01 实现思路

首先，利用哔哩哔哩的弹幕接口，把数据保存到本地。接着，对数据进行分词。最后，做了评论的可视化。

02 弹幕数据

平常我们在看视频时，弹幕是出现在视频上的。实际上在网页中，弹幕是被隐藏在源代码中，以XML的数据格式进行加载的。

比如：

https://comment.bilibili.com/123072475.xml

一个固定的url地址 + 视频的cid + .xml

只要找到你想要的视频cid，替换这个url就可以爬取所有弹幕了（b站大部分网页给出的字幕限制是1000条）。

一个视频的cid在哪里呢？

右键网页，打开网页源代码，搜索 "cid": 就能找到：

03 保存数据到本地

有了数据的接口链接，我们就可以利用request模块，获取数据了。

然后，再利用xpath简单的解析xml，就可以把所有的弹幕信息汇总到一个列表里了。最后，把列表转化成dataframe，保存到本地。

# 许嵩新歌《雨幕》
# bilibili视频弹幕文件
url = 'https://comment.bilibili.com/123072475.xml'

# 发送请求
response = requests.get(url)
xml = etree.fromstring(response.content)

# 解析数据
dm = xml.xpath("/i/d/text()")
print(dm)  # list

# 把列表转换成 dataframe
dm_df = pd.DataFrame(dm, columns=['弹幕内容'])
print(dm_df)

# 存到本地
# 解决了中文乱码问题
dm_df.to_csv('雨幕-弹幕.csv', encoding='utf_8_sig')

保存的csv数据：

04 对数据进行分词

制作词云前，需要把弹幕数据进行分词。

关于jieba分词，可以参考：

https://blog.csdn.net/dnxbjyj/article/details/72854460

# jieba分词
dm_str = " ".join(dm)
words_list = jieba.lcut(dm_str)  # 切分的是字符串,返回的是列表
words_str = " ".join(words_list)

05 词云可视化

通过创建词云对象、设置词云参数，最终生成图片，保存到本地。

# 读取本地文件
backgroud_Image = plt.imread('1.jpg')

# 创建词云
wc = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=backgroud_Image,
    font_path='./SourceHanSerifCN-Medium.otf',  # 设置本地字体

    max_words=2000,
    max_font_size=100,
    min_font_size=10,
    color_func=random_color_func,
    random_state=50,
)

word_cloud = wc.generate(words_str) # 产生词云
word_cloud.to_file("yumu.jpg") #保存图片