写在前面

之前在简书首页看到了Python爬虫的介绍，于是就想着爬取B站弹幕并绘制词云，因此有了这样一个简单的尝试，从搭建环境到跑通demo，不懂语法，不知含义，装好环境，查到API，跑通Demo，就是目标！纯零基础萌新！
demo地址(只有python的demo，R的没有上传)

关于环境的安装及调试过程中遇到的问题记录请移步

Python爬取B站弹幕

环境说明

windows8.1 x64+python3.6+scrapy1.4
参考文档：
scrapy github
scrapy document
scrapy爬虫框架入门实例

步骤说明

• 安装python3.6
• 安装scrapy1.4
• 建立scrapy demo
• 跑通demo遇到问题、解决问题
• 更改demo为B站弹幕爬取demo
  我这边是按照参考文档中 scrapy爬虫框架入门实例这个demo来做的，这个文章里面无论是介绍还是scrapy的入门都非常详细，建议大家按照这个来入门，但是由于慕课网的结构样式以及更改了，所以demo是跑不起来的，因此我换成了爬取B站的弹幕demo。截止2017年9月2日亲测可跑通。

Demo说明

1. 安装scrapy成功之后建立项目scrapytest

scrapy startproject scrapytest

2. demo目录
本demo目录仅保留当前demo可用的文件，且文件名字不同于scrapy自动生成的文件名字，对于未涉及到的文件进行了删除

│  scrapy.cfg//项目的配置文件
└─scrapytest
    │  CourseItems.py//定义一个容器保存要爬取的数据
    │  MyPipelines.py//项目中的pipelines文件.
    │  settings.py//项目中的设置文件.
    ├─spiders
    │  │  data.json//爬取数据生成的文件
    │  └─ Myspider.py//爬虫主代码

3. demo代码

创建CourseItems.py文件
定义一个容器保存要爬取的数据。为了定义常用的输出数据，Scrapy提供了Item类。Item对象是种简单的容器，保存了爬取到得数据。 其提供了 类似于词典(dictionary-like)的API以及用于声明可用字段的简单语法。由于最后输出的只要弹幕的内容，所以容器中只定义了弹幕的内容

#引入文件
import scrapy
class CourseItem(scrapy.Item):
    #弹幕内容
    content = scrapy.Field()

编写爬取代码Myspider.py

• bilibili的弹幕是在xml文件里，每个视频都有其对应的cid和aid，我们取到cid中的数字放入http://comment.bilibili.com/+cid+.xml,即可得到该视频对应的cid。
  cid取法：cid在源码中是没有找到的，目前我的做法是在页面上F12，然后查找cid，该cid即为弹幕页的标识，如果有可以通过代码查到的方法，还请告知。目前例子中的cid有1000多条弹幕，建议大家换个少的进行测试。

cid查找方法

• 弹幕的xml文件结构非常简单，所以通过Xpath简单解析即可

弹幕的xml文件结构

import scrapy
#引入容器
from scrapytest.CourseItems import CourseItem

class Myspider(scrapy.Spider):
    #设置name
    name = "Myspider" //启动项目时所用name
    #设定域名
    allowed_domains = ["bilibili.com"]
    #填写爬取地址
    start_urls = ["http://comment.bilibili.com/2015358.xml"]
    #编写爬取方法
    def parse(self, response):
        #实例一个容器保存爬取的信息
        item = CourseItem()
        #这部分是爬取部分，使用xpath的方式选择信息，具体方法根据网页结构而定
        #直接爬取弹幕内容
        str0 = ''
        for box in response.xpath('/i/d/text()'):
            #获取每一条弹幕内容
            str0 += box.extract()+',';
            #返回信息
        item['content'] = str0;//最后输出的结构是值：字符串的结构，详细见输出图
        yield item

编写MyPipelines.py处理数据
当成功获取信息后，要进行信息的验证、储存等工作，这里只进行简单的将数据存储在json中的操作。

#引入文件
from scrapy.exceptions import DropItem
import json

class MyPipeline(object):
    def __init__(self):
        #打开文件
        self.file = open('data.json', 'w', encoding='utf-8')
    #该方法用于处理数据
    def process_item(self, item, spider):
        #读取item中的数据
        line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
        #写入文件
        self.file.write(line)
        #返回item
        return item
    #该方法在spider被开启时被调用。
    def open_spider(self, spider):
        pass
    #该方法在spider被关闭时被调用。
    def close_spider(self, spider):
        pass

注册Pipeline
找到settings.py文件,这个文件时爬虫的配置文件，在其中添加

ITEM_PIPELINES = {
   'scrapytest.MyPipelines.MyPipeline': 300,
}

上面的代码用于注册Pipeline，其中scrapytest.MyPipelines.MyPipeline为你要注册的类，右侧的’300’为该Pipeline的优先级，范围1～1000，越小越先执行。(ps：这个并没有详细了解)
4. 运行demo
在Myspider.py的同级下执行cmd控制台，运行一下命令。

scrapy crawl MySpider

5. 运行结果
这是一个json的文件，json文件的输出结构更改在Myspider.py中，我改成这种通过逗号来连接每一条弹幕时是为了之后方便分词。大家也可以把代码改了改成另一种展示方式

便于分词的展示方式

另一种方式

Python爬取end

到此python爬取B站弹幕demo结束，接下来我们通过拿到的json文件去R语言中进行分词。

R语言分词实例

环境说明

window8.1 x64+R3.4.2+jiebaR插件+rJson插件+RStudio编辑器+wordcloud2插件
R语言官网
Rstudio下载地址
R语言中文分司包jiabaR
R和json的傻瓜式编程
R语言w3c教程
jiebaR中午分词文档
wordcloud2 gtihub
R语言︱文本挖掘——词云wordcloud2包

步骤说明

• 安装R、Rstudio、jiebaR、rJSON
• 引入JSON文件
• 分词处理
• 停止词处理
• 过滤数字及字母
• 产生数据
• 调用wordcloud2绘制词云
  关于jiebaR分词基本是按照R语言中文分司包jiabaR这个博客的demo来进行的。该博文中对于jiebaR的各种函数介绍的非常全面，因此下面demo将不对代码内容进行详细介绍。demo中的各种路径请自行更改。

demo说明

只有一个jiebaR.R文件即完成了分词和绘制词云，代码如下：

#调入分词的库
library("jiebaR")
library("rjson")

#这里读取的`python`爬取的`json`文件，拿道了对象中`content`键的值，该值是一长串字符串，在爬虫输出的时候通过逗号来连接字符串，因此分词时是通过逗号进行的分词
myfile<-fromJSON(file = "F:/gitlab/py/scrapytest/scrapytest/spiders/data.json")$content

#预处理，这步可以将读入的文本转换为可以分词的字符，本demo通过逗号进行分词
 myfile.res<-myfile[myfile!=","]

#调用分词引擎worker函数  stop_word为停止词设置
wk = worker(stop_word ='F:/R/stopw.txt')

#segment为分词结果
segment = wk[myfile.res]

#对于分词结果进行正则过滤，去掉数字及字母
segment = gsub("[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",segment)

#计算词频，该data即为传入词云的数据
data <- freq(segment)

#引入wordcloud2，在引入之前请先安装
 library(wordcloud2)  

#调用wordcloud2函数绘制词云，该函数参数在github已有介绍
  wordcloud2(data,size = 1, fontFamily = "微软雅黑",color = "random-light"")

计算词频后的结果

我一开始万万没有想到我分出来会这么丑

问题说明

1.计算词频
由于弹幕的条数比较多，分词过滤后的词频很多，没有细查找如何再进一步的排序过滤筛选词，所以导致词云的结果并不是很好
2. 关键词提取
个人认为通过关键字提取出的词云会更好一旦，jiabaR提供了关键字提取的方法及提取的结果，结果上面是词语出现频率。

#提取150个关键字
 keys = worker("keywords",topn=150)
#关键字结果
 re = vector_keywords(segment,keys)

提取出的关键字结果

从图上可以看出这个关键词比较适合用来做词云，但是这里遇到了问题，关键字的结果时vector类型，并不能直接作为wordcloud的参数，从测试结果上来看wordcloud的参数接收data.frame类型，且要有词的内容和词频，当我通过如下代码将vector类型转换为data.frame时，并将结果输出到了csv的文件后发现，输出的内容并没有词频。没有词频就无法通过wordcloud来进行绘制！！！,求指教如何将关键词放入wordcloud进行绘制！！！

#re为调用vector_keywords产生的结果
data.frame(re);
#将结果输出到文件中
write.csv(data.frame(re),"F:/R/2345.csv",row.names = T)

通过调用关键词函数vector_keywords产生的结果

3. 提出出的词语如何能文字更多
在做词库处理时，我这边用了搜狗的词库替换了jiabaR的原来词库，因此可以出现类似于神罗天征这样的四字词语，在原来的词库里，连宇智波都是被分开的！但是如何把很短的一句话也提取出来呢，从最开始的弹幕可以看到，原文件中是有大量的重复的一句话，除了自己在搜狗词包之外设置固定的词语短句，不知道还有没有别的方法，欢迎指导。

R语言分词end

最后的那个图被我做的太丑了，简直影响观看，我如果一开始能预料到分出来会这么丑……我万万不会去分的，而且现在做云文字的网站都自带分词好像是，所以……所以我也不知道我这是在干嘛……。如有错误还请指教！