最近就有一部“怀旧”题材的电影，未播先火，那就是刘若英的处女作——《后来的我们》。青春，爱情，梦想，一直是“怀旧”题材的核心要素，虽然电影现在还未上映，但先行发布的主题曲《我们》，已经虐哭了不少人。在MV里，歌声清清浅浅，诉说着那些年关于爱情里的遗憾。
“我最大的遗憾，就是你的遗憾，与我有关”，下面就一起来感受一下吧。
这首歌是《后来的我们》中的主题曲，网易云音乐上线当天便席卷千万+播放量，现如今光是网易云上面的评论就马上突破了10万条。
网易云音乐一直是我向往的“神坛“，听音乐看到走心的评论的那一刻，高山流水。于是来抓取一下歌曲的热门评论。并做成图表、词云来展示，看看相对于这首歌最让人有感受的评论内容是什么。
感觉这个还挺有意思的，简单的重复早了轮子，看看整个一个过程学习记录一下！
爬虫的基本网络操作就不记录了，下面会放出源码！
0x01 效果
0x02 知识点1
pip安装出现 failed to create process
解决办法：python35 -m pip install pyecharts
0x03 知识点2
安装WordCloud时pip无法安装
0x04 知识点3
运行成功后，会在当前程序目录下生成一个render.html文件，在浏览器中打开即可看到效果
0x05 知识点4
0x05 源码#抓取网易云音乐热评
import requests
import re
import json
#req = request.Session()
comm_url = '/weapi/v1/resource/comments/R_SO_4_551816010?csrf_token=814692a9769375fcc43f179fc134a7cc'
header = {
'Origin':'',
'Host':'',
'Referer':'/song?id=551816010',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'
}
##########################
#post key 数据
user_data = {
'params':'0azFNHOQXrQR3kUdGq6ILvm7trulgN++kAard2ModFG2SiakjPNcHoc6FK//vCQJlG/2uoRQeCdFrmNHgv1TStIAfMQxvQKPoXFymF0NJFsfQClakpk2+qAcFsmckmKV+gsJxFOyt/7h2tK717d1oOPE5KfGRUDXdFyLNOtm5oNq0YTaKZb9wz8XHQEp8L1if4e5xWiWId91eGWS3zvRKFHDh6Bom5cUjp6zlFUrJro=',
'encSecKey':'24105f0c5aa04aa4b24b2c9a06646974e03c8c6b74320fc662bf84432d97f9ed05fd48df6a970f6b377dff894bd3f13e362a870d997732320f51b631b190f4c9a070f691591510a858cc54fd962ef1ff445dcc8493e021e4524e8057ceefc82584272176e181501f7e5394da126ea058cedd30544ad304871b82db4cdee4'
}
result = requests.post(comm_url,headers = header,data = user_data,timeout = 8)
result.encoding = "utf-8"
data = json.loads(result.text)
print(result)
hot_comments = []
#获取热评
for hot_comment in data['hotComments']:
item = {
'nickname' : hot_comment['user']['nickname'],
'content' : hot_comment['content'],
'likedCount' : hot_comment['likedCount']
}
hot_comments.append(item)
nickname_list = [content['nickname'] for content in hot_comments ]
content_list = [content['content'] for content in hot_comments ]
likedCount_list = [content['likedCount'] for content in hot_comments ]
#统计图表
from pyecharts import Bar
bar = Bar("热评中点赞示例图")
bar.add("点赞数",nickname_list,likedCount_list,is_stack = True,mark_line = ["min","max"],mark_point=["average"],is_more_utils=True)
bar.render()
#词图
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
content_text = " ".join(content_list)
wordcloud = WordCloud(font_path=r'C:\Users\S.Assassaisn\Desktop\123.ttf' ,max_words=200,width=1920, height=1080).generate(content_text)
plt.figure()
plt.imshow(wordcloud,interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
print("ok!!!")
