1. 怎么采集网页中所有的我想要的视频链接
八爪鱼可以批量采集网页中视频的下载地址;再使用网页视频下载器下载视频。
网页中视频url采集
创建翻页循环
进入采集规则设置界面,将视频网站的URL输入到地址栏,如图点击右侧的按钮,
在八爪鱼采集器的内置浏览器中打开该网页
将视频URL导出后,使用视频URL批量下载工具将视频下载出来就完成了。
2. 如何获取视频网站规则
获取视频网站规则的步骤如下。
第一步、确定获取的网站。
第二步、确定被获取站的编码。打开被获取的网页之后,查看源代码(IE:查看-源代码),在
3. bilibili(1)-爬取视频信息进行数据分析
感谢@雄哥和@逊哥的帮助才得以完成这篇文章,不然,还不知怎么应对IP限制。
项目地址: https://github.com/UranusLee/bilibili_spider
通过chrome可以看出来B站视频统计信息是通过js加载,打开开发者工具可以到stat?aid=31的json文件。
再分析json文件的加载方式,基本可以得到所需要的headers参数。
因为之前一直都在爬取豆瓣、知乎、拉勾这些有特殊headers的网站,所以,为了省事,还是全部headers都加上。
进行爬取的时候,发生了一点问题,通过不断测试,基本可以断定B站有IP访问限制,基本上是1分钟150次以下不会封IP,封闭IP一次为5分钟,所以考虑用代理IP,拿着买好的稳定的IP,刻不容缓的加入进来。
总共爬取下来710多W条数据,用了三四天的时间,期间网络断掉,或者IP地址停用,一直耽搁,之所以不准备继续下去是因为数据还准备做一个B站每年数据分析,所以选用了aid=11883351这条数据作为截止可以比较好的对应上每年7月初的一个数据对比分析
发现有播放数为-1的值,总共占数据总量的2%,故而删除。
可以看出基本上播放量,弹幕,评论回复,收藏,硬币,分享基本就是长尾数据,有大量的小数值的数据,但是整体的平均值受极值的影响较大。相比较而言view播放量更加有研究性。
1.播放量占比分析
总共分为<500,500-1000,1000-5000,5000-20000,>20000。
播放量整体还是大量的淹没视频,播放量小于500的达到了整体视频的48.8%,而播放量20000以上的只占到5.4%,按照“二八原则”,视频达到3338以上的播放量即达到B站视频实际效用的界限。
2.分年份分析B站视频增长速度
以每年7月份为周期分析
通过aid可以查到所有爬下的数据所属的时间,再按照概率分析大概的时间就可以得出每一年7月份的视频量。
整体的视频数量增长速度实际上是大致按照每年翻倍的速度来增长,整体增长曲线抛开10-11年,整体增长平和。
2010-2011年之间,必定是发生了事才会导致视频量突增,才会导致视频总量增长率超过800%。通过查询,基本确实如之前所假设一样,10年因为Ac fun(A站)确实发生了严重的几次弹幕冲突,A站关闭了弹幕系统,加上很多人打出“ACG滚出ac”的标语,大量的A站up主转移至B站,开始了B站的逆袭。
14年一年视频增长率唯一一次跌至94%,是因为14年动画版权问题,禁止了私自上传动画,视频量比预期下跌了大概8W左右。今年更加夸张的是2018年还没有到07月份,视频总量已经达到2200W左右。
3.参与率分析用户活跃度
弹幕成本是最低的,大概平均27.8人次观看,就会出现一次弹幕(包括非会员的观看次数,但是无法发弹幕,提高了弹幕成本),分享成本不仅仅是会员,非会员没有登陆也可以分享,这确实42.58人次的成本仅仅高于弹幕成本,说明B站整体视频风格更加多元化。121.58的投币成本受限于B站的投币系统,B币少,并且获得有难度,导致投币成本远高于其他几项。
4.投币分析
B站投币有“不牛不投,不服不投”的潜性规则,往往一个视频的投币量可以反应视频的质量和B站的流行趋势。
排名第一的是 【哔哩哔哩2017拜年祭】 ,94.1W投币
排名第二的是 【古筝】千本樱——你可见过如此凶残的练习曲 ,79.6W投币
排名第三的是 【哔哩哔哩2016拜年祭】 ,77.2W投币
然后是敖厂长的两连击
【敖厂长】让你耳朵怀孕的FC游戏 ,74.6W投币
【敖厂长】打脸!魂斗罗水下八关存在 ,73.0W投币
其实可以看出前三名中,两次拜年祭以及用户群体的自发投币,整个拜年祭已经成为B站文化的一部分,是每年最核心的一部分。当然也不缺乏敖厂长这种良心up主,每一次对于过往游戏的解疑和介绍,还有那无所不能的哥们,宅男但不失真心,牛逼但非常人亲。
文化的多元化才是整个B站撑起一片天的本质原因,我曾经在B站中过《极乐净土》的毒,看过外国人在中国成了网红,听过古筝弹奏魂斗罗、弹奏日本电音。这是一个大熔炉,每个人都可以找到自己喜欢的东西,我突然想起了广告模块的一个高分视频,弹幕量只有300,但是播放量有2000多万次,我不知道是B站运营人员清空了一部分的弹幕和评论,但是一个广告在B站,在这个无数个平时看都不看广告的年轻人,能够看上2000多万次,几乎人均一次。我才觉得我真正的知道。
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数据分析的部分有点意犹未尽,今天实在是困了,今天稍晚或者明天会继续对于B站各个模块继续进行深挖,包括弹幕的语义分析、通过弹幕揣摩剧情、哪种视频可以火、up主的影响力、视频质量建模等。