B站热门视频弹幕情感分析（含B站视频弹幕爬虫，可用于爬取任意视频的弹幕）已修改，可直接运行_b站 爬虫

目录

1，源代码

源代码使用指南

爬虫

预处理 - 此部分是应付老师的只是把预处理这一步单独提取出来了

分析1 情感得分统计

分析2 词云图绘制

停用词参考（stopwords.txt）

2，总结

3，爬虫优化

---

1，源代码

源代码使用指南

爬虫

        将url修改为自己想要分析的视频的url

分析1/分析2

        在爬取完数据之后直接运行即可

注意

        预处理可以省去

        这五个文件要在同一目录下

爬虫

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# @author JourWon
# @date 2024/5/4
# @file 爬虫.py
# 根据视频url爬取弹幕
import requests
import os
import re
import csv
from lxml import etree
 
 
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.37'
}
url_video = 'https://www.bilibili.com/video/BV1e24y1D7qt/?spm_id_from=333.999.0.0'
 
# 获取弹幕url
a = url_video
b = 'i'
str_list = list(a)
str_list.insert(12, b)
url_danmu = ''.join(str_list)
 
r = requests.get(url=url_danmu, headers=headers)
r.encoding = r.apparent_encoding
 
tree = etree.HTML(r.text)
 
video_name = tree.xpath('//div[@class="col col-lg-7"]/h4/text()')[0]
 
url = tree.xpath('//div[@class="col col-lg-7"]/div[2]/div[5]/input/@value')[0]
 
r = requests.get(url=url, headers=headers)
 
r.encoding = r.apparent_encoding
 
text_list = re.findall('<d p=".*?">(.*?)</d>', r.text)
 
for i in range(0, len(text_list)):
    text_list[i] = [text_list[i]]
fileName = '弹幕'
if not os.path.exists('./' + fileName):
    os.mkdir('./' + fileName)
 
headers = ['弹幕']
rows = text_list
 
with open('./' + fileName + '/' + video_name + '_弹幕信息.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(headers)
    writer.writerows(rows)
    print(video_name + '共', len(text_list), '条弹幕下载成功!')

预处理 - 此部分是应付老师的只是把预处理这一步单独提取出来了

# 预处理
import pandas as pd
import re
import jieba
from collections import Counter
import os
# 读取csv文件
file_dir = DPyCharmpythonProject课设木鱼水浒弹幕  # file directory
all_csv_list = os.listdir(file_dir)  # get csv list
k = 0
for single_csv in all_csv_list
    st = file_dir + '' + single_csv
    print(k)
    k = k + 1
    print(st)
    single_data_frame = pd.read_csv(st)
    if single_csv == all_csv_list[0]
        data = single_data_frame
    else  # concatenate all csv to a single dataframe, ingore index
        data = pd.concat([data, single_data_frame], ignore_index=True)
 
    # # 读取csv文件
# df = pd.read_csv(DPyCharmpythonProject课设b站弹幕all.csv)
 
 
# 删除评论内容列中的空格和无效字符
data['弹幕'] = data['弹幕'].str.replace(r's+', '')
# 将该列中的所有元素强制转换为字符串类型
data['弹幕'] = data['弹幕'].astype(str)
 
data.columns = ['comment']
 
# 过滤无用评论
stopwords = ['哈哈', '什么', '哈哈哈', '6']
pattern = ''.join(stopwords)
data = data[-data['comment'].str.contains(pattern)]
 
# 分词和去重
cut_comments = []
for comment in data['comment']
    words = [word for word in jieba.cut(comment) if word.strip()]
    cut_comments.append(words)
 
# 去除停用词
stopwords = ['的', '了', '啊', '吗', '呀', '呢', '额', '还','也', '，', '。', '！', '？', '：']
cut_comments = [[word for word in words if word not in stopwords] for words in cut_comments]
 
# 保存处理后数据到新csv文件
new_data = pd.DataFrame(cut_comments)
new_data.to_csv('水浒.csv', encoding='utf-8', index=False)

分析1 情感得分统计

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# @author JourWon
# @date 2024/5/4
# @file 分析情感得分.py
# 词云直方图一个csv文件夹一张图
import pandas as pd
import os
from snownlp import SnowNLP
import matplotlib as mpl
 
# 配置之后便可使用
mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
from matplotlib import pyplot as plt
 
 
 
file_dir = "./弹幕/"  # file directory
all_csv_list = os.listdir(file_dir)  # get csv list
k = 0
for single_csv in all_csv_list:
    st = file_dir + '/' + single_csv
    print(k)
    k = k + 1
    print(st)
    single_data_frame = pd.read_csv(st)
    if single_csv == all_csv_list[0]:
        df = single_data_frame
    else:  # concatenate all csv to a single dataframe, ingore index
        df = pd.concat([df, single_data_frame], ignore_index=True)
 
 
# 删除评论内容列中的空格和无效字符
df['弹幕'] = df['弹幕'].str.replace(r'\s+', '')
# 将该列中的所有元素强制转换为字符串类型
df['弹幕'] = df['弹幕'].astype(str)
 
# 对评论内容列进行情感分析
sentiment = df['弹幕'].apply(lambda x: SnowNLP(x).sentiments)
 
# 绘制情感得分直方图
plt.hist(sentiment, bins=30, alpha=0.5, color='steelblue')
# 添加标题和标签
plt.title('情感得分直方图')
plt.xlabel('情感得分')
plt.ylabel('评论数量')
# 显示图形
plt.show()

分析2 词云图绘制

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# @author JourWon
# @date 2024/5/4
# @file 分析弹幕词云图绘制.py
# 词云直方图一个csv一张图
 
import pandas as pd
import os
import jieba
from snownlp import SnowNLP
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib as mpl
 
# 配置之后便可使用
mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
from matplotlib import pyplot as plt
 
plt.xlabel('X轴标签')
plt.ylabel('Y轴标签')
plt.title('标题')
 
file_dir = "./弹幕/"  # file directory
all_csv_list = os.listdir(file_dir)  # get csv list
k = 0
for single_csv in all_csv_list:
    st = file_dir + '/' + single_csv
    print(k)
    k = k + 1
    print(st)
    df = pd.read_csv(st)
    # 删除评论内容列中的空格和无效字符
    df['弹幕'] = df['弹幕'].str.replace(r'\s+', '')
    # 将该列中的所有元素强制转换为字符串类型
    df['弹幕'] = df['弹幕'].astype(str)
 
    stopwords_path = "stopwords.txt"  # 停用词路径
    stopwords = set(open(stopwords_path, encoding='utf-8').read().splitlines())  # 读取停用词
    text_list = []
    for content in df['弹幕']:
        seg_list = jieba.cut(content)  # 分词
        seg_list = [i for i in seg_list if i not in stopwords]  # 去除停用词
        text_list.extend(seg_list)
 
    # 绘制词云图
    text = ' '.join(text_list)
    wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', width=800, height=600).generate(text)
    plt.imshow(wordcloud)
    plt.axis("off")
    plt.show()
 
    # 对评论内容列进行情感分析
    sentiment = df['弹幕'].apply(lambda x: SnowNLP(x).sentiments)
 
    # 绘制情感得分直方图
    plt.hist(sentiment, bins=30, alpha=0.5, color='steelblue')
    # 添加标题和标签
    plt.title('情感得分直方图')
    plt.xlabel('情感得分')
    plt.ylabel('评论数量')
    # 显示图形
    plt.show()
 
 

停用词参考（stopwords.txt）

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一一
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一个
一些
一何
一切
一则
一则通过
一天
一定
一方面
一旦
一时
一来
一样
一次
一片
一番
一直
一致
一般
一起
一转眼
一边
一面
七
万一
三
三天两头
三番两次
三番五次
上
上下
上升
上去
上来
上述
上面
下
下列
下去
下来
下面
不
不一
不下
不久
不了
不亦乐乎
不仅
不仅...而且
不仅仅
不仅仅是
不会
不但
不但...而且
不光
不免
不再
不力
不单
不变
不只
不可
不可开交
不可抗拒
不同
不外
不外乎
不够
不大
不如
不妨
不定
不对
不少
不尽
不尽然
不巧
不已
不常
不得
不得不
不得了
不得已
不必
不怎么
不怕
不惟
不成
不拘
不择手段
不敢
不料
不断
不日
不时
不是
不曾
不止
不止一次
不比
不消
不满
不然
不然的话
不特
不独
不由得
不知不觉
不管
不管怎样
不经意
不胜
不能
不能不
不至于
不若
不要
不论
不起
不足
不过
不迭
不问
不限
与
与其
与其说
与否
与此同时
专门
且
且不说
且说
两者
严格
严重
个
个人
个别
中小
中间
丰富
串行
临
临到
为
为主
为了
为什么
为什麽
为何
为止
为此
为着
主张
主要
举凡
举行
乃
乃至
乃至于
么
之
之一
之前
之后
之後
之所以
之类
乌乎
乎
乒
乘
乘势
乘机
乘胜
乘虚
乘隙
九
也
也好
也就是说
也是
也罢
了
了解
争取
二
二来
二话不说
二话没说
于
于是
于是乎
云云
云尔
互
互相
五
些
交口
亦
产生
亲口
亲手
亲眼
亲自
亲身
人
人人
人们
人家
人民
什么
什么样
什麽
仅
仅仅
今
今后
今天
今年
今後
介于
仍
仍旧
仍然
从
从不
从严
从中
从事
从今以后
从优
从古到今
从古至今
从头
从宽
从小
从新
从无到有
从早到晚
从未
从来
从此
从此以后
从而
从轻
从速
从重
他
他人
他们
他是
他的
代替
以
以上
以下
以为
以便
以免
以前
以及
以后
以外
以後
以故
以期
以来
以至
以至于
以致
们
任
任何
任凭
任务
企图
伙同
会
伟大
传
传说
传闻
似乎
似的
但
但凡
但愿
但是
何
何乐而不为
何以
何况
何处
何妨
何尝
何必
何时
何止
何苦
何须
余外
作为
你
你们
你是
你的
使
使得
使用
例如
依
依据
依照
依靠
便
便于
促进
保持
保管
保险
俺
俺们
倍加
倍感
倒不如
倒不如说
倒是
倘
倘使
倘或
倘然
倘若
借
借以
借此
假使
假如
假若
偏偏
做到
偶尔
偶而
傥然
像
儿
允许
元／吨
充其极
充其量
充分
先不先
先后
先後
先生
光
光是
全体
全力
全年
全然
全身心
全部
全都
全面
八
八成
公然
六
兮
共
共同
共总
关于
其
其一
其中
其二
其他
其余
其后
其它
其实
其次
具体
具体地说
具体来说
具体说来
具有
兼之
内
再
再其次
再则
再有
再次
再者
再者说
再说
冒
冲
决不
决定
决非
况且
准备
凑巧
凝神
几
几乎
几度
几时
几番
几经
凡
凡是
凭
凭借
出
出于
出去
出来
出现
分别
分头
分期
分期分批
切
切不可
切切
切勿
切莫
则
则甚
刚
刚好
刚巧
刚才
初
别
别人
别处
别是
别的
别管
别说
到
到了儿
到处
到头
到头来
到底
到目前为止
前后
前此
前者
前进
前面
加上
加之
加以
加入
加强
动不动
动辄
勃然
匆匆
十分
千
千万
千万千万
半
单
单单
单纯
即
即令
即使
即便
即刻
即如
即将
即或
即是说
即若
却
却不
历
原来
去
又
又及
及
及其
及时
及至
双方
反之
反之亦然
反之则
反倒
反倒是
反应
反手
反映
反而
反过来
反过来说
取得
取道
受到
变成
古来
另
另一个
另一方面
另外
另悉
另方面
另行
只
只当
只怕
只是
只有
只消
只要
只限
叫
叫做
召开
叮咚
叮当
可
可以
可好
可是
可能
可见
各
各个
各人
各位
各地
各式
各种
各级
各自
合理
同
同一
同时
同样
后
后来
后者
后面
向
向使
向着
吓
吗
否则
吧
吧哒
吱
呀
呃
呆呆地
呐
呕
呗
呜
呜呼
呢
周围
呵
呵呵
呸
呼哧
呼啦
咋
和
咚
咦
咧
咱
咱们
咳
哇
哈
哈哈
哉
哎
哎呀
哎哟
哗
哗啦
哟
哦
哩
哪
哪个
哪些
哪儿
哪天
哪年
哪怕
哪样
哪边
哪里
哼
哼唷
唉
唯有
啊
啊呀
啊哈
啊哟
啐
啥
啦
啪达
啷当
喀
喂
喏
喔唷
喽
嗡
嗡嗡
嗬
嗯
嗳
嘎
嘎嘎
嘎登
嘘
嘛
嘻
嘿
嘿嘿
四
因
因为
因了
因此
因着
因而
固
固然
在
在下
在于
地
均
坚决
坚持
基于
基本
基本上
处在
处处
处理
复杂
多
多么
多亏
多多
多多少少
多多益善
多少
多年前
多年来
多数
多次
够瞧的
大
大不了
大举
大事
大体
大体上
大凡
大力
大多
大多数
大大
大家
大张旗鼓
大批
大抵
大概
大略
大约
大致
大都
大量
大面儿上
失去
奇
奈
奋勇
她
她们
她是
她的
好
好在
好的
好象
如
如上
如上所述
如下
如今
如何
如其
如前所述
如同
如常
如是
如期
如果
如次
如此
如此等等
如若
始而
姑且
存在
存心
孰料
孰知
宁
宁可
宁愿
宁肯
它
它们
它们的
它是
它的
安全
完全
完成
定
实现
实际
宣布
容易
密切
对
对于
对应
对待
对方
对比
将
将才
将要
将近
小
少数
尔
尔后
尔尔
尔等
尚且
尤其
就
就地
就是
就是了
就是说
就此
就算
就要
尽
尽可能
尽如人意
尽心尽力
尽心竭力
尽快
尽早
尽然
尽管
尽管如此
尽量
局外
居然
届时
属于
屡
屡屡
屡次
屡次三番
岂
岂但
岂止
岂非
川流不息
左右
巨大
巩固
差一点
差不多
己
已
已矣
已经
巴
巴巴
带
帮助
常
常常
常言说
常言说得好
常言道
平素
年复一年
并
并不
并不是
并且
并排
并无
并没
并没有
并肩
并非
广大
广泛
应当
应用
应该
庶乎
庶几
开外
开始
开展
引起
弗
弹指之间
强烈
强调
归
归根到底
归根结底
归齐
当
当下
当中
当儿
当前
当即
当口儿
当地
当场
当头
当庭
当时
当然
当真
当着
形成
彻夜
彻底
彼
彼时
彼此
往
往往
待
待到
很
很多
很少
後来
後面
得
得了
得出
得到
得天独厚
得起
心里
必
必定
必将
必然
必要
必须
快
快要
忽地
忽然
怎
怎么
怎么办
怎么样
怎奈
怎样
怎麽
怕
急匆匆
怪
怪不得
总之
总是
总的来看
总的来说
总的说来
总结
总而言之
恍然
恐怕
恰似
恰好
恰如
恰巧
恰恰
恰恰相反
恰逢
您
您们
您是
惟其
惯常
意思
愤然
愿意
慢说
成为
成年
成年累月
成心
我
我们
我是
我的
或
或则
或多或少
或是
或曰
或者
或许
战斗
截然
截至
所
所以
所在
所幸
所有
所谓
才
才能
扑通
打
打从
打开天窗说亮话
扩大
把
抑或
抽冷子
拦腰
拿
按
按时
按期
按照
按理
按说
挨个
挨家挨户
挨次
挨着
挨门挨户
挨门逐户
换句话说
换言之
据
据实
据悉
据我所知
据此
据称
据说
掌握
接下来
接着
接著
接连不断
放量
故
故意
故此
故而
敞开儿
敢
敢于
敢情
数/
整个
断然
方
方便
方才
方能
方面
旁人
无
无宁
无法
无论
既
既...又
既往
既是
既然
日复一日
日渐
日益
日臻
日见
时候
昂然
明显
明确
是
是不是
是以
是否
是的
显然
显著
普通
普遍
暗中
暗地里
暗自
更
更为
更加
更进一步
曾
曾经
替
替代
最
最后
最大
最好
最後
最近
最高
有
有些
有关
有利
有力
有及
有所
有效
有时
有点
有的
有的是
有着
有著
望
朝
朝着
末##末
本
本人
本地
本着
本身
权时
来
来不及
来得及
来看
来着
来自
来讲
来说
极
极为
极了
极其
极力
极大
极度
极端
构成
果然
果真
某
某个
某些
某某
根据
根本
格外
梆
概
次第
欢迎
欤
正值
正在
正如
正巧
正常
正是
此
此中
此后
此地
此处
此外
此时
此次
此间
殆
毋宁
每
每个
每天
每年
每当
每时每刻
每每
每逢
比
比及
比如
比如说
比方
比照
比起
比较
毕竟
毫不
毫无
毫无例外
毫无保留地
汝
沙沙
没
没奈何
没有
沿
沿着
注意
活
深入
清楚
满
满足
漫说
焉
然
然则
然后
然後
然而
照
照着
牢牢
特别是
特殊
特点
犹且
犹自
独
独自
猛然
猛然间
率尔
率然
现代
现在
理应
理当
理该
瑟瑟
甚且
甚么
甚或
甚而
甚至
甚至于
用
用来
甫
甭
由
由于
由是
由此
由此可见
略
略为
略加
略微
白
白白
的
的确
的话
皆可
目前
直到
直接
相似
相信
相反
相同
相对
相对而言
相应
相当
相等
省得
看
看上去
看出
看到
看来
看样子
看看
看见
看起来
真是
真正
眨眼
着
着呢
矣
矣乎
矣哉
知道
砰
确定
碰巧
社会主义
离
种
积极
移动
究竟
穷年累月
突出
突然
窃
立
立刻
立即
立地
立时
立马
竟
竟然
竟而
第
第二
等
等到
等等
策略地
简直
简而言之
简言之
管
类如
粗
精光
紧接着
累年
累次
纯
纯粹
纵
纵令
纵使
纵然
练习
组成
经
经常
经过
结合
结果
给
绝
绝不
绝对
绝非
绝顶
继之
继后
继续
继而
维持
综上所述
缕缕
罢了
老
老大
老是
老老实实
考虑
者
而
而且
而况
而又
而后
而外
而已
而是
而言
而论
联系
联袂
背地里
背靠背
能
能否
能够
腾
自
自个儿
自从
自各儿
自后
自家
自己
自打
自身
臭
至
至于
至今
至若
致
般的
良好
若
若夫
若是
若果
若非
范围
莫
莫不
莫不然
莫如
莫若
莫非
获得
藉以
虽
虽则
虽然
虽说
蛮
行为
行动
表明
表示
被
要
要不
要不是
要不然
要么
要是
要求
见
规定
觉得
譬喻
譬如
认为
认真
认识
让
许多
论
论说
设使
设或
设若
诚如
诚然
话说
该
该当
说明
说来
说说
请勿
诸
诸位
诸如
谁
谁人
谁料
谁知
谨
豁然
贼死
赖以
赶
赶快
赶早不赶晚
起
起先
起初
起头
起来
起见
起首
趁
趁便
趁势
趁早
趁机
趁热
趁着
越是
距
跟
路经
转动
转变
转贴
轰然
较
较为
较之
较比
边
达到
达旦
迄
迅速
过
过于
过去
过来
运用
近
近几年来
近年来
近来
还
还是
还有
还要
这
这一来
这个
这么
这么些
这么样
这么点儿
这些
这会儿
这儿
这就是说
这时
这样
这次
这点
这种
这般
这边
这里
这麽
进入
进去
进来
进步
进而
进行
连
连同
连声
连日
连日来
连袂
连连
迟早
迫于
适应
适当
适用
逐步
逐渐
通常
通过
造成
逢
遇到
遭到
遵循
遵照
避免
那
那个
那么
那么些
那么样
那些
那会儿
那儿
那时
那末
那样
那般
那边
那里
那麽
部分
都
鄙人
采取
里面
重大
重新
重要
鉴于
针对
长期以来
长此下去
长线
长话短说
问题
间或
防止
阿
附近
陈年
限制
陡然
除
除了
除却
除去
除外
除开
除此
除此之外
除此以外
除此而外
除非
随
随后
随时
随着
随著
隔夜
隔日
难得
难怪
难说
难道
难道说
集中
零
需要
非但
非常
非徒
非得
非特
非独
靠
顶多
顷
顷刻
顷刻之间
顷刻间
顺
顺着
顿时
颇
风雨无阻
饱
首先
马上
高低
高兴
默然
默默地
齐
︿
！
＃
＄
％
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（
）
）÷（１－
）、
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－
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０
０：２
１
１．
１２％
２
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３
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５
５：０
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８
９
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［①Ｂ］
［①Ｃ］
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［②①］
［②②］
［②③］
［②④
［②⑤］
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［②⑧］
［②⑩］
［②Ｂ］
［②Ｇ］
［②］
［②ａ］
［②ｂ］
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［②ｄ］
［②ｅ］
［②ｆ］
［②ｇ］
［②ｈ］
［②ｉ］
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［③ｂ］
［③ｃ］
［③ｄ］
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［④ｂ］
［④ｃ］
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2，总结

随着自媒体时代的兴起和视频分享网站的普及，弹幕成为了一种流行的实时评论形式。在哔哩哔哩弹幕视频网站，弹幕语言的作用不容小觑。弹幕作为一种实时评论，涵盖了用户观看视频时的情感和看法，成为了视频内容的反馈和补充，丰富了视频制作和观看的体验。

在本次项目中，以B站著名UP主木鱼水心的水浒传合集共50个分P的全部弹幕数据为对象，爬取了大量的弹幕数据，并对其进行了清洗等预处理，去除了无效的数据。最后使用matplotlib对弹幕文本进行情感分析并绘制了词云图。

通过对B站弹幕文本进行情感倾向的分析，我们可以从整体上把握视频的情感分布，从而更好地理解和分析观众对这部经典作品的评价和反应。同时，观众可以根据视频的情感分布来选择自己想看的视频，在B站选取适合自己的视频；B站 UP主可以根据视频的情感分布来改进自己的视频制作，向更多用户传达自己的意图，提高视频质量；B站也可以根据用户的弹幕分析来优化推荐算法，推荐更符合用户兴趣和情感倾向的视频内容。

在这个数字化时代，数据分析和处理已经成为各行各业中不可或缺的一部分，同样也在视频制作和观看中起到了重要的作用。通过对B站弹幕文本进行情感分析，我们可以从不同的角度探索视频的内涵和价值，并为B站用户和UP主提供更加全面和专业的服务。

同时，本次项目也对情感分析技术的应用提出了一些思考。情感分析技术可以帮助我们更加深入地了解人们的情感表达和反应，但同时也面临着一系列的挑战。比如，情感的表达与理解具有一定的主观性，需要准确地进行语义分析与推断；同时，网络上的弹幕文本通常存在着大量的文本噪声和口头语言等特殊情况，这也需要我们对数据进行更加精细的预处理和清洗。因此，我们需要不断地优化情感分析算法和技术手段，从而更好地挖掘视频数据和用户反馈，为用户提供更好的服务。

3，爬虫优化

将爬虫封装，

# 指定视频的url自动爬取弹幕
# 指定filename爬取到的数据将会保存到文件同一目录下的filename目录下，文件名称为 视频标题
# 例如：url_video = 'https://www.bilibili.com/video/BV1e24y1D7qt/?spm_id_from=333.999.0.0'
#       fileName = '木鱼水浒弹幕'
#      保存路径为 ./木鱼水浒弹幕/终了！荡气回肠！水浒传结局好在哪儿？《水浒传》P50-终了！荡气回肠！水浒传结局好在哪儿？《水浒传》P50_弹幕信息.csv

import requests
import os
import re
import csv
from lxml import etree
 
# 指定视频的url自动爬取弹幕
# 指定filename爬取到的数据将会保存到文件同一目录下的filename目录下，文件名称为 视频标题
# 例如：url_video = 'https://www.bilibili.com/video/BV1e24y1D7qt/?spm_id_from=333.999.0.0'
#       fileName = '木鱼水浒弹幕'
#      保存路径为 ./木鱼水浒弹幕/终了！荡气回肠！水浒传结局好在哪儿？《水浒传》P50-终了！荡气回肠！水浒传结局好在哪儿？《水浒传》P50_弹幕信息.csv
def pachong(url_video,fileName):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.37'
    }
 
 
    # 获取弹幕url
    a = url_video
    b = 'i'
    str_list = list(a)
    str_list.insert(12, b)
    url_danmu = ''.join(str_list)
 
    r = requests.get(url=url_danmu, headers=headers)
    r.encoding = r.apparent_encoding
 
    tree = etree.HTML(r.text)
 
    video_name = tree.xpath('//div[@class="col col-lg-7"]/h4/text()')[0]
 
    url = tree.xpath('//div[@class="col col-lg-7"]/div[2]/div[5]/input/@value')[0]
 
    r = requests.get(url=url, headers=headers)
 
    r.encoding = r.apparent_encoding
 
    text_list = re.findall('<d p=".*?">(.*?)</d>', r.text)
 
    for i in range(0, len(text_list)):
        text_list[i] = [text_list[i]]
 
    if not os.path.exists('./' + fileName):
        os.mkdir('./' + fileName)
 
    headers = ['弹幕']
    rows = text_list
 
    with open('./' + fileName + '/' + video_name + '_弹幕信息.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(headers)
        writer.writerows(rows)
        print(video_name + '共', len(text_list), '条弹幕下载成功!')