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网易云音乐2018年度听歌报告—遇见你，真好。
相信有不少人在上周，应该已经看过自己网易云音乐的年度报告了。
小F也是去凑凑热闹，瞅了一波自己的年度听歌报告。
那么你在云村又听了多少首歌，听到最多的歌词又是什么呢?
2018年你的年度歌手又是谁，哪些又是你最爱的歌呢?
不过相比去年，我的票圈并没有很多发自己年度报告的朋友。
不得不说，版权之争开始，网易云音乐似乎就在走下坡路。
很多喜欢的歌听不了，这应该是大家共同的痛点。
最大的印象就是周董的歌，在愚人节时下架了，原以为只是个玩笑，不想却是真的。
本次通过对网易云音乐华语歌单数据的获取，对华语歌单数据进行可视化分析。
可视化库不采用pyecharts，来点新东西。
使用matplotlib可视化库，利用这个底层库来进行可视化展示。
一、网页分析
01 歌单索引页
选取华语热门歌单页面。
获取歌单播放量，名称，及作者，还有歌单详情页链接。
本次一共获取了1302张华语歌单。
02 歌单详情页
获取歌单详情页信息，信息比较多。
有歌单名，收藏量，评论数，标签，介绍，歌曲总数，播放量，收录的歌名。
这里歌曲的时长、歌手、专辑信息在网页的iframe中。
需要用selenium去获取信息，鉴于耗时过长，小F选择放弃...
有兴趣的小伙伴，可以试一下哈...
二、数据获取
01 歌单索引页
- from bs4 import BeautifulSoup
- import requests
- import time
-
- headers = {
- 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
- }
-
- for i in range(0, 1330, 35):
- print(i)
- time.sleep(2)
- url = 'https://music.163.com/discover/playlist/?cat=欧美&order=hot&limit=35&offset=' + str(i)
- response = requests.get(url=url, headers=headers)
- html = response.text
- soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
- # 获取包含歌单详情页网址的标签
- ids = soup.select('.dec a')
- # 获取包含歌单索引页信息的标签
- lis = soup.select('#m-pl-container li')
- print(len(lis))
- for j in range(len(lis)):
- # 获取歌单详情页地址
- url = ids[j]['href']
- # 获取歌单标题
- title = ids[j]['title']
- # 获取歌单播放量
- play = lis[j].select('.nb')[0].get_text()
- # 获取歌单贡献者名字
- user = lis[j].select('p')[1].select('a')[0].get_text()
- # 输出歌单索引页信息
- print(url, title, play, user)
- # 将信息写入CSV文件中
- with open('playlist.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f:
- f.write(url + ',' + title + ',' + play + ',' + user + 'n')
获取歌单索引页信息如下，共1302张华语歌单。
02、歌单详情页
- from bs4 import BeautifulSoup
- import pandas as pd
- import requests
- import time
-
- df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None, error_bad_lines=False, names=['url', 'title', 'play', 'user'])
-
- headers = {
- 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
- }
-
- for i in df['url']:
- time.sleep(2)
- url = 'https://music.163.com' + i
- response = requests.get(url=url, headers=headers)
- html = response.text
- soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
- # 获取歌单标题
- title = soup.select('h2')[0].get_text().replace(',', '，')
- # 获取标签
- tags = []
- tags_message = soup.select('.u-tag i')
- for p in tags_message:
- tags.append(p.get_text())
- # 对标签进行格式化
- if len(tags) > 1:
- tag = '-'.join(tags)
- else:
- tag = tags[0]
- # 获取歌单介绍
- if soup.select('#album-desc-more'):
- text = soup.select('#album-desc-more')[0].get_text().replace('n', '').replace(',', '，')
- else:
- text = '无'
- # 获取歌单收藏量
- collection = soup.select('#content-operation i')[1].get_text().replace('(', '').replace(')', '')
- # 歌单播放量
- play = soup.select('.s-fc6')[0].get_text()
- # 歌单内歌曲数
- songs = soup.select('#playlist-track-count')[0].get_text()
- # 歌单评论数
- comments = soup.select('#cnt_comment_count')[0].get_text()
- # 输出歌单详情页信息
- print(title, tag, text, collection, play, songs, comments)
- # 将详情页信息写入CSV文件中
- with open('music_message.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f:
- f.write(title + ',' + tag + ',' + text + ',' + collection + ',' + play + ',' + songs + ',' + comments + 'n')
- # 获取歌单内歌曲名称
- li = soup.select('.f-hide li a')
- for j in li:
- with open('music_name.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f:
- f.write(j.get_text() + 'n')
（编辑：宿州站长网）
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