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项目场景：
我上一篇文章写了网易云参数的解密，这次我们来爬取画画的baby的全部评论。
解决方案：
1.先来看看评论的接口，可以看出是https://music.163.com/weapi/comment/resource/comments/get?csrf_token=ff57cff46ebe79b9a51dd10f8c9181bb这个接口，并且还携带了两个加密参数params和encSecKey，上一篇讲到的是获取歌曲接口的这两参数的解密，其实评论的这两个参数解密方法是一样的，就不细说了。
2.这里直接贴出评论接口的加密参数params和encSecKey生成方式，这里有这几个参数需要注意，一个是cursor，一个是pageSize，经过我的多次测试发现，每一页的评论都是基于该业最后的一条评论时间生成的cursor，然后每一页pagesize是20
{
"rid":"R_SO_4_1474342935","threadId":"R_SO_4_1474342935","pageNo":"3","pageSize":"20","cursor":"1600190813154","offset":"0","orderType":"1","csrf_token":"ff57cff46ebe79b9a51dd10f8c9181bb"}
3.那么问题就来了，我不知道每一页最后一条的评论时间是多少，无法生成相应的cursor怎么办，我的解决办法是：从发的第一条评论的当天日期（比如是2020-08-27），那么我就将cursor定义成最后一天时间的最后一秒，即‘2020-08-27 23:59:59‘的时间戳1598543999000（13位补3个0），一直到当天（比如是2020-09-16）最后一秒的时间戳即‘1600271999000’，然后设置pagesize=1000（1000条是最大值，orderType=1（按时间排序）），并且用相应的方法来避免每日会获取重复的评论，其实这样获取的评论数是不完整的，可以根据page和offset来细分当天的评论来获取完整评论信息（这里楼主懒，就没用这方法），如果大家有其他好的想法可以评论下哦！
param = {
"rid": "R_SO_4_" + song_id, "threadId": "R_SO_4_" + song_id, "pageNo": "1", "pageSize": "1000",
"cursor": cursor, "offset": "0", "orderType": "1", "csrf_token": "ff57cff46ebe79b9a51dd10f8c9181bb"}
4.经过分析后，我们可以获取到该歌曲大部分的评论，代码如下：
now_day = datetime.date.today() #当天日期
flag_info = None #重复评论标志
num = 0
for i in range(20, -1, -1): # 获取 2020-08-27---2020-09-16 的日期
pre_day = str(now_day - datetime.timedelta(days=i)) + ' 23:59:59' # 获取T+1日期
# 先转换为时间数组
timeArray = time.strptime(pre_day, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 转换为时间戳
cursor = str(int(time.mktime(timeArray))) + '000' # 拼接成13位时间戳
print(pre_day, cursor)
# 评论接口参数
param = {
"rid": "R_SO_4_" + song_id, "threadId": "R_SO_4_" + song_id, "pageNo": "1", "pageSize": "1000",
"cursor": cursor, "offset": "0", "orderType": "1", "csrf_token": "ff57cff46ebe79b9a51dd10f8c9181bb"}
pdata = js_tool.call('d', str(param))
response = requests.post('https://music.163.com/weapi/comment/resource/comments/get', headers=headers,data=pdata)
# 获取评论信息
data = json.loads(response.text)['data']
comments = data.get('comments')
# 存储评论信息
with open('comments.txt', 'a', encoding='utf8') as f:
for comment in comments:
info = comment.get('content')
if flag_info == info: # 取到重复的评论则跳出循环，防止重复获取
break
print(info)
f.write(info + '\n')
# folow_comments = comment.get('beReplied') # 附加的评论，暂不获取
# if folow_comments:
# for folow_comment in folow_comments:
# print(folow_comment.get('content'))
num += 1 # 获取评论数+1
flag_info = comments[0]['content'] # 取每次请求的第一条
print('每次请求的第一条', flag_info, '\n')
print('获取评论数：', num)
5.然后我们就拿到了评论的数据，在用jieba对数据进行分词统计，输出词云图：
# 分词
def fc_CN(text):
# 接收分词的字符串
word_list = jieba.cut(text)
# 分词后在单独个体之间加上空格
result = " ".join(word_list)
return result
# 输出云词
def word_cloud():
with open("./comments.txt", encoding='utf8') as fp:
text = fp.read()
# 将读取的中文文档进行分词
text = fc_CN(text).replace('\n', '').split(' ')
# 过滤部分分词
filter_str = ['的', '，', '了', '我', '[', '你', '是', '就', ']', '！', '。', '？', '这', '不', '也', '都', '吧', '啊', '在',
'吗', '和', '吗', '听', '有', '说', '去', '好', '人', '给', '他', '…', '小', '来', '还', '没', '一', '']
new_text = []
for data in text:
if data not in filter_str:
new_text.append(data)
print(new_text)
# 词频统计
word_counts = collections.Counter(new_text) # 对分词做词频统计
word_counts_top10 = word_counts.most_common(10) # 获取前10最高频的词
print(word_counts_top10) # 输出检查
# 词频展示
mask = np.array(image.open('./love.jpg')) # 定义词频背景--需要自行导入
wc = wordcloud.WordCloud(
# background_color='white', # 设置背景颜色
font_path='C:\Windows\Fonts\simhei.TTF', # 设置字体格式
mask=mask, # 设置背景图
max_words=200, # 最多显示词数
max_font_size=300, # 字体最大值
# scale=32 # 调整图片清晰度，值越大越清楚
)
wc.generate_from_frequencies(word_counts) # 从字典生成词云
image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(mask) # 从背景图建立颜色方案
wc.recolor(color_func=image_colors) # 将词云颜色设置为背景图方案
wc.to_file("./tmp.jpg") # 将图片输出为文件
plt.imshow(wc) # 显示词云
plt.axis('off') # 关闭坐标轴
plt.show() # 显示图像
6.最后，Run!，总共评论数是8544条，爬到了8230条，还是有几百条没爬到的。
7.然后看看我们输出的词云图，哈哈哈，大写的giao字映入眼帘，不愧是我giao哥！，完整代码可访问我的git来获取：https://github.com/934050259/wyy_comments
