用pycharm实现在小红书平台上以“黄山”进行搜索，选取视频点赞量前一百五的视频进行分析。需要爬取的内容:视频的标题、正文、点赞量、评论量、评论区置顶前50的评论(显示评论人的IP地址)、转发量、发布时间、博主id、粉丝量、视频链接，将爬取内容存放在excel文件中

要在PyCharm中实现这个任务，你需要结合使用requests库来发送HTTP请求获取网页数据，BeautifulSoup或lxml等HTML解析库来解析网页内容，以及pandas库处理Excel文件。以下是步骤概述： 1. 安装必要的库： ```bash pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas openpyxl ``` 2. 创建Python脚本，首先导入所需的库： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import time from openpyxl import Workbook ``` 3. 编写函数来获取小红书视频信息，模拟登录并搜索“黄山”： ```python def get_video_info(keyword): # 设置头信息，可能需要登录后的cookie headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } # 实际搜索URL替换为你找到的小红书API或者直接的搜索页面 search_url = "https://www.red.com/search?q=" + keyword response = requests.get(search_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') # 根据实际HTML结构提取视频信息 videos = [] for video in soup.find_all('div', class_='VideoItem'): # 可能需要调整CSS选择器 title = video.find('h3').text # 其他属性如点赞量、评论量等可能藏在其他标签里，你需要相应地查找它们 # 使用find或find_all查找，并将其值存储在字典中 video_data = { 'title': title, 'likes': ..., 'comments': ..., # 其它属性... } videos.append(video_data) return videos ``` 4. 对视频列表进行排序和筛选： ```python def top_150_videos(videos): # 这部分可能需要对视频点赞量进行排序 sorted_videos = sorted(videos, key=lambda v: v['likes'], reverse=True) return sorted_videos[:150] # 获取前150个点赞最多的视频 top_videos = top_150_videos(get_video_info("黄山")) ``` 5. 提取并保存到Excel： ```python def save_to_excel(videos, filename='video_analysis.xlsx'): df = pd.DataFrame(videos) with pd.ExcelWriter(filename) as writer: df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) save_to_excel(top_videos) ``` 注意：小红书可能会有反爬机制，比如限制IP频率、需要登录验证、动态加载数据等，上述示例仅提供基本思路，你可能需要根据实际情况调整代码，甚至可能需要使用代理IP、Selenium或其他工具来处理。