1. 引言

在短视频时代，快手作为国内领先的短视频平台之一，积累了海量的用户数据、视频内容和互动信息。这些数据对市场分析、用户行为研究、舆情监测等具有重要价值。本文将介绍如何使用Python爬虫技术采集快手数据，并基于NLP（自然语言处理）进行简单的舆情分析。

1.1 目标

● 使用Python爬虫抓取快手短视频数据（如视频标题、播放量、评论等）。

● 对评论数据进行情感分析，评估用户舆情倾向。

● 使用数据可视化展示分析结果。

1.2 技术栈

● 爬虫工具：requests、selenium（应对动态渲染）

● 数据解析：BeautifulSoup、json

● 反爬策略：User-Agent轮换、代理IP

● 数据分析：pandas、jieba（中文分词）、snownlp（情感分析）

● 可视化：matplotlib、wordcloud

2. 快手数据采集

2.1 分析快手网页结构

快手的数据通常以动态加载（Ajax/JSON）方式呈现，直接请求HTML可能无法获取完整数据。因此，我们可以：

1. 手动分析API接口（浏览器F12→Network→XHR）。

2. 使用Selenium模拟浏览器行为，获取渲染后的数据。

2.2 获取快手视频数据（API方式）

快手的部分数据可通过接口获取，例如：

import requests

import json

# 代理信息

proxyHost = "www.16yun.cn"

proxyPort = "5445"

proxyUser = "16QMSOML"

proxyPass = "280651"

# 构造代理URL（格式：http://用户名:密码@代理服务器:端口）

proxyUrl = f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"

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"

}

def fetch_kuaishou_videos(keyword="科技"):

url = f"https://www.kuaishou.com/search/video?keyword={keyword}"

# 设置代理

proxies = {

"http": proxyUrl,

"https": proxyUrl,

}

try:

response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)

if response.status_code == 200:

data = response.json() # 假设返回的是JSON数据

videos = data.get("data", {}).get("videos", [])

for video in videos:

print(f"标题: {video['title']}, 播放量: {video['play_count']}")

else:

print("请求失败:", response.status_code)

except requests.exceptions.RequestException as e:

print("请求异常:", e)

fetch_kuaishou_videos()

注意：快手API可能有加密参数（如__NS_sig3），需进一步逆向分析。

2.3 使用Selenium抓取动态数据

如果API难以直接调用，可采用Selenium模拟浏览器操作：

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.by import By

import time

driver = webdriver.Chrome()

driver.get("https://www.kuaishou.com")

# 模拟搜索

search_box = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "input.search-input")

search_box.send_keys("科技")

search_box.submit()

time.sleep(3) # 等待加载

# 获取视频列表

videos = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "div.video-item")

for video in videos:

title = video.find_element(By.CSS_SELECTOR, "h3.title").text

play_count = video.find_element(By.CSS_SELECTOR, "span.play-count").text

print(f"标题: {title}, 播放量: {play_count}")

driver.quit()

3. 数据存储与清洗

采集的数据可存储至CSV或数据库：

import pandas as pd

data = [

{"title": "Python教程", "play_count": "10万"},

{"title": "AI技术", "play_count": "5万"}

]

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv("kuaishou_videos.csv", index=False)

4. 舆情分析（情感分析）

4.1 数据预处理

使用jieba进行中文分词：

import jieba

from snownlp import SnowNLP

comments = ["这个视频很棒！", "内容一般，没什么新意"]

# 分词示例

for comment in comments:

words = jieba.cut(comment)

print("/".join(words))

# 情感分析（0~1，越接近1表示越正面）

for comment in comments:

sentiment = SnowNLP(comment).sentiments

print(f"评论: {comment}, 情感得分: {sentiment:.2f}")

4.2 可视化分析

import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud

# 词云生成

text = " ".join(comments)

wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf").generate(text)

plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")

plt.axis("off")

plt.show()

# 情感分布

sentiments = [SnowNLP(c).sentiments for c in comments]

plt.hist(sentiments, bins=10, color="skyblue")

plt.xlabel("情感得分")

plt.ylabel("评论数量")

plt.title("快手评论情感分析")

plt.show()

5. 反爬策略与法律合规

● 反爬措施：

○ 使用代理IP池（如requests+proxy）。

○ 随机User-Agent（fake_useragent库）。

○ 控制请求频率（time.sleep）。

● 法律合规：

○ 仅用于学习研究，避免商业滥用。

○ 不抓取用户隐私数据（如手机号、身份证）。

6. 结论

本文介绍了Python爬虫在快手数据采集与舆情分析中的应用，涵盖：

1. 数据抓取（API/Selenium）。

2. 数据清洗与存储（Pandas）。

3. 情感分析与可视化（SnowNLP+Matplotlib）。

未来可优化方向：

● 结合机器学习进行更精准的舆情分类。

● 使用分布式爬虫（Scrapy-Redis）提升采集效率。