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プロジェクトシーン：
私の最後の記事では、網易雲パラメータの復号化について書いた。この時間は、私たちがクロールされますすべてのコメント塗装赤ちゃんを。
解決：
1.最初にコメント付きのインターフェースを見てみましょう。これはhttps://music.163.com/weapi/comment/resource/comments/get?csrf_token=ff57cff46ebe79b9a51dd10f8c9181bbこのインターフェースであり、2つの暗号化パラメーターparamsとencSecKeyも持っていることがわかります。前回の記事では、songインターフェースの2つのパラメーターの復号化について説明しました。実際、コメントはここにあります。 2つのパラメーターの復号化方法は同じであるため、詳細については説明しません。
2.コメントインターフェイスの暗号化パラメータparamsとencSecKey生成方法は、ここに直接掲載されています。注意が必要なパラメータがいくつかあります。1つはカーソルで、もう1つはpageSizeです。多くのテストの結果、各ページのコメントはに基づいていることがわかりました。カーソルは業界の最後のコメント時に生成され、各ページのページサイズは20です。
{
"rid":"R_SO_4_1474342935","threadId":"R_SO_4_1474342935","pageNo":"3","pageSize":"20","cursor":"1600190813154","offset":"0","orderType":"1","csrf_token":"ff57cff46ebe79b9a51dd10f8c9181bb"}
3.次に、問題が発生します。各ページの最後のコメントの時刻がわかりません。対応するカーソルを生成できない場合はどうすればよいですか？私の解決策は、最初のコメントの日付から（たとえば、2020）です。 -08-27）次に、カーソルを最終日の時刻の最後の1秒、つまり、現在の日までの「2020-08-27 23:59:59」1598543999000（13桁と3つのゼロ）のタイムスタンプとして定義します。 （たとえば、2020-09-16）最後の2番目のタイムスタンプは「1600271999000」です。次にpagesize = 1000（1000は最大値、orderType = 1（時間でソート））を設定し、対応する方法を使用してすべてを回避します。毎日繰り返しコメントが寄せられますが、実際、この方法で取得したコメントの数は不完全です。ページやオフセットに応じてその日のコメントを細分化し、完全なコメント情報を取得できます（ホストはここでは怠惰なので、この方法は使用されません）。あなたは良いアイデアにコメントすることができます！
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.分析後、曲のコメントのほとんどを取得できます。コードは次のとおりです。
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.次に、コメントデータを取得し、jiebaを使用してデータの単語セグメンテーション統計を実行し、単語クラウドイメージを出力しました。
# 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.最後に、Run！のコメントの総数は8544で、8230に増えましたが、まだ何百もありません。
7.次に、出力された単語の雲の画像を見てください、ハハハ、首都のジャオは私のジャオの兄弟によって迎えられます！、完全なコードは私のgitから入手できます：https：//github.com/934050259/wyy_comments
