从快手评论数据中挖掘舆情：Python爬虫与文本分析实战
原创
从快手评论数据中挖掘舆情：Python爬虫与文本分析实战
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一、项目概述与技术栈我们的目标是分析某个特定快手视频（或一系列视频）的评论舆情。整个流程分为两大核心模块：数据获取模块：通过模拟请求，抓取目标视频下的所有评论数据。舆情分析模块：对抓取的评论进行文本分析，包括情感极性判断和关键词/主题提取。技术栈：爬虫库： requests (发送HTTP请求), json (解析API返回数据)数据分析库： pandas (数据处理), numpy (数值计算)文本处理库： jieba (中文分词), sklearn (特征提取)情感分析库： snownlp (适用于中文的情感分析)可视化库： matplotlib, wordcloud (生成词云)二、实战步骤一：抓取快手评论数据与抓取公开网页不同，快手App的数据主要通过其内部API接口传输。因此，我们的核心在于找到并模拟这个接口。2.1 定位API与参数分析通过浏览器的“开发者工具”（F12），切换到“网络”(Network)选项卡，然后刷新快手视频页面并向下滑动加载评论，可以捕获到多个网络请求。仔细查找，会发现一个返回JSON格式评论数据的请求。这个请求的URL通常是类似的模式。经过分析，我们找到核心API并构造请求参数。
2.2 Python爬虫代码实现
from wordcloud import WordCloud
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 将所有分词后的评论合并成一个字符串
all_words = ' '.join(df['content_cut'])
# 生成词云
wordcloud = WordCloud(
font_path='simhei.ttf', # 指定中文字体路径
width=800,
height=600,
background_color='white',
max_words=100
).generate(all_words)
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('快手评论词云图')
plt.show()
# 使用CountVectorizer进行关键词词频统计
vectorizer = CountVectorizer(stop_words=['的', '了', '是', '我', '有', '在', '就', '都', '不', '也']) # 添加停用词
X = vectorizer.fit_transform(df['content_cut'])
word_freq = dict(zip(vectorizer.get_feature_names_out(), X.sum(axis=0).A1))
# 输出前20个高频词
top_keywords = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
print("高频关键词TOP20:")
for word, freq in top_keywords:
print(f"{word}: {freq}")重要提示：快手的API接口和参数加密策略会频繁更新。上述代码中的base_url、payload结构以及数据解析路径均为示例，在实际操作中，您必须使用开发者工具进行实时抓包分析，找到正确的请求方式和参数，才能成功获取数据。三、实战步骤二：评论数据的文本分析数据抓取完成后，我们得到一个包含评论内容的CSV文件。接下来是舆情分析的核心。3.1 数据清洗与预处理
3.2 情感分析我们使用SnowNLP库，它是一个专门为中文文本处理而开发的库，其情感分析功能基于朴素贝叶斯模型训练，对商品评论、社交媒体文本有较好的效果。
3.3 可视化情感分布
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题
# 绘制情感分布饼图
plt.figure(figsize=(8, 8))
sentiment_dist.plot.pie(autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['#ff9999','#66b3ff','#99ff99'])
plt.title('快手评论情感分布')
plt.ylabel('') # 隐藏y轴标签
plt.show()3.4 生成词云与关键词提取词云可以直观地展示评论中的高频词汇。
from wordcloud import WordCloud
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 将所有分词后的评论合并成一个字符串
all_words = ' '.join(df['content_cut'])
# 生成词云
wordcloud = WordCloud(
font_path='simhei.ttf', # 指定中文字体路径
width=800,
height=600,
background_color='white',
max_words=100
).generate(all_words)
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('快手评论词云图')
plt.show()
# 使用CountVectorizer进行关键词词频统计
vectorizer = CountVectorizer(stop_words=['的', '了', '是', '我', '有', '在', '就', '都', '不', '也']) # 添加停用词
X = vectorizer.fit_transform(df['content_cut'])
word_freq = dict(zip(vectorizer.get_feature_names_out(), X.sum(axis=0).A1))
# 输出前20个高频词
top_keywords = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
print("高频关键词TOP20:")
for word, freq in top_keywords:
print(f"{word}: {freq}")四、舆情洞察与总结通过以上步骤，我们完成了从数据抓取到分析可视化的全过程。现在，我们可以得出一些有价值的舆情洞察：整体情绪基调：通过情感分布饼图，我们可以一目了然地看到对该视频的舆论是“褒”大于“贬”，还是争议较大（中性居多）。核心讨论点：词云图和高频关键词列表直接揭示了用户讨论的焦点。例如，如果视频是关于一款新手机，高频词可能会出现“屏幕”、“价格”、“续航”、“流畅”等，从而知道用户最关心什么。深度关联分析：我们可以进行更深入的分析，例如：高赞评论分析：将like_count作为权重，分析高赞评论的情感和高频词，这些代表了“主流声音”或“核心观点”。负面评论溯源：筛选出所有“负面”评论，仔细阅读其具体内容，精准定位产品、服务或内容中存在的具体问题。五、注意事项与伦理合规性：本技术文章仅用于学习和研究目的。在实际应用中，务必遵守Robots协议、平台用户协议及相关法律法规（如《网络安全法》、《个人信息保护法》），尊重用户隐私和知识产权，避免对目标网站造成过大访问压力。技术时效性：短视频平台的反爬策略日新月异，文中爬虫代码可能需要根据平台变动进行调整。模型局限性：SnowNLP的情感分析模型并非完美，对于反讽、网络新梗等复杂语言现象可能判断不准。在重要商业决策中，可能需要人工标注样本训练更专用的模型。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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