Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（爬虫篇）

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Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（数据库篇）

以上就是这个大任务的总体内容，我们可以看到，爬虫需要实现的主要有三个方面：

1. 根据搜索内容爬取搜索结果的信息（包括歌词）
2. 爬取热门歌曲
3. 爬取热门歌手及其歌曲

; 一、根据搜索内容爬取搜索结果的信息

获得具体歌曲网址

这个部分我们爬取的网站地址为：https://www.8lrc.com/search

尝试在这个页面进行搜索后我们很容易发现，搜素框输入的结果直接作为get请求的参数，键为'key'

那么就很简单了，我们通过在界面搜索框的回车事件绑定爬虫函数，将搜索框中的内容作为参数传给函数，之后 将参数拼接到https://www.8lrc.com/search后面并发送get请求即可得到响应体

随后使用BeautifulSoup中的html解析器对响应体文本进行解析

接下来通过f12查看页面元素

我们会发现，查询到的 每首歌曲的跳转信息都在一个类名为"tGequ"的a标签里

那么我们就可以使用findAll函数获得所有歌曲的a标签

def search(self, keyword):
    self.play_index_now = -1
    urlbase = r'https://www.8lrc.com/search'
    params = {'key': keyword}
    res_body = requests.get(urlbase, params)
    soup_body = BeautifulSoup(res_body.text, 'html.parser')
    self.tags = soup_body.findAll(class_='tGequ')

通过tag['href']即可得到其中的href属性值

由于这是一个相对地址，只要 在前面加上baseurl：https://www.8lrc.com即可得到对应歌曲的链接

获取歌曲音频资源及歌词

接着我们访问具体歌曲如https://www.8lrc.com/geci/1130167.htm，希望获得其歌曲的资源以及歌词

同样打开开发者工具，可以发现在第四个script标签中的setPlayer函数里有一个url地址，且其以.mp3为后缀，结合这是一个播放器，我们不难想到这就是歌曲的音频资源，而下面的显然就是我们所需要的歌曲的歌词

知道了这些以后，就可以开始爬虫获取了

首先我们 通过 soup_body.select("body script")[3].get_text() 语句获得这个script标签的文本

通过观察，url地址都是以 ”url“:"为起始，以引号 "作为结束，所以我们不难 写出匹配url地址的正则表达式： r'"url":"([^"]*)"'

括号中的内容即我们希望获得的mp3资源

通过 re.search(pattern1, script).group(1) 语句即可获得括号中的内容

由于获得的地址中会有转义字符/，所以我们需要 用 replace(r'\/', '/') 将其置换为/

def get_song_detail(self, keyword):
    result = r'https://www.8lrc.com'
    pattern = r'(.*) - (.*)'
    pattern1 = r'"url":"([^"]*)"'
    self.keyword = keyword
    self.names = []
    self.musics = []
    self.lyric = []
    self.num = 0
    for tag in self.tags[0:]:
        if re.match(pattern, tag.text):
            res_body = requests.get(result + tag['href'])
            soup_body = BeautifulSoup(res_body.text, 'html.parser')
            if soup_body.text.__contains__("404"): continue
            script = soup_body.select("body script")[3].get_text()
            pre_music = re.search(pattern1, script).group(1)
            self.names.append(re.split(pattern, tag.text)[1])
            self.musics.append(pre_music.replace(r'\/', '/'))
            self.num = self.num+1
    self.song_show()

此处会有可能会出现一个问题，就是通过第一步获得的歌曲网址未必能打开，有的歌曲没有版权所以访问会出现404的情况，为了避免程序报错，我们需要跳过404的页面，所以有语句： if soup_body.text.__contains__("404"): continue

歌词方面同上都是先写出正则表达式，然后匹配得到结果，此处便不再演示，需要注意的是得到的歌词都带着\r\n字符，这显然不是我们所希望的，所以我们 使用 lyric.replace(r'\r\n', '\n') 语句将这些字符转换为换行符，即可实现每句歌词占一行

二、爬取热门歌曲

这个部分我们爬取的网站地址为：http://m.yue365.com/bang/box100_w.shtml

步骤与上文无太大差别

值得一提的是该网站使用的编码是'gb2312'，而我们的编译器一般默认编码是utf-8，所以会出现乱码的情况

所以我们应该对获得的响应体设置编码

对于获取到的数据，我们采用excel存储

首先 使用 xlsxwriter.Workbook('popsongs.xlsx') 创建一个名为popsongs的excel文件，可以再参数中设置格式，也可以利用add_format()创建格式

随后 创建一个表单 workbook.add_worksheet('pop500') 命名为pop500，并使用 worksheet.set_column()设置列宽(第一个参数为起始列，第二个参数为终止列，第三个参数为长度，行数列数都从0开始)

之后就可以 使用 worksheet.write_row(row, 0, ['排名', '歌名', '歌曲url', '歌曲热度'], first_format) 对每一行写入数据了，第一个参数为目标行，第二个参数为起始列，第三个参数为写入的值，从起始列开始写入列表中的值，第四个参数为之前所创建的格式

最后记得关闭excel文件，便大功告成了

def pop_songs(self):
    row = 0
    base = 'http://m.yue365.com/'
    url = 'http://m.yue365.com/bang/box100_w.shtml'
    pattern = r'width:(.*)%'
    self.hot = []
    res_body = requests.get(url)
    res_body.encoding = 'gb2312'
    soup_body = BeautifulSoup(res_body.text, 'lxml')
    songs = soup_body.findAll(class_='name')
    hot = soup_body.findAll('span', class_='dib')
    workbook = xlsxwriter.Workbook('popsongs.xlsx')
    first_format = workbook.add_format({'align': 'center'})
    second_format = workbook.add_format({'align': 'left'})
    worksheet = workbook.add_worksheet('pop500')
    worksheet.set_column(0, 0, 6)
    worksheet.set_column(1, 1, 20)
    worksheet.set_column(2, 2, 46)
    worksheet.set_column(3, 3, 10)
    worksheet.write_row(row, 0, ['排名', '歌名', '歌曲url', '歌曲热度'], first_format)
    for song in songs:
        self.hot.append(re.split(pattern, hot[row*2+1]['style'])[1])
        row += 1
        song_url = base+song.a['href']
        worksheet.write_row(row, 0, [row, song.a.text, song_url, self.hot[row-1]], second_format)
    workbook.close()
    os.startfile('popsongs.xlsx')

使用 os.startfile('popsongs.xlsx')在写完数据后自动打开文件

三、爬取热门歌手及其歌曲

这个部分我们爬取的网站地址为：https://www.9ku.com/geshou/all-all-liuxing.htm

值得一提的是使用 songs = soup_body.findAll(class_="songNameA")最后会多获取到一些我们不需要的数据，且都是在末尾的十八条，故通过以下代码晒去后面十八条信息

for song in songs[:-18]:
    worksheet.write_row(row, 0, [song.text, url_base+song['href'], url_base+lyrics[row-1]['href']])
    row += 1

结果如下

Original: https://blog.csdn.net/qq_25046827/article/details/121829094
Author: 得过且过的勇者y
Title: Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（爬虫篇）