# -*- coding: utf-8 -*-
# 作者：Halcyon（王思平102201544）

import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import operator
import traceback
import os
import pandas as pd
from lxml import etree
from time import sleep

headers = {
    # UA用户代理(用户头)||Cookie即网站存储在浏览器的密钥||referer表示你是从哪个网页来到这个网页的，可避开部分网站的反爬
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/128.0.0.0 Safari/537.36 Edg/128.0.0.0",
    "Cookie": "buvid3=FC84FF24-F24C-8F6A-E270-A4E24DE7B0C526016infoc; b_nut=1698057526; i-wanna-go-back=-1; b_ut=7; _uuid=B8DE32105-3BF9-6647-BECB-E8C21CC6514325921infoc; DedeUserID=25050170; DedeUserID__ckMd5=c0021d4e8b0bf000; rpdid=|(u)YllY\~l\~|0J'uYm)|l\~\~u\~; buvid_fp_plain=undefined; LIVE_BUVID=AUTO1716983199366540; hit-dyn-v2=1; is-2022-channel=1; buvid4=A93706A8-E74B-3BA6-F690-5C6B9D598B0526885-023102318-ve0wVapqFYOkA%2BhrXJP7jQ%3D%3D; dy_spec_agreed=1; FEED_LIVE_VERSION=V8; enable_web_push=DISABLE; header_theme_version=CLOSE; theme_style=light; CURRENT_FNVAL=4048; PVID=3; kfcSource=cps_comments_5796501; msource=cps_comments_5796501; deviceFingerprint=df356baaacd70e52753b41f8d9c0d620; share_source_origin=COPY; fingerprint=7b3f4d837eec3b3f350f986969e4ab87; bili_ticket=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6InMwMyIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE3MjY3NTY4MDAsImlhdCI6MTcyNjQ5NzU0MCwicGx0IjotMX0.OL6GRuRoVoxpFDP_ZQf8D7DpV2G5jh--dzz7f29eqvs; bili_ticket_expires=1726756740; CURRENT_QUALITY=112; SESSDATA=f7aed23a%2C1742058181%2Cdd898%2A92CjALxu4cFuV7SGqcgyHI8Ys2NK_ZyALU5ig08Zm2NaHT44pIudmp4ZCgBU5VgNrKn9ASVnJ3TG9ra1JUblBEcHhtUDlpSjNrTmhUaXRhVV9BNUxtSXdDeGx4MnhTSDZRRWFlaWZ5R0Jmd2hDNW5QX0JiSms2UndUWHM1YW5pdGZTWVhHOF9pbFZnIIEC; bili_jct=533d358e51330aaf948908155179fc37; sid=6c7mrv3l; bsource=search_baidu; bmg_af_switch=1; bmg_src_def_domain=i2.hdslb.com; buvid_fp=7b3f4d837eec3b3f350f986969e4ab87; b_lsid=367A31104_19200B68A7A; browser_resolution=1330-84; home_feed_column=4",
    'Referer': 'https://www.bilibili.com/'
}
timeout = 5


def getHTML(url):  # 根据url读取页面html内容
    try:
        response = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=timeout)  # 发送一个get请求到指定的url
        response.encoding = response.apparent_encoding  # 将响应的编码设置为自动检测到的编码，以便后续处理时不会出现乱码
        return response.text  # 返回响应的文本内容（即网页的 HTML 源代码）
    except Exception as e:
        print(f"request url : {url} error: {e}")  # f"..."：这个f表示这是一个格式化字符串，其中的任何用{}括起来的部分会被替换为相应变量的值
        print(traceback.format_exc())  # 返回最近的异常的traceback（调用栈）
        return None


def parsePage_search(content):  # 分析得到的html页面文本内容
    try:
        print("parsing...")
        # 使用正则表达式提取BV号
        bv_list = re.findall('"bvid":"(.*?)"', content)
        print(f"爬取到 BV 号成功，数量: {len(bv_list)}")
        return bv_list  # 返回爬取到的 BV 号列表
    except Exception as e:
        print("parse error:", e)
        return []


def save_to_csv(bvids, filename):
    # 创建 DataFrame 并保存为 CSV
    df = pd.DataFrame(bvids, columns=["bvid"])
    df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig')
    print(f"已将 {len(bvids)} 个 bvid 保存到 {filename}")


def parsePage(page): # 分析得到的html页面文本内容
    try:
        print("parsing...")
        html_ = etree.HTML(page)  # 将传入的page字符串转换为一个可以使用XPath查询的HTML结构
        meta_title = html_.xpath('//meta[@name="title"]/@content')[0]  # 使用 XPath 查询获取 <meta> 标签中 name 属性为 title 的内容
        if meta_title == '视频去哪了呢？_哔哩哔哩_bilibili':
            print(f'视频 404 not found')
            return [], '视频 404 not found'

        syntax = [':', '=']  # 创建一个列表 syntax，包含可能用于分割 CID 的字符（冒号和等号）
        flag = 0
        keys = re.findall(r'"cid":[\d]*', page)  # 在页面内容中查找 "cid":[数字] 格式的字符串，返回所有匹配的项。
        if not keys:
            keys = re.findall(r'cid=[\d]*', page)  # 如果起那么位于找到则使用另一种正则表达式 cid=[数字] 查找 CID
            flag = 1

        comments, title = {}, None  # 初始化

        if len(keys) < 2:
            print("没有找到有效的 cid")
            return comments, title

        keys = [keys[1]]  # 只取第二个 cid

        for index, item in enumerate(keys):  # 使用 enumerate 遍历 keys 列表，同时获取索引 index 和元素 item
            key = item.split(syntax[flag])[1]  # 使用 split 方法根据当前的分隔符（冒号或等号）分割字符串，获取 CID 值。
            print(f'{index + 1}/{len(keys)}: {key}')
            comment_url = f'https://comment.bilibili.com/{key}.xml'  # 弹幕地址
            comment_text = getHTML(comment_url)
            bs4 = BeautifulSoup(comment_text, "xml")  # 使用 xml 解析器

            if not title:
                # 使用 BeautifulSoup 解析原始页面内容，并提取 <h1> 标签中的文本，作为视频标题
                title = BeautifulSoup(page, "html.parser").find('h1').get_text().strip()  #

            for comment in bs4.find_all('d'):  # 遍历所有弹幕：在 bs4 解析后的 XML 中查找所有 <d> 标签，代表弹幕内容。
                time = float(comment.attrs['p'].split(',')[0])
                time = timeFormatter(time)
                comments[time] = comment.string

        sorted_comments = sorted(comments.items(), key=operator.itemgetter(0))  # 排序
        comments = dict(sorted_comments)
        print("parse finish")
        return comments, title
    except Exception as e:
        print("parse error:", e)
        print(traceback.format_exc())
        return {}, None


def validateTitle(title):
    re_str = r"[\/\\\:\*\?\"\<\>\|]"  # '/ \ : * ? " < > |'
    new_title = re.sub(re_str, "_", title)  # 替换为下划线
    return new_title


def timeFormatter(param):
    minute = int(param) // 60
    second = float(param) % 60  # 确保秒数在 0-59 范围内
    return f'{str(minute).zfill(2)}:{str(second).zfill(5)}'


def main():
    # 关键词
    keyword = '巴黎奥运会'
    # 存储不重复的 bvids
    bv_set = set()
    total = 300
    current_page = 1

    while len(bv_set) < total:
        # 根据当前页数生成对应的URL
        url = f'https://api.bilibili.com/x/web-interface/wbi/search/type?category_id=&search_type=video&keyword={keyword}&page={current_page}'

        # 获取页面内容
        page_content = getHTML(url)
        if page_content:
            bvids = parsePage_search(page_content)  # 解析页面内容并提取 bvid
            if bvids:  # 确保有找到的 bvid
                initial_count = len(bv_set)
                bv_set.update(bvids)  # 将不重复的 bvid 添加到集合中
                new_count = len(bv_set)
                print(url)
                print(f"当前页面: {current_page}, 找到的 bvids: {bvids}, 新增数量: {new_count - initial_count}")
            else:
                print(f"当前页面: {current_page}, 未找到新的 bvid。")
        else:
            print("页面内容获取失败。")
            break

        sleep(1)  # 在每次请求后暂停1秒，避免被反爬
        current_page += 1  # 转到下一页

    # 将集合转换为列表
    bvids_list = list(bv_set)[:total]  # 只取前300个BV号
    print(f"找到的 bvids: {bvids_list}")

    # 保存到 CSV 文件
    save_to_csv(bvids_list, "bvs.csv")

    # 读取 bvs.csv 文件中的 bvid
    bvs_csv_path = "bvs.csv"
    if os.path.exists(bvs_csv_path):
        bvs_df = pd.read_csv(bvs_csv_path)
        bvs = bvs_df['bvid'].tolist()  # 获取 bvid 列的所有值并转换为列表
    else:
        print(f"文件 {bvs_csv_path} 不存在。")
        return

    # 根据bv号爬取弹幕
    # bvs = ['BV1mE4m1R71o']
    for bv in bvs:
        url = f"https://www.bilibili.com/video/{bv}"
        save_folder = "弹幕csv"
        if not os.path.exists(save_folder):
            os.mkdir(save_folder)

        comments, title = parsePage(getHTML(url))  # 调用 getHTML 函数获取网页内容，然后调用 parsePage 函数解析内容，获取弹幕和视频标题
        if len(comments) == 0:
            continue

        title = validateTitle(title)
        # 使用 Pandas 创建一个 DataFrame，其中包含弹幕的时间（时刻）和文本（弹幕文本）
        df = pd.DataFrame({'时刻': list(comments.keys()), '弹幕文本': list(comments.values())})
        # 在 DataFrame 中去除重复的弹幕，保留第一次出现的记录。
        df.drop_duplicates(subset=['时刻', '弹幕文本'], keep='first', inplace=True)
        # 将清理后的 DataFrame 保存为 CSV 文件，文件名使用视频标题，路径为 弹幕csv/标题.csv，不保存行索引，使用 utf-8-sig 编码。
        df.to_csv(f"{save_folder}/{title}.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
        print(f'已经保存 {df.shape[0]} 条弹幕到 {save_folder}/{title}.csv\n\n')
        sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    main()