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Python爬虫抓取Bilibili弹幕并生成词云

news 来源：原创 2025/8/7 6:40:14

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1. 引言

Bilibili（B站）是国内知名的视频分享平台，拥有海量的弹幕数据。弹幕是B站的核心特色之一，用户通过弹幕进行实时互动，这些数据对于分析视频热度、用户情感倾向等具有重要价值。

本文将介绍如何利用Python爬虫技术抓取Bilibili视频的弹幕数据，并使用WordCloud库生成词云，直观展示弹幕中的高频词汇。

2. 技术栈

Python：主编程语言
Requests：HTTP请求库，用于获取网页数据
BeautifulSoup / lxml：HTML/XML解析库
re（正则表达式）：提取弹幕数据
WordCloud / jieba：生成词云并进行中文分词
Matplotlib / PIL：可视化展示

3. 分析B站弹幕数据来源

B站的弹幕数据通常存储在XML文件中，每个视频对应一个弹幕文件（**cid**决定）。我们需要：

获取视频的**cid**（弹幕ID）
请求弹幕API（如 **https://comment.bilibili.com/{cid}.xml**）
解析XML数据，提取弹幕文本

3.1 获取视频的`cid`

B站的视频页面（如 **https://www.bilibili.com/video/BV1xxxxxx**）中，**cid**通常可以通过以下方式获取：

解析网页源码，查找 **window.__playinfo__** 或 **cid** 相关字段
调用B站API（如 **https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid=BV1xxxxxx**）

本文采用 API方式 获取 **cid**，更加稳定。

4. 代码实现

4.1 安装依赖

4.2 获取视频`cid`

import requestsdef get_cid(bvid):"""通过B站API获取视频的cid"""url = f"https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid={bvid}"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"}response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:data = response.json()return data["data"]["cid"]else:raise Exception("Failed to fetch cid")# 示例：获取视频 BV1GJ411x7h7 的 cid
bvid = "BV1GJ411x7h7"  # 替换为目标视频的BV号
cid = get_cid(bvid)
print(f"视频的cid: {cid}")

4.3 抓取弹幕数据

B站的弹幕文件通常存储在 **https://comment.bilibili.com/{cid}.xml**，我们需要解析XML并提取弹幕文本。

from bs4 import BeautifulSoupdef fetch_danmaku(cid):"""获取弹幕XML并解析"""url = f"https://comment.bilibili.com/{cid}.xml"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"}response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.content, "lxml")danmaku_list = [d.text for d in soup.find_all("d")]return danmaku_listelse:raise Exception("Failed to fetch danmaku")# 获取弹幕
danmaku_list = fetch_danmaku(cid)
print(f"共获取 {len(danmaku_list)} 条弹幕")

4.4 数据清洗（可选）

弹幕可能包含无意义的符号、表情等，可以使用正则表达式过滤：

import redef clean_text(text):"""清洗弹幕文本"""# 去除特殊符号、空格、换行等text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)  # 去除非字母数字汉字text = re.sub(r'\s+', ' ', text)     # 合并多个空格return text.strip()cleaned_danmaku = [clean_text(d) for d in danmaku_list]

4.5 生成词云

使用 **jieba** 进行中文分词，并用 **WordCloud** 生成词云：

from wordcloud import WordCloud
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as npdef generate_wordcloud(text_list, output_path="wordcloud.png"):"""生成词云"""# 合并所有弹幕text = " ".join(text_list)# 使用 jieba 分词words = " ".join(jieba.cut(text))# 设置词云参数wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc",  # 支持中文的字体（Windows可用）width=800,height=600,background_color="white",max_words=200,collocations=False,  # 避免重复词)# 生成词云wc.generate(words)# 保存词云图片wc.to_file(output_path)print(f"词云已生成: {output_path}")# 显示词云plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")plt.axis("off")plt.show()# 生成词云
generate_wordcloud(cleaned_danmaku)

4.6 完整代码整合

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
from wordcloud import WordCloud
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt# 代理配置
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"# 代理格式整理
proxyMeta = f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
proxies = {"http": proxyMeta,"https": proxyMeta,
}def get_cid(bvid):"""获取视频cid"""url = f"https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid={bvid}"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}try:# 添加 proxies 参数response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)if response.status_code == 200:return response.json()["data"]["cid"]else:raise Exception(f"API请求失败，状态码：{response.status_code}")except Exception as e:raise Exception(f"获取cid时出错：{str(e)}")def fetch_danmaku(cid):"""获取弹幕XML并解析"""url = f"https://comment.bilibili.com/{cid}.xml"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}try:# 添加 proxies 参数response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.content, "lxml")return [d.text for d in soup.find_all("d")]else:raise Exception(f"弹幕请求失败，状态码：{response.status_code}")except Exception as e:raise Exception(f"获取弹幕时出错：{str(e)}")def clean_text(text):"""清洗弹幕文本"""text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)text = re.sub(r'\s+', ' ', text)return text.strip()def generate_wordcloud(text_list, output_path="wordcloud.png"):"""生成词云"""text = " ".join(text_list)words = " ".join(jieba.cut(text))wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc",width=800,height=600,background_color="white",max_words=200,collocations=False,)wc.generate(words)wc.to_file(output_path)plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")plt.axis("off")plt.show()if __name__ == "__main__":try:bvid = "BV1GJ411x7h7"  # 替换为目标视频BV号cid = get_cid(bvid)print(f"成功获取视频CID: {cid}")danmaku_list = fetch_danmaku(cid)print(f"共获取 {len(danmaku_list)} 条弹幕")cleaned_danmaku = [clean_text(d) for d in danmaku_list]generate_wordcloud(cleaned_danmaku)except Exception as e:print(f"程序运行出错: {str(e)}")

5. 优化与扩展

反爬策略：B站可能有反爬机制，可以设置 **headers** 模拟浏览器访问，或使用代理IP。
多视频弹幕抓取：遍历多个视频的 **cid**，批量获取弹幕数据。
情感分析：结合 **SnowNLP** 或 **TextBlob** 分析弹幕情感倾向。
动态词云：使用 **Pyecharts** 生成交互式词云。

6. 结论

本文介绍了如何用Python爬取B站弹幕并生成词云，涉及：

B站API调用（获取**cid**）
XML弹幕解析（**BeautifulSoup**）
中文分词（**jieba**）
词云可视化（**WordCloud**）

该方法适用于视频分析、用户行为研究、热点话题挖掘等场景。读者可以进一步扩展，如结合机器学习进行弹幕分类或情感分析。

1. 引言

2. 技术栈

3. 分析B站弹幕数据来源

3.1 获取视频的**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">cid</font>**

4. 代码实现

4.1 安装依赖

4.2 获取视频**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">cid</font>**

4.3 抓取弹幕数据

4.4 数据清洗（可选）

4.5 生成词云

4.6 完整代码整合

5. 优化与扩展

6. 结论

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3.1 获取视频的`<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">cid</font>`

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