今天讲解如何用python爬取芒果TV、腾讯视频、B站、爱奇艺、知乎、微博这几个常见常用的影视、舆论平台的弹幕和评论，这类爬虫得到的结果一般用于娱乐、舆情分析，如:新出一部火爆的电影，爬取弹幕评论分析他为什么这么火;微博又出大瓜，爬取底下评论看看网友怎么说，等等这娱乐性分析。
本文爬取一共六个平台，十个爬虫案例，如果只对个别案例感兴趣的可以根据：芒果TV、腾讯视频、B站、爱奇艺、知乎、微博这一顺序进行拉取观看。完整的实战源码已在文中，我们废话不多说，下面开始操作！
芒果TV本文以爬取电影《悬崖之上》为例，讲解如何爬取芒果TV视频的弹幕和评论！
网页地址：
https://www.mgtv.com/b/335313/12281642.html?fpa=15800&fpos=8&lastp=ch_movie
弹幕分析网页
弹幕数据所在的文件是动态加载的，需要进入浏览器的开发者工具进行抓包，得到弹幕数据所在的真实url。当视频播放一分钟它就会更新一个json数据包，里面包含我们需要的弹幕数据。
得到的真实url：
https://bullet-ali.hitv.com/bullet/2021/08/14/005323/12281642/0.json
https://bullet-ali.hitv.com/bullet/2021/08/14/005323/12281642/1.json
可以发现，每条url的差别在于后面的数字，首条url为0，后面的逐步递增。视频一共120：20分钟，向上取整，也就是121条数据包。
实战代码import requests
import pandas as pd
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'
}
df = pd.DataFrame()
for e in range(0, 121):
print(f'正在爬取第{e}页')
resposen = requests.get(f'https://bullet-ali.hitv.com/bullet/2021/08/3/004902/12281642/{e}.json', headers=headers)
# 直接用json提取数据
for i in resposen.json()['data']['items']:
ids = i['ids'] # 用户id
content = i['content'] # 弹幕内容
time = i['time'] # 弹幕发生时间
# 有些文件中不存在点赞数
try:
v2_up_count = i['v2_up_count']
except:
v2_up_count = ''
text = pd.DataFrame({'ids': [ids], '弹幕': [content], '发生时间': [time]})
df = pd.concat([df, text])
df.to_csv('悬崖之上.csv', encoding='utf-8', index=False)
结果展示：
芒果TV视频的评论需要拉取到网页下面进行查看。评论数据所在的文件依然是动态加载的，进入开发者工具，按下列步骤进行抓包：Network→js,最后点击查看更多评论。
加载出来的依然是js文件，里面包含评论数据。得到的真实url：
https://comment.mgtv.com/v4/comment/getCommentList?page=1&subjectType=hunantv2014&subjectId=12281642&callback=jQuery1820749973529821774_1628942431449&_support=10000000&_=1628943290494
https://comment.mgtv.com/v4/comment/getCommentList?page=2&subjectType=hunantv2014&subjectId=12281642&callback=jQuery1820749973529821774_1628942431449&_support=10000000&_=1628943296653
其中有差别的参数有page和_，page是页数，_是时间戳；url中的时间戳删除后不影响数据完整性，但里面的callback参数会干扰数据解析，所以进行删除。最后得到url:
https://comment.mgtv.com/v4/comment/getCommentList?page=1&subjectType=hunantv2014&subjectId=12281642&_support=10000000
数据包中每页包含15条评论数据，评论总数是2527，得到最大页为169。
