Python 抖音评论数据抓取分析

下面我将针对 Python 抖音评论数据抓取分析的完整攻略进行详细讲解。

简介

抖音作为当下风靡的短视频应用，拥有着数以亿计的用户量，其中包含了着许多有趣、有价值的视频内容。针对这些视频内容，我们可以通过抓取其评论数据来进行分析，获取关于用户观点、评论情感等信息，为相关领域的研究提供数据支持。

在本次攻略中，我们将通过 Python 实现抓取抖音评论数据的功能，并对其进行分析。

步骤

1. 分析请求链接

在进行评论数据抓取之前，我们首先需要了解抖音评论的请求链接格式。

抖音评论数据请求链接示例：

https://api.amemv.com/aweme/v2/comment/list/?aweme_id=6988320588411928072&cursor=0&count=20

其中，aweme_id 参数用于指定要获取评论的视频 ID，cursor 参数用于指定加载的起始位置，count 参数用于指定每次加载评论的数量。

2. 发送请求获取数据

有了请求链接之后，我们就可以使用 Python 的 requests 模块来发送请求，获取评论数据。

示例代码如下：

import requests

def get_comments(aweme_id, cursor=0, count=20):
    url = f'https://api.amemv.com/aweme/v2/comment/list/?aweme_id={aweme_id}&cursor={cursor}&count={count}'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
        'Connection': 'keep-alive',
        'Host': 'api.amemv.com',
        'Referer': 'https://www.douyin.com/',
        'sec-ch-ua': '"Chromium";v="94", "Google Chrome";v="94", ";Not A Brand";v="99"',
        'Sec-Fetch-Dest': 'empty',
        'Sec-Fetch-Mode': 'cors',
        'Sec-Fetch-Site': 'same-site',
        'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.ok:
        return response.json()
    else:
        return None

其中，get_comments 函数用于获取指定视频的评论数据，aweme_id 参数用于指定要获取评论的视频 ID，cursor 参数用于指定加载的起始位置，count 参数用于指定每次加载评论的数量。

3. 解析数据

获取评论数据之后，我们需要对其进行解析，提取出我们需要的信息。在这个过程中，我们可以使用 Python 的 json 模块进行数据解析，示例代码如下：

import json

def parse_comments(data):
    if not data:
        return []
    comments = []
    for item in data.get('comments', []):
        user = item.get('user', {})
        text = item.get('text', '')
        comments.append({
            'user_id': user.get('uid', ''),
            'user_nickname': user.get('nickname', ''),
            'text': text
        })
    return comments

其中，parse_comments 函数用于将获取到的评论数据进行解析，data 参数为要解析的评论数据。

4. 保存数据

最后，我们将解析出来的评论数据保存到文件中或者存储到数据库中。示例代码如下：

import json

def save_comments(comments, file_path):
    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(comments, f, ensure_ascii=False)

def load_comments(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        comments = json.load(f)
    return comments

其中，save_comments 函数用于将指定的评论数据保存到指定路径的文件中，comments 参数为要保存的评论数据，file_path 参数为要保存到的文件路径。load_comments 函数用于从指定路径的文件中读取评论数据，file_path 参数为要读取的文件路径。

示例

下面我们将以一个具体的案例来演示如何使用本攻略所介绍的方法进行评论数据的抓取与分析：

示例一：某段舞蹈视频的评论数据抓取与情感分析。

假设我们想要抓取抖音上某个热门舞蹈视频的评论数据，并通过情感分析的方法获取用户评论的情感倾向。具体步骤如下：

1. 我们先将目标视频的抖音 ID 获取到。可以通过在抖音客户端中进入目标视频的详情页，复制网址中的参数 aweme_id 即可。

2. 接着，我们使用 get_comments 函数获取该视频的评论数据。例如：

comments = []
cursor = 0
while True:
    data = get_comments(aweme_id, cursor=cursor)
    if not data:
        break
    comments.extend(parse_comments(data))
    has_more = data.get('has_more', False)
    if not has_more:
        break
    cursor = data.get('cursor', 0)

1. 获取到评论数据之后，我们可以使用情感分析的库（例如 jieba、snownlp、TextBlob 等）对每条评论进行情感分析，获取情感得分。例如：

import jieba.analyse
from snownlp import SnowNLP
from textblob import TextBlob

def sentiment_analysis(text):
    keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5)
    s = SnowNLP(text)
    blob = TextBlob(text)
    return {
        'keywords': keywords,
        'polarity': s.sentiments,
        'subjectivity': blob.sentiment.subjectivity
    }

for comment in comments:
    sentiment_score = sentiment_analysis(comment['text'])
    comment['sentiment_score'] = sentiment_score

经过上述处理之后，我们就成功获取到了指定视频的评论数据，并对其进行了情感分析。

示例二：某个网红的所有视频评论数据抓取与用户情感分析。

假设我们想要获取某个抖音网红的所有视频的评论数据，并分析他们的粉丝的情感倾向。具体步骤如下：

1. 我们需要先获取该网红在抖音上的主页 URL。

2. 针对该网红的主页 URL，我们可以通过抓取网页 HTML 内容并使用正则表达式来获取该网红的所有视频 ID。例如：

import re

def get_aweme_ids(homepage_url):
    html = requests.get(homepage_url).text
    pattern = re.compile(r'//www.douyin.com/video/(\d+)')
    aweme_ids = set(re.findall(pattern, html))
    return aweme_ids

1. 获取到该网红的所有视频 ID 之后，我们可以使用 get_comments 函数以及之前所介绍的其他函数来分别获取并分析每个视频的评论数据，最后将其汇总到一个列表中。例如：

def get_all_comments(homepage_url):
    aweme_ids = get_aweme_ids(homepage_url)
    all_comments = []
    for aweme_id in aweme_ids:
        comments = []
        cursor = 0
        while True:
            data = get_comments(aweme_id, cursor=cursor)
            if not data:
                break
            comments.extend(parse_comments(data))
            has_more = data.get('has_more', False)
            if not has_more:
                break
            cursor = data.get('cursor', 0)
        for comment in comments:
            sentiment_score = sentiment_analysis(comment['text'])
            comment['sentiment_score'] = sentiment_score
        all_comments.extend(comments)
    return all_comments

经过上述处理之后，我们就成功获取到了指定网红的所有视频评论数据，并对其粉丝的情感倾向进行了分析。

总结

本攻略主要介绍了如何使用 Python 抓取抖音评论数据，并对其进行分析与处理。其中，我们主要介绍了如何发送请求、解析数据以及保存数据等核心功能，并使用两个具体的案例来演示如何使用本攻略所介绍的方法进行评论数据的抓取与分析。如果你有类似的数据抓取与分析需求，可以根据本攻略的示例代码来进行参考实现。