抖音评论地区分布可视化期末项目

首先安装：pip install DrissionPage

DrissionPage 库

整体思路

1. 文件初始化与浏览器启动：
   • 运用 with 语句优雅打开 data.csv 文件，确保资源管理万无一失，不会出现文件泄露风险，同时依据中文数据特点指定编码 GBK，新建行模式适配 DictWriter 写入。创建 csv_writer 并精心定义表头字段（昵称、地区、日期、评论），为即将涌入的数据搭建好结构化仓库。
   • 实例化 ChromiumPage 类唤醒操控浏览器的 “魔法手”，紧接着启动数据包监听，聚焦 comment/list/ 路径，如同在网络流量的海洋中精准撒网，只捕捉与评论相关的数据包，为高效数据获取提前布局。
2. 翻页采集循环：
   • 构建从第 1 页到第 28 页（左闭右开区间巧妙设计）的采集循环，每一轮循环都是一场与抖音网页动态加载的赛跑。首先打印当前采集进度，让用户（开发者）实时知晓状态，增强程序透明度。
   • 耐心等待数据包加载完成，一旦捕获响应，迅速切入数据解析环节。从复杂的 JSON 响应体中精准挖掘出评论列表，这里考验对抖音接口数据结构的熟悉程度，如通过 comments 键锁定目标。
   • 遍历评论列表时，再次启用 safe_get 函数武装，全方位提取昵称、地区、日期、评论核心信息。日期处理上，借助 datetime 模块将时间戳转化为直观日期；地区获取则展现多路径尝试智慧，优先从 ip_label 取，若缺失则深入 client_info 中的省份信息挖掘，确保地区信息最大程度完整，最后将整理好的数据字典写入 CSV 文件，完成数据从网页到本地存储的关键一跃。
   • 完成一页数据采集后，代码迅速查找下一页按钮元素，运用 dp.ele 函数结合 CSS 选择器（.Rcc71LyU）精准定位，若找到则模拟滚动、点击操作，同时合理设置等待时间（2 秒），确保页面平稳过渡到下一页，无缝衔接下一轮采集，若未找到则理智判断已达尾页，果断停止循环，避免无效操作。

以下是运行界面：

爬取成功保存到excel表格

接下来做可视化：

我们可以用

1.Django可视化显示页面

2.pyechars显示

3..matplotlib显示

下面为展示效果