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Python爬虫实战:快手数据采集与舆情分析

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小白学大数据
发布于 2025-06-13 07:24:59
发布于 2025-06-13 07:24:59
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1. 引言

在短视频时代,快手作为国内领先的短视频平台之一,积累了海量的用户数据、视频内容和互动信息。这些数据对市场分析、用户行为研究、舆情监测等具有重要价值。本文将介绍如何使用Python爬虫技术采集快手数据,并基于NLP(自然语言处理)进行简单的舆情分析。

1.1 目标
  • 使用Python爬虫抓取快手短视频数据(如视频标题、播放量、评论等)。
  • 对评论数据进行情感分析,评估用户舆情倾向。
  • 使用数据可视化展示分析结果。
1.2 技术栈
  • 爬虫工具**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">requests</font>****<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">selenium</font>**(应对动态渲染)
  • 数据解析**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">BeautifulSoup</font>****<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">json</font>**
  • 反爬策略:User-Agent轮换、代理IP
  • 数据分析**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">pandas</font>****<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">jieba</font>**(中文分词)、**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">snownlp</font>**(情感分析)
  • 可视化**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">matplotlib</font>****<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">wordcloud</font>**

2. 快手数据采集

2.1 分析快手网页结构

快手的数据通常以动态加载(Ajax/JSON)方式呈现,直接请求HTML可能无法获取完整数据。因此,我们可以:

  1. 手动分析API接口(浏览器F12→Network→XHR)。
  2. 使用Selenium模拟浏览器行为,获取渲染后的数据。
2.2 获取快手视频数据(API方式)

快手的部分数据可通过接口获取,例如:

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import requests
import json

# 代理信息
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"

# 构造代理URL(格式:http://用户名:密码@代理服务器:端口)
proxyUrl = f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"

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"
}

def fetch_kuaishou_videos(keyword="科技"):
    url = f"https://www.kuaishou.com/search/video?keyword={keyword}"
    
    # 设置代理
    proxies = {
        "http": proxyUrl,
        "https": proxyUrl,
    }
    
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
        
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()  # 假设返回的是JSON数据
            videos = data.get("data", {}).get("videos", [])
            for video in videos:
                print(f"标题: {video['title']}, 播放量: {video['play_count']}")
        else:
            print("请求失败:", response.status_code)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print("请求异常:", e)

fetch_kuaishou_videos()

注意:快手API可能有加密参数(如**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">__NS_sig3</font>**),需进一步逆向分析。

2.3 使用Selenium抓取动态数据

如果API难以直接调用,可采用Selenium模拟浏览器操作:

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from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.kuaishou.com")

# 模拟搜索
search_box = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "input.search-input")
search_box.send_keys("科技")
search_box.submit()

time.sleep(3)  # 等待加载

# 获取视频列表
videos = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "div.video-item")
for video in videos:
    title = video.find_element(By.CSS_SELECTOR, "h3.title").text
    play_count = video.find_element(By.CSS_SELECTOR, "span.play-count").text
    print(f"标题: {title}, 播放量: {play_count}")

driver.quit()

3. 数据存储与清洗

采集的数据可存储至CSV或数据库

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import pandas as pd

data = [
    {"title": "Python教程", "play_count": "10万"},
    {"title": "AI技术", "play_count": "5万"}
]

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("kuaishou_videos.csv", index=False)

4. 舆情分析(情感分析)

4.1 数据预处理

使用**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">jieba</font>**进行中文分词:

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import jieba
from snownlp import SnowNLP

comments = ["这个视频很棒!", "内容一般,没什么新意"]

# 分词示例
for comment in comments:
    words = jieba.cut(comment)
    print("/".join(words))

# 情感分析(0~1,越接近1表示越正面)
for comment in comments:
    sentiment = SnowNLP(comment).sentiments
    print(f"评论: {comment}, 情感得分: {sentiment:.2f}")
4.2 可视化分析
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import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 词云生成
text = " ".join(comments)
wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf").generate(text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

# 情感分布
sentiments = [SnowNLP(c).sentiments for c in comments]
plt.hist(sentiments, bins=10, color="skyblue")
plt.xlabel("情感得分")
plt.ylabel("评论数量")
plt.title("快手评论情感分析")
plt.show()

5. 反爬策略与法律合规

  • 反爬措施
    • 使用代理IP池(如**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">requests</font>**+**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">proxy</font>**)。
    • 随机User-Agent(**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">fake_useragent</font>**库)。
    • 控制请求频率(**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">time.sleep</font>**)。
  • 法律合规
    • 仅用于学习研究,避免商业滥用。
    • 不抓取用户隐私数据(如手机号、身份证)。

6. 结论

本文介绍了Python爬虫在快手数据采集与舆情分析中的应用,涵盖:

  1. 数据抓取(API/Selenium)。
  2. 数据清洗与存储(Pandas)。
  3. 情感分析与可视化(SnowNLP+Matplotlib)。

未来可优化方向:

  • 结合机器学习进行更精准的舆情分类。
  • 使用分布式爬虫(Scrapy-Redis)提升采集效率。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2025-06-12,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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谢谢博主的教程哈~requests可以直接调用接口的静态数据,但动态数据则需要selenium或者playwright这样的自动化库来实现,通过浏览器加载实现动态数据的获取,我也一直用这两种方案,偶尔会用scrapy。可是现在很多网站都有严格的反爬机制,像短视频、电商等,所以我可能会尝试用亮数据这样的第三方数据采集平台,它有稳定的住宅ip池可以用,基本不会出现报错无效的情况,而且它的网页解锁api可以直接处理验证码、人机验证等,不需要自己写解锁脚本,这点会节省大量时间。同时对于动态javascript加载内容,它也能直接提取json格式数据,不需要再切换技术方案,就能同时抓取静态和动态数据。
谢谢博主的教程哈~requests可以直接调用接口的静态数据,但动态数据则需要selenium或者playwright这样的自动化库来实现,通过浏览器加载实现动态数据的获取,我也一直用这两种方案,偶尔会用scrapy。可是现在很多网站都有严格的反爬机制,像短视频、电商等,所以我可能会尝试用亮数据这样的第三方数据采集平台,它有稳定的住宅ip池可以用,基本不会出现报错无效的情况,而且它的网页解锁api可以直接处理验证码、人机验证等,不需要自己写解锁脚本,这点会节省大量时间。同时对于动态javascript加载内容,它也能直接提取json格式数据,不需要再切换技术方案,就能同时抓取静态和动态数据。
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