爬虫音乐歌单信息源码_音乐爬虫代码

文章目录：

• 1、如何用爬虫获取网易云音乐歌单中的歌曲
• 2、有人有简单爬虫源码可以学习吗
• 3、如何使用Python爬取网易云音乐歌单内的歌曲

如何用爬虫获取网易云音乐歌单中的歌曲

你好！看样子你也是个萌萌哒的网易云音乐爱好者啊！很高兴为你解答，你可以按住键盘上的Ctrl不放，然后鼠标左键点击凡是你想要添加的歌曲，这样就可以批量选定了，接着鼠标右击就会出现收藏到歌单了！全部选定请按Ctrl+A再鼠标右击！连续选定，请按住Shift，鼠标分别左键单击第一首和最后一首，然后鼠标右键单击就可以收藏啦！！

有人有简单爬虫源码可以学习吗

爬虫学习之一个简单的网络爬虫

概述

这是一个网络爬虫学习的技术分享，主要通过一些实际的案例对爬虫的原理进行分析，达到对爬虫有个基本的认识，并且能够根据自己的需要爬到想要的数据。有了数据后可以做数据分析或者通过其他方式重新结构化展示。

什么是网络爬虫

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。via 百度百科网络爬虫

网络蜘蛛（Web spider）也叫网络爬虫（Web crawler）[1]，蚂蚁（ant），自动检索工具（automatic indexer），或者（在FOAF软件概念中）网络疾走（WEB scutter），是一种“自动化浏览网络”的程序，或者说是一种网络机器人。它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。它们可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以供搜索引擎做进一步处理（分检整理下载的页面），而使得用户能更快的检索到他们需要的信息。via 维基百科网络蜘蛛

以上是百度百科和维基百科对网络爬虫的定义，简单来说爬虫就是抓取目标网站内容的工具，一般是根据定义的行为自动进行抓取，更智能的爬虫会自动分析目标网站结构类似与搜索引擎的爬虫，我们这里只讨论基本的爬虫原理。

###爬虫工作原理

网络爬虫框架主要由控制器、解析器和索引库三大部分组成，而爬虫工作原理主要是解析器这个环节，解析器的主要工作是下载网页，进行页面的处理，主要是将一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉，爬虫的基本工作是由解析器完成。所以解析器的具体流程是：

入口访问-下载内容-分析结构-提取内容

分析爬虫目标结构

这里我们通过分析一个网站[落网：] 对网站内容进行提取来进一步了解！

第一步 确定目的

抓取目标网站的某一期所有音乐

第二步 分析页面结构

访问落网的某一期刊，通过Chrome的开发者模式查看播放列表中的歌曲，右侧用红色框线圈出来的是一些需要特别注意的语义结构，见下图所示：

以上红色框线圈出的地方主要有歌曲名称，歌曲的编号等，这里并没有看到歌曲的实际文件地址，所以我们继续查看，点击某一个歌曲就会立即在浏览器中播放，这时我们可以看到在Chrome的开发者模式的Network中看到实际请求的播放文件，如下图所示：

根据以上分析我们可以得到播放清单的位置和音乐文件的路径，接下来我们通过Python来实现这个目的。

实现爬虫

Python环境安装请自行Google

主要依赖第三方库

Requests（） 用来发起请求

BeautifulSoup（bs4） 用来解析HTML结构并提取内容

faker（）用来模拟请求UA（User-Agent）

主要思路是分成两部分，第一部分用来发起请求分析出播放列表然后丢到队列中，第二部分在队列中逐条下载文件到本地，一般分析列表速度更快，下载速度比较慢可以借助多线程同时进行下载。

主要代码如下:

#-*- coding: utf-8 -*-'''by sudo rm -rf '''import osimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport randomfrom faker import Factoryimport Queueimport threadingfake = Factory.create()luoo_site = ''luoo_site_mp3 = ''proxy_ips = [ '27.15.236.236' ] # 替换自己的代理IPheaders = { 'Connection': 'keep-alive', 'User-Agent': fake.user_agent() }def random_proxies(): ip_index = random.randint(0, len(proxy_ips)-1) res = { 'http': proxy_ips[ip_index] } return resdef fix_characters(s): for c in ['', '', ':', '"', '/', '\\\\', '|', '?', '*']: s = s.replace(c, '') return sclass LuooSpider(threading.Thread): def __init__(self, url, vols, queue=None): threading.Thread.__init__(self) print '[luoo spider]' print '=' * 20 self.url = url self.queue = queue self.vol = '1' self.vols = vols def run(self): for vol in self.vols: self.spider(vol) print '\\ncrawl end\\n\\n' def spider(self, vol): url = luoo_site + vol print 'crawling: ' + url + '\\n' res = requests.get(url, proxies=random_proxies()) soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser') title = soup.find('span', attrs={'class': 'vol-title'}).text cover = soup.find('img', attrs={'class': 'vol-cover'})['src'] desc = soup.find('div', attrs={'class': 'vol-desc'}) track_names = soup.find_all('a', attrs={'class': 'trackname'}) track_count = len(track_names) tracks = [] for track in track_names: _id = str(int(track.text[:2])) if (int(vol) 12) else track.text[:2] # 12期前的音乐编号1~9是1位（如：1~9），之后的都是2位 1~9会在左边垫0（如：01~09） _name = fix_characters(track.text[4:]) tracks.append({'id': _id, 'name': _name}) phases = { 'phase': vol, # 期刊编号 'title': title, # 期刊标题 'cover': cover, # 期刊封面 'desc': desc, # 期刊描述 'track_count': track_count, # 节目数 'tracks': tracks # 节目清单(节目编号，节目名称) } self.queue.put(phases)class LuooDownloader(threading.Thread): def __init__(self, url, dist, queue=None): threading.Thread.__init__(self) self.url = url self.queue = queue self.dist = dist self.__counter = 0 def run(self): while True: if self.queue.qsize() = 0: pass else: phases = self.queue.get() self.download(phases) def download(self, phases): for track in phases['tracks']: file_url = self.url % (phases['phase'], track['id']) local_file_dict = '%s/%s' % (self.dist, phases['phase']) if not os.path.exists(local_file_dict): os.makedirs(local_file_dict) local_file = '%s/%s.%s.mp3' % (local_file_dict, track['id'], track['name']) if not os.path.isfile(local_file): print 'downloading: ' + track['name'] res = requests.get(file_url, proxies=random_proxies(), headers=headers) with open(local_file, 'wb') as f: f.write(res.content) f.close() print 'done.\\n' else: print 'break: ' + track['name']if __name__ == '__main__': spider_queue = Queue.Queue() luoo = LuooSpider(luoo_site, vols=['680', '721', '725', '720'],queue=spider_queue) luoo.setDaemon(True) luoo.start() downloader_count = 5 for i in range(downloader_count): luoo_download = LuooDownloader(luoo_site_mp3, 'D:/luoo', queue=spider_queue) luoo_download.setDaemon(True) luoo_download.start()

以上代码执行后结果如下图所示

Github地址：

总结

通过本文我们基本了解了网络爬虫的知识，对网络爬虫工作原理认识的同时我们实现了一个真实的案例场景，这里主要是使用一些基础的第三方Python库来帮助我们实现爬虫，基本上演示了网络爬虫框架中基本的核心概念。通常工作中我们会使用一些比较优秀的爬虫框架来快速的实现需求，比如 scrapy框架，接下来我会通过使用Scrapy这类爬虫框架来实现一个新的爬虫来加深对网络爬虫的理解！

如何使用Python爬取网易云音乐歌单内的歌曲

1首先在浏览器在打开网易云音乐的网页版，并点进一个歌单。

2.在浏览器的开发者工具审查该页面的元素（一般按f12可以弹出该工具），选择Network,之后选择doc可以简便地找到我们需要的元素。

注：以下两步第3，第4步主要是为了防止网站的反爬，经过这两步后，基本可以避开网站的反爬，所以如果你爬取的网站没有反爬的话，可以跳过这两步。

3.查看网页的请求方式--get请求

4.查看header

5.在Response中找到我们所需要的元素所在的标签位置（如：我们要爬取的是歌曲，既需要寻找歌曲的名字与其id信息，观察可以发现其中一首歌单中的歌名-moon在类名为“f-hide”的ul标签的li标签的a标签中） ~