python爬取音乐详细教程，python做的是爬虫

Python是一种非常强大的编程语言，具有丰富的库和模块，可以用于爬取各种网站的数据。在这篇文章中，我将向您介绍如何使用Python爬取音乐网站的数据，同时深入了解相关知识。

**第一步：分析音乐网站**

在开始编写我们的爬虫之前，我们需要先了解我们要爬取的网站的结构和数据。对于音乐网站来说，一般可以通过浏览器的开发者工具来查看相关的网页源代码和请求数据。

在这里，我们以网易云音乐为例。首先打开网易云音乐的主页，然后按右键选择“检查元素”，或者按下F12，就可以打开开发者工具。

在开发者工具中，我们可以看到该网站的HTML代码、CSS代码、JavaScript代码和网络请求等。我们可以通过审查元素，查看某一个元素的XPath或CSS Selector来确定我们想要爬取的数据位置。

**第二步：发送HTTP请求**

在Python中，我们可以使用第三方库requests来发送HTTP请求，获取音乐网站的HTML源码。如下代码所示：

```

import requests

url = "https://music.163.com/"

response = requests.get(url)

print(response.status_code)

print(response.text)

```

在这里，我们先定义了要爬取的音乐网站的URL，然后使用requests库发送GET请求，获取响应并打印出状态码和HTML源码。此时，如果我们运行脚本，就可以看到输出结果。

**第三步：分析HTML源码**

获取到HTML源码后，我们需要仔细分析它。音乐网站的HTML源码一般比较复杂，包含大量的JavaScript代码和CSS样式，而且还有一些异步请求数据。我们需要使用Python的第三方库BeautifulSoup来解析HTML源码，并从中提取我们需要的数据。

如下代码所示：

```

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://music.163.com/"

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

print(soup.prettify())

```

在这里，我们在上一个例子的基础上新增了一个BeautifulSoup的对象，它接收两个参数：HTML源码和解析器。这里我们使用了Python的内置解析器和第三方库bs4中的html.parser来解析HTML源码，并使用prettify()函数将处理后的HTML源码格式化打印出来。

**第四步：获取数据**

在分析了HTML源码之后，接下来我们需要从中提取我们需要的数据。在音乐网站中，我们通常可以爬取到歌曲列表、歌手信息、歌曲排行榜等数据。

例如我们可以使用下面的代码来获取网易云音乐的热门歌单：

```

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://music.163.com/discover/playlist"

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

hot_playlists = soup.select('.m-cvrlst li')

for playlist in hot_playlists:

title = playlist.select('.dec a')[0]['title']

count = playlist.select('.nb')[0].text

print('歌单名称： ' + title + ' 播放次数： ' + count)

```

在这个例子中，我们使用了BeautifulSoup的select函数，根据提供的CSS选择器查找HTML页面中的元素。在这个例子中，我们查找了类名为“m-cvrlst”的元素下的列表项，并从列表项中获取歌单名称和播放次数，并打印出来。

**第五步：存储数据**

在获取到音乐网站的数据后，我们通常需要将它们存储到本地文件或数据库中，以备后续使用或分析。在这里，我们可以使用Python内置的文件操作函数或第三方库来进行数据存储。

例如，我们可以使用下面的代码保存网易云音乐的热门歌单到CSV文件中：

```

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import csv

url = "https://music.163.com/discover/playlist"

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

hot_playlists = soup.select('.m-cvrlst li')

with open('playlist.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:

writer = csv.writer(csvfile)

writer.writerow(['歌单名称', '播放次数'])

for playlist in hot_playlists:

title = playlist.select('.dec a')[0]['title']

count = playlist.select('.nb')[0].text

writer.writerow([title, count])

```

在这个例子中，我们打开一个名为“playlist.csv”的文件，使用Python内置的csv库，创建一个CSV文件写入对象，并设置了文件头的列名。然后，我们遍历了歌单列表，并将获取到的歌单名称和播放次数写入CSV文件中。

**扩展阅读：**

除了以上介绍的Python库及其使用，要想更深入地了解Python爬虫，可以继续了解以下内容：

1. User-Agent 伪装: 因为有些网站的反爬虫机制会识别出爬虫发送的请求，所以我们需要使用User-Agent来模拟浏览器发送HTTP请求，以达到伪装的目的。

2. 动态页面爬取: 有些网站使用JavaScript来动态生成网页内容，这时我们需要使用Python库Selenium来模拟浏览器行为，获取动态生成的数据。

3. 数据处理及存储: 爬虫获取的数据一般需要进行预处理、清洗和筛选，才能被有效地使用。同时，我们还需要将获取到的数据存储到本地文件或数据库中。

4. 反爬虫机制: 多数网站都采用了反爬虫机制，为了防止数据被爬取。针对这些机制，我们需要让我们的爬虫以某些方式“隐藏”，从而规避反爬虫机制的检测。

5. 代理：有些网站的反爬虫机制比较严格，会检测同一个IP频繁访问而禁止我们的访问，此时我们可以使用代理服务器来爬取目标网站的数据。

总之，Python爬虫是一项深入的技术，需要我们具备一定的计算机基础知识，以及对HTTP协议、HTML和JavaScript等技术的基本理解，才能更好地应用Python爬虫进行数据爬取和处理。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/