Python爬虫实战：快手数据采集与舆情分析

小白学大数据

发布于 2025-06-13 15:24:59

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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：**requests**、**selenium**（应对动态渲染）
数据解析：**BeautifulSoup**、**json**
反爬策略：User-Agent轮换、代理IP
数据分析：**pandas**、**jieba**（中文分词）、**snownlp**（情感分析）
可视化：**matplotlib**、**wordcloud**

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：

手动分析API接口（浏览器F12→Network→XHR）。
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：

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**__NS_sig3**），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：

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：

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**jieba**进行中文分词：

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

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**requests**+**proxy**）。
- 随机User-Agent（**fake_useragent**库）。
- 控制请求频率（**time.sleep**）。
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）。