Python 爬虫实战：快手视频数据爬取与传播分析（含短视频分类算法）_快手爬虫
一、引言
在短视频盛行的当下，快手作为头部平台，拥有海量用户创作的视频内容，这些数据极具研究价值。通过对快手视频数据的爬取、分析，可深入了解用户喜好、内容传播规律，为创作者、商家和研究者提供有力参考。本文将详解爬取快手视频数据及传播分析的全过程，助力读者高效挖掘短视频数据价值。
二、爬虫环境搭建
- 安装 Python 库：需安装 requests、pandas、numpy、beautifulsoup4、matplotlib 等库。这些库分别用于发送 HTTP 请求、数据处理、数学运算、HTML 解析和数据可视化。
- 配置请求头：要模拟真实浏览器请求，需配置请求头，包括 User-Agent、Referer 等信息，以避免被快手服务器识别为爬虫并拦截。
三、快手 API 分析与数据抓取
（一）定位快手视频 API
打开快手网页版，输入目标关键词并搜索，加载出一页页视频列表。此时，借助 Chrome 浏览器的开发者工具（F12），切换到 “Network” 面板，输入关键词过滤请求，仔细查看每个请求的响应
