探B站的变化。

项目特色：

1. 利用Scrapy框架进行网页获取
2. 利用pandas、numpy进行数据分析
3. 利用pyecharts进行数据可视化
4. 利用scipy进行相关性分析

二、工具和环境

• 语言：python 3.7
• IDE：Pycharm
• 浏览器：Chrome
• 框架：Scrapy 1.8.0

三、需求分析

B站是我们熟悉的弹幕视频分享网站，根据百度百科的资料显示，B站的主要业务包括直播、游戏、广告、电商、漫画、电竞。

在这么多项的业务当中，我们不难看到一个共同点，B站的主要盈利模式是高度依赖用户，其次是主播和UP主。

因此要分析B站的变化，就要从用户喜爱变化情况切入分析，本次项目将采集以下数据：

1. 排行榜的分区名
2. 排行页：视频的标题、作者、综合评分、排名、视频链接
3. 详情页：视频的播放量、三连量、评论量、弹幕量、转发量、热门标签

四、页面分析

4.1 排行榜页解析

首先从排行榜页面进行过分析。禁用Javascript后，发现要提取的信息都是在静态网页当中，那么在编写代码的时候通过xpath定位抓取信息即可。

完成单个分区排行榜页面的分析后，只需找到各排行榜对应的url即可实现爬取多个分区。通过检查网页源码，发现每一个分区都只有文字描述，并没有相关的url，因此通过分析url变化再自行构造请求的url。

url规则即对应编号：https://www.bilibili.com/ranking/all/编号/0/30

以下是各分类对应的编号：

我们创建一个编号的列表，并用循环拼接url即可完成url的批量生成

代码语言：javascript复制

from pprint import pprint
labels_num=[0,1,168,3,129,4,36,188,160,119,155,5,181]

url_list=[f'https://www.bilibili.com/ranking/all/{i}/0/30' for i in labels_num]
#利用pprint方法，我们能够在输出时实现一个url一行
pprint(url_list)

4.2 详细信息页面api解析

我们还需要获取视频的播放量、三连量、评论量、弹幕量、转发量、热门标签，但在排行榜页中并没有体现，因此要进一步请求视频的详情页。

进入视频详情页，同样禁用Javascript后，可以发现要找的信息都是ajax异步加载的，在这里考虑抓取api文件来获取信息，这样能够大大提升解析网页的效率，也不容易被封ip。

通过一轮的分析之后，找到了视频的播放量、三连量、评论量、弹幕量、转发量数据在stat?aid=文件当中，url末端的数字即视频的id，后续对视频链接进行切片获取id再拼接Request URL即可。

访问该Request URL，是标准的json数据。

对数据页面进行json解析，后续只需获得键：[‘data ‘]下的数据即可

到这里还缺少了热门标签的数据，继续抓包找到另外一个api的url，同样需要通过视频的id进行url构造。

但直接访问这个url，会显示要找的页面不存在。观察url发现，?后包含了很多参数，尝试仅保留关键的视频id参数再次访问后，能够获取需要的信息。也是非常工整的json数据。

解析json后，只需要获取键[“data”]下的所有[‘tag_name ‘]即可。

至此所有需要的url及相关定位信息都基本找到，下面就可以开始编写文件了。

五、分析

5.1 Scrapy框架概述

Scrapy是一个为了获取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

Scrapy架构图（绿色箭头为数据流向）

本次项目涉及的组件介绍

Scrapy Engine 引擎负责控制数据流在系统中所有组件中流动，并在相应动作发生时触发事件。

调度器(Scheduler) 调度器从引擎接收request并将他们入队，以便之后引擎请求他们时提供给引擎。

下载器(Downloader) 下载器负责获取页面数据并提供给引擎，而后提供给spider。

Spiders Spider是Scrapy用户编写用于分析response并提取item(即获取到的item)或额外跟进的URL的类。每个spider负责处理一个特定(或一些)网站。

Item Pipeline Item Pipeline负责处理被spider提取出来的item。典型的处理有清理、 验证及持久化(例如存取到数据库中)

5.2 为什么用Scrapy框架

Scrapy 使用了异步网络框架来处理网络通讯。相比于普通的Request或者多线程，Scrapy在获取页面上具有更高的效率（详细的效率比较可以看这篇《Python x虫的N种姿势》：https://www.cnblogs.com/jclian91/p/9799697.html)

同时完善的框架意味着只需要定制开发其中的模块就能轻松实现，有清晰的逻辑路径。

六、编写

如果之前还没有安装Scrapy，可在cmd中使用pip语句进行安装

代码语言：javascript复制

pip3 install Scrapy

6.1 新建项目

去到要新建文件的文件夹中，在地址栏输入cmd，进入cmd模式。

代码语言：javascript复制

scrapy startproject blbl
cd blbl
scrapy genspider bl "bilibili.com"

命令解读：

• scrapy startproject blbl：创建项目，项目文件命名为blbl
• sd blbl ：进入项目文件
• scrapy genspider bl “bilibili.com” ：创建文件，名为bl（注意名应有别于项目文件名，且在该项目中是唯一的），限定获取的url范围”bilibili.com”

到这里我们创建就完成了，目录结构如下：

简单介绍下本项目所需文件的作用：

• scrapy.cfg ：项目的配置文件
• blbl/blbl ：项目的Python模块，将会从这里引用代码
• items.py ：项目的目标文件
• pipelines.py ：项目的管道文件
• settings.py ：项目的设置文件
• spiders/ ：存储获取代码目录
• bl.py ：我们通过命令新建的文件

6.2 创建并编写start.py

通常启动Scrapy都是在shell或者cmd命令中进行。为了方便启动或者进行debug测试，创建一个start.py用来控制启动

目标：

• 在py文件中执行cmd命令

代码语言：javascript复制

from scrapy import cmdline

cmdline.execute('scrapy crawl bl'.split())

创建完成后，我们每次运行或者debug测试时，只需要执行这个文件即可。

6.3 编写settings.py

目标：

• 关闭遵循君子协议
• 设置延迟（好的程序不应对别人服务器造成过大压力）
• 构造请求头
• 打开Pipeline（用于储存数据，取消注释即可）

代码语言：javascript复制

ROBOTSTXT_OBEY = False

DOWNLOAD_DELAY = 1

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
  'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.122 UBrowser/4.0.3214.0 Safari/537.36'
}

ITEM_PIPELINES = {
   'bilibili.pipelines.BlblPipeline': 300, 
}

6.4 编写bl.py

bl.py是我们通过cmd的命令符创建的文件，主要用于解析网站内容，并将解析后的数据传给items pipeline。

目标：

• 获得排名、视频标题、作者、得分
• 获得视频id，构造api链接
• 向api链接发送请求
• 获得三连、弹幕、评论和热门标签等数据

代码语言：javascript复制

import scrapy
from blbl.items import BlblItem
import json 

class BlSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bl'
    allowed_domains = ['bilibili.com']
    #start_urls默认为'http：//' allowed_domains[0]
    #所以这里我们要重写start_urls，把排行榜页面的url列表赋值给start_urls
    start_urls = [
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/0/0/30',
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/1/0/30',
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/168/0/30',
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/3/0/30',
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/129/0/30',
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/4/0/30',
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/36/0/30',
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/188/0/30',
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/160/0/30',
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/119/0/30',
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/155/0/30',
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/5/0/30',
        'https://www.bilibili.com/ranking/all/181/0/30'
                  ]

    def parse(self, response):
        #获取当前爬取的榜单
        rank_tab=response.xpath('//ul[@class="rank-tab"]/li[@class="active"]/text()').getall()[0]
        print('='*50,'当前爬取榜单为:',rank_tab,'='*50)

        #视频的信息都放在li标签中，这里先获取所有的li标签
        #之后遍历rank_lists获取每个视频的信息
        rank_lists=response.xpath('//ul[@class="rank-list"]/li')
        for rank_list in rank_lists:
            rank_num=rank_list.xpath('div[@class="num"]/text()').get()
            title=rank_list.xpath('div/div[@class="info"]/a/text()').get()
            # 抓取视频的url，切片后获得视频的id
            id=rank_list.xpath('div/div[@class="info"]/a/@href').get().split('/av')[-1]
            # 拼接详情页api的url
            Detail_link=f'https://api.bilibili.com/x/web-interface/archive/stat?aid={id}'
            Labels_link=f'https://api.bilibili.com/x/tag/archive/tags?aid={id}'
            author=rank_list.xpath('div/div[@class="info"]/div[@class="detail"]/a/span/text()').get()
            score=rank_list.xpath('div/div[@class="info"]/div[@class="pts"]/div/text()').get()
            #如用requests库发送请求，要再写多一次请求头
            # 因此我们继续使用Scrapy向api发送请求
            # 这里创建一个字典去储存我们已经抓到的数据
            # 这样能保证我们的详细数据和排行数据能一 一对应无需进一步合并
            # 如果这里直接给到Scrapy的Item的话，最后排行页的数据会有缺失
            items={
                'rank_tab':rank_tab,
                'rank_num' : rank_num ,
                'title' :title ,
                'id' : id ,
                'author' : author ,
                'score' : score ,
                'Detail_link':Detail_link
            }
            # 将api发送给调度器进行详情页的请求，通过meta传递排行页数据
            yield scrapy.Request(url=Labels_link,callback=self.Get_labels,meta={'item':items},dont_filter=True)

    def Get_labels(self,response):
        #获取热门标签数据
        items=response.meta['item']
        Detail_link=items['Detail_link']
        # 解析json数据
        html=json.loads(response.body)
        Tags=html['data'] #视频标签数据
        #利用逗号分割列表，返回字符串
        tag_name=','.join([i['tag_name'] for i in Tags])
        items['tag_name']=tag_name
        yield scrapy.Request(url=Detail_link,callback=self.Get_detail,meta={'item':items},dont_filter=True)

    def Get_detail(self,response):
        # 获取排行页数据
        items=response.meta['item']
        rank_tab=items['rank_tab']
        rank_num=items['rank_num']
        title=items['title']
        id=items['id']
        author=items['author']
        score=items['score']
        tag_name=items['tag_name']

        # 解析json数据
        html=json.loads(response.body)

        # 获取详细播放信息
        stat=html['data']

        view=stat['view']
        danmaku =stat['danmaku']
        reply =stat['reply']
        favorite =stat['favorite']
        coin =stat['coin']
        share =stat['share']
        like =stat['like']

        # 把所有爬取的信息传递给Item
        item=BlblItem(
            rank_tab=rank_tab,
            rank_num = rank_num ,
            title = title ,
            id = id ,
            author = author ,
            score = score ,
            view = view ,
            danmaku = danmaku ,
            reply = reply ,
            favorite = favorite ,
            coin = coin ,
            share = share ,
            like = like ,
            tag_name = tag_name
        )
        yield item

6.5 编写Items.py

将爬取到的数据名称按照Scrapy的模板填写好即可

目标：

• 收集爬取到数据

代码语言：javascript复制

import scrapyclass BlblItem(scrapy.Item):    rank_tab=scrapy.Field()    rank_num =scrapy.Field()    id=scrapy.Field()    title =scrapy.Field()    author =scrapy.Field()    score =scrapy.Field()    view=scrapy.Field()    danmaku=scrapy.Field()    reply=scrapy.Field()    favorite=scrapy.Field()    coin=scrapy.Field()    share=scrapy.Field()    like=scrapy.Field()    tag_name=scrapy.Field() 

6.6 编写pipeline.py

运用scrapy原生的CsvItemExporter能够让我们从编写表头以及写writerow语句中解放出来，比传统写入csv的方法更简便。

目标：

• 利用CsvItemExporter把数据写入csv文件

代码语言：javascript复制

from scrapy.exporters import CsvItemExporter

class BlblPipeline(object):
    def __init__(self):
        # a为追加写入模式，这里要用二进制的方式打开
        self.fp=open('bilibili.csv','ab')
        #include_headers_line默认为True
        # 能够帮我们自动写入表头，并且在追加写入数据的时候不会造成表头重复
        self.exportre=CsvItemExporter(
            self.fp,
            include_headers_line=True,
            encoding='utf-8-sig'
        )
    def open_spider(self,spider):
        pass

    # 向csv文件中写入数据
    def process_item(self,item,spider):
        self.exportre.export_item(item)
        return item

    def close_spider(self,spider):
        self.fp.close()

最后打开bilibili.csv，可以看到数据都完整爬取下来了！

七、本篇小结

最后回顾下本次的重点内容：

• 对ajax异步加载的网页进行抓包，通过抓取Request URL访问异步加载数据
• 使用Scrapy框架进行数据采集
• 利用scrapy.Request向api发送请求并通过meta传递已获取的排行页数据
• 利用Scrapy内置的CsvItemExporter将数据存储到csv中

下周二将推出本篇文章的下部分：数据分析实战环节，敬请期待吧～

源码地址（或阅读原文）：https://github.com/heoijin/Bilibili-Rnak

郑重声明：本项目及所有相关文章，仅用于经验技术交流，禁止将相关技术应用到不正当途径，因为滥用技术产生的风险与本人无关

scrapy python 编程算法 api 命令行工具

0 人点赞