怎么使用python爬取B站千万级数据-创新互联
小编给大家分享一下怎么使用python爬取B站千万级数据，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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说起热门的B站相信很多喜欢玩动漫的，看最有创意的Up主的同学一定非常熟悉。我突发奇想学Python这么久了，为啥不用Python爬取B站中我关注的人，已经关注的人他们关注的人，看看全站里面热门的UP主都是是哪些。
要点：
- 爬取10万用户数据
- 数据存储
- 数据词云分析
1.准备阶段写代码前先构思思路：既然我要爬取用户关注的用户，那我需要存储用户之间的关系，确定谁是主用户，谁是follower。
存储关系使用数据库最方便，也有利于后期的数据分析，我选择sqlite数据库，因为Python自带sqlite，sqlite在Python中使用起来也非常方便。
数据库中需要2个表，一个表存储用户的相互关注信息，另一个表存储用户的基本信息，在B站的用户体系中，一个用户的mid号是唯一的。
然后我还需要一个列表来存储所以已经爬取的用户，防止重复爬取，毕竟用户之间相互关注的现象也是存在的，列表中存用户的mid号就可以了。
2.新建数据库先写建数据库的代码，数据库中放一个用户表，一个关系表：
我需要找到B站用户的关注列表的json接口，很快就找到了，地址是：
https://api.bilibili.com/x/relation/followings?vmid=2&pn=1&ps=20&order=desc&jsonp=jsonp&callback=__jp7
其中vimd=后的参数就是用户的mid号
pn=1指用户的关注的第一面用户,一面显示20个用户
因为B站的隐私设置，一个人只能爬取其他人的前5页关注，共100人。
整个爬取页面的思路比较简单，首先设置header,用requests库进行API请求，获得关注的用户数据列表。
我们爬取前5页，每一页的数据进行简单的处理，然后转为字典数据进行获取mid,uname,sign3个维度的数据，最后save()函数存入db.
我们数据集里面一共有2个表，一个用户列表，用来存储所以的用户信息，一个是用户之间的关注信息。
打算利用已经爬取到本地的数据进行词云的生成，来看一下这10万用户中共同的关注的哪些UP主出现的次数最多。
代码的思路主要是从数据库中获取用户的名字，重复的次数越多说明越多的用户关注，然后我使用fate的一张图片作为词云的mask图片，最后生成词云图片。
最后一起来看一下词云图
可以看出蕾丝，暴走漫画，木鱼水心，参透之C君，papi酱等B站大UP主都是热门关注。
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