作者| GitPython
时隔一年，嵩哥带来他的新作《雨幕》。
他依旧认真创作，追求高品质，作品在发表之前已听了五百遍以上。
如此高品质的音乐，大家如何评价呢？通过哔哩哔哩上的视频弹幕，感受一下。
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。
url = 'https://comment.bilibili.com/123072475.xml'
response = requests.get(url)
xml = etree.fromstring(response.content)
dm = xml.xpath("/i/d/text()")
print(dm) # list
dm_df = pd.DataFrame(dm, columns=['弹幕内容'])
print(dm_df)
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
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。
backgroud_Image = plt.imread('1.jpg')
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