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

1. 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”。
2. 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

1. 读取数据：使用 pandas 读取保存的 CSV 文件，“df = pd.read_csv ('douyin_hot_videos.csv')”。
2. 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 ()”。
3. 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。