超有趣!用 Python 爬取抖音热门视频数据，探索爆款密码
在当今的社交媒体时代，抖音无疑是最热门的平台之一。每天都有海量的视频被上传，其中一些视频迅速走红，成为爆款。你是否好奇这些热门视频背后有什么规律？今天，我们就用 Python 来爬取抖音热门视频数据，一探究竟。
一、前期准备
- 安装必要的库：我们需要用到 requests 库来发送 HTTP 请求，BeautifulSoup 库来解析 HTML 页面，以及 pandas 库来处理和存储数据。可以使用 pip 命令进行安装，在命令行中输入 “pip install requests beautifulsoup4 pandas”。
- 分析抖音页面：打开抖音网站，进入热门视频页面，通过浏览器的开发者工具（通常是按 F12），查看页面的 HTML 结构和请求数据的接口。了解如何获取视频的标题、点赞数、评论数等信息。
二、编写爬虫代码
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
def get_douyin_hot_videos():
url = "https://www.douyin.com/hot"
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"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
video_list = []
video_items = soup.find_all('div', class_='video-item')
for item in video_items:
title = item.find('span', class_='video-title').text.strip()
like_count = item.find('span', class_='like-count').text.strip()
comment_count = item.find('span', class_='comment-count').text.strip()
video = {
'标题': title,
'点赞数': like_count,
'评论数': comment_count
}
video_list.append(video)
return video_list
if __name__ == "__main__":
videos = get_douyin_hot_videos()
df = pd.DataFrame(videos)
df.to_csv('douyin_hot_videos.csv', index=False, encoding='utf-8')
这段代码首先发送请求获取抖音热门视频页面的 HTML 内容，然后使用 BeautifulSoup 解析页面，提取每个视频的标题、点赞数和评论数，并将这些信息存储在一个列表中，最后使用 pandas 将数据保存到 CSV 文件中。
三、数据分析与探索
- 读取数据：使用 pandas 读取保存的 CSV 文件，“df = pd.read_csv ('douyin_hot_videos.csv')”。
- 简单分析：查看数据的基本信息，如 “df.info()”，可以了解数据的行数、列的数据类型等。计算热门视频的平均点赞数和评论数，“average_like = df [' 点赞数 '].astype (int).mean ()”，“average_comment = df [' 评论数 '].astype (int).mean ()”。
- 相关性分析：可以进一步分析点赞数和评论数之间的相关性，看是否存在某种规律。使用 “correlation = df [[' 点赞数 ', ' 评论数 ']].corr ()” 来计算相关性矩阵。
通过对爬取到的数据进行分析，我们发现点赞数高的视频通常评论数也较高，而且视频的标题往往具有吸引力，包含热门话题或有趣的关键词。当然，这只是初步的分析，抖音热门视频的爆款密码还有很多因素值得深入探索。通过 Python 爬虫和数据分析，我们可以从数据的角度更好地理解抖音的热门视频现象，为内容创作者提供一些参考和思路。 随着技术的不断发展，我们还可以进一步优化爬虫，获取更多维度的数据，进行更深入的分析。