首页 / 教程资讯 /

芒果tv弹幕按钮不见了-ipad芒果tv弹幕按钮不见了

编辑:网友投稿 | 更新时间:2023-08-04 07:10
芒果tv弹幕按钮不见了(ipad芒果tv弹幕按钮不见了)

众所周知,弹幕,即在网络上观看视频时弹出的评论性字幕。不知道大家看视频的时候会不会点开弹幕,于我而言,弹幕是视频内容的良好补充,是一个组织良好的评论序列。通过分析弹幕,我们可以快速洞察广大观众对于视频的看法。

阿喵通过一个关于《八佰》的视频弹幕数据,绘制了如下词云图,感觉效果还是可以的。

点击并拖拽以移动

这里多说一句,小编是一名python开发工程师,这里有我自己整理的一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编,并在后台私信小编:“01”即可领取。

海量的弹幕数据不仅可以绘制此类词云图,还可以调用百度AI进行情感分析。那么,我们该如何获取弹幕数据呢?本文运用Python爬取B站视频、腾讯视频、芒果TV和爱奇艺视频等弹幕,让你轻松获取主流视频网站弹幕数据。

一、B站视频弹幕1.网页分析

本文以爬取up主硬核的半佛仙人发布的《你知道奶茶加盟到底有多坑人吗?》视频弹幕为例,首先通过以下步骤找到存放弹幕的真实url。

点击并拖拽以移动

简单分析url参数,很显然,date参数表示发送弹幕的时间,其他参数均无变化。因此,只需要改变date参数,然后通过beautifulsoup解析到弹幕数据即可。

2.爬虫实战

import requests #请求网页数据

from bs4 import BeautifulSoup #美味汤解析数据

import pandas as pd

import time

from tqdm import trange #获取爬取速度

def get_bilibili_url (start, end) :

url_list = []

date_list = [i for i in pd.date_range(start, end).strftime( '%Y-%m-%d' )]

for date in date_list:

url = f"api.bilibili.com/x/v2/dm/his… {date} "

url_list.append(url)

return url_list

def get_bilibili_danmu (url_list) :

headers = {

"user-agent" : "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36" ,

"cookie" : "你自己的" #Headers中copy即可

}

file = open( "bilibili_danmu.txt" , 'w' )

for i in trange(len(url_list)):

url = url_list[i]

response = requests.get(url, headers=headers)

response.encoding = 'utf-8'

soup = BeautifulSoup(response.text)

data = soup.find_all( "d" )

danmu = [data[i].text for i in range(len(data))]

for items in danmu:

file.write(items)

file.write( "\n" )

time.sleep( 3 )

file.close()

if name == "main" :

start = '9/24/2020' #设置爬取弹幕的起始日

end = '9/26/2020' #设置爬取弹幕的终止日

url_list = get_bilibili_url(start, end)

get_bilibili_danmu(url_list)

print(

"弹幕爬取完成"

)

3.数据预览

点击并拖拽以移动

二、腾讯视频弹幕1.网页分析

本文以爬取《脱口秀大会 第3季》最后一期视频弹幕为例,首先通过以下步骤找到存放弹幕的真实url。

点击并拖拽以移动

通过删减各参数,发现仅有timestamp参数的变化会影响弹幕数据的爬取,且timestamp参数是首项为15,公差为30的等差数列。可以大胆猜测腾讯视频每30秒更新一页弹幕数据,该视频长度为12399秒。而数据格式为标准的json格式,因此json.loads直接解析数据即可。

2.爬虫实战

import requests

import json

import time

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

for page in range( 15 , 12399 , 30 ):

headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' }

url = 'mfm.video.qq.com/danmu?otype… .format(page)

print( "正在提取第" + str(page) + "页" )

html = requests.get(url,headers = headers)

bs = json.loads(html.text,strict = False ) #strict参数解决部分内容json格式解析报错

time.sleep( 1 )

#遍历获取目标字段

for i in bs[ 'comments' ]:

content = i[ 'content' ] #弹幕

upcount = i[ 'upcount' ] #点赞数

user_degree =i[ 'uservip_degree' ] #会员等级

timepoint = i[ 'timepoint' ] #发布时间

comment_id = i[ 'commentid' ] #弹幕id

cache = pd.DataFrame({ '弹幕' :[content], '会员等级' :[user_degree],

'发布时间' :[timepoint], '弹幕点赞' :[upcount], '弹幕id' :[comment_id]})

df = pd.concat([df,cache])

df.to_csv( 'tengxun_danmu.csv' ,encoding = 'utf-8' )

print(df.shape)

3.数据预览

点击并拖拽以移动

三、芒果TV弹幕

1.网页分析

本文以爬取《乘风破浪的姐姐》最后一期视频弹幕为例,首先通过以下步骤找到存放弹幕的真实url。

点击并拖拽以移动

通过分析参数,我们可以发现,芒果TV会生成首项为0,公差为1的等差数列json弹幕文件,每个json文件存储前一分钟内所有的弹幕数据。弹幕数据存放格式为json,数据解析较为简单。

2.爬虫实战

import requests

import json

import pandas as pd

def get_mangguo_danmu (num1, num2, page) :

try :

url = 'bullet-ws.hitv.com/bullet/2020…

print( "正在爬取第" + str(page) + "页" )

danmuurl = url.format(num1, num2, page)

res = requests.get(danmuurl)

res.encoding = 'utf-8'

#print(res.text)

data = json.loads(res.text)

except :

print( "无法连接" )

details = []

for i in range(len(data[ 'data' ][ 'items' ])): # 弹幕数据在json文件'data'的'items'中

result = {}

result[ 'stype' ] = num2 # 通过stype可识别期数

result[ 'id' ] = data[ 'data' ][ 'items' ][i][ 'id' ] # 获取id

try : # 尝试获取uname

result[ 'uname' ] = data[ 'data' ][ 'items' ][i][ 'uname' ]

except :

result[ 'uname' ] = ''

result[ 'content' ] = data[ 'data' ][ 'items' ][i][ 'content' ] # 获取弹幕内容

result[ 'time' ] = data[ 'data' ][ 'items' ][i][ 'time' ] # 获取弹幕发布时间

try : # 尝试获取弹幕点赞数

result[ 'v2_up_count' ] = data[ 'data' ][ 'items' ][i][ 'v2_up_count' ]

except :

result[ 'v2_up_count' ] = ''

details.append(result)

return details

#输入关键信息

def count_danmu () :

danmu_total = []

num1 = input( '第一个数字' )

num2 = input( '第二个数字' )

page = int(input( '输入总时长' ))

for i in range(page):

danmu_total.extend(get_mangguo_danmu(num1, num2, i))

return danmu_total

def main () :

df = pd.DataFrame(count_danmu())

df.to_csv( 'mangguo_danmu.csv' )

if name == 'main' :

main()

3.数据预览

点击并拖拽以移动

四、爱奇艺弹幕1.网页分析本文以爬取《乐队的夏天第2季》第13期上视频弹幕为例,首先通过以下步骤找到存放弹幕的真实url。

点击并拖拽以移动

分析弹幕真实url,我们发现,参数5981449914376200是视频tvid,参数62是tvid倒数4为的前两位,参数00是tvid的最后两位,.z前的参数1为视频总时长除以300秒向上取整。观察相邻两个弹幕文件包,可以看出爱奇艺每5分钟更新一次弹幕文件。

点击并拖拽以移动

由于直接爬取出来的弹幕文件存在乱码,需要进行二进制编码,方可得到最终的弹幕数据。

2.爬虫实战

import zlib

import requests

1.爬取xml文件

def download_xml (url) :

bulletold = requests.get(url).content # 二进制内容

return zipdecode(bulletold)

def zipdecode (bulletold) :

'对zip压缩的二进制内容解码成文本'

decode = zlib.decompress(bytearray(bulletold), 15 + 32 ).decode( 'utf-8' )

return decode

for x in range( 1 , 12 ):

x是从1到12,12怎么来的,这一集总共57分钟,爱奇艺每5分钟会加载新的弹幕,57除以5向上取整

url = 'cmts.iqiyi.com/bullet/62/0… + str(x) + '.z'

xml = download_xml(url)

把编码好的文件分别写入17个xml文件中(类似于txt文件),方便后边取数据

with open( './aiqiyi/iqiyi' + str(x) + '.xml' , 'a+' , encoding= 'utf-8' ) as f:

f.write(xml)

2.读取xml文件中的弹幕数据数据

from xml.dom.minidom import parse

import xml.dom.minidom

def xml_parse (file_name) :

DOMTree = xml.dom.minidom.parse(file_name)

collection = DOMTree.documentElement

在集合中获取所有entry数据

entrys = collection.getElementsByTagName( "entry" )

print(entrys)

result = []

for entry in entrys:

content = entry.getElementsByTagName( 'content' )[ 0 ]

print(content.childNodes[ 0 ].data)

i = content.childNodes[ 0 ].data

result.append(i)

return result

with open( "aiyiqi_danmu.txt" , mode= "w" , encoding= "utf-8" ) as f:

for x in range( 1 , 12 ):

l = xml_parse( "./aiqiyi/iqiyi" + str(x) + ".xml" )

for line in l:

f.write(line)

f.write(

"\n"

3.数据预览

点击并拖拽以移动

最后多说一句,小编是一名python开发工程师,这里有我自己整理的一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编,并在后台私信小编:“01”即可领取。

相关文章

相关推荐