yaokk1的博客

本项目利用 Python 对 Bilibili （哔哩哔哩）平台上的视频评论数据进行爬取、清洗和分析，并通过可视化展示数据的主要特征。数据爬取：使用 Bilibili 提供的 API 获取指定视频的评论数据。数据清洗：对评论内容进行文本预处理，清除无关信息，并对 IP 地址进行地区解析。数据分析数据可视化：使用pyecharts库生成词云图、柱状图、折线图等多种图表，展示评论的分布与趋势。本文将详细介绍每一步的实现过程，以及如何利用 Python 工具处理和分析海量的网络评论数据。

本项目通过 Scrapy 框架结合 JS 逆向技术和自定义中间件，成功地爬取了猎聘招聘平台的数据，并存储在本地 CSV 文件中。重试机制和代理设置保证了爬虫的稳定性和反爬虫防护。该方案适用于类似需要绕过反爬虫机制的招聘网站或其他数据来源。如果你对 Web 爬虫的其他技术和最佳实践感兴趣，欢迎关注本博客。

通过这篇博客，我们完成了一个完整的 Python 爬虫项目，能够自动化地从 TED 网站上抓取视频和音频流，并通过 FFmpeg 将其合成为本地视频文件。在实际应用中，这种技术不仅可以应用于 TED 视频，还可以扩展到其他提供流媒体服务的网站。需要注意的是，在使用爬虫抓取数据时，应尊重目标网站的版权和使用条款。

requests确保你的本地环境中已安装并启动 MongoDB 和 MySQL 数据库。在这个例子中，MongoDB 使用默认的连接，MySQL 使用默认的连接，用户为root，密码为root，数据库为house。