Python爬取620首虾米歌曲，揭秘五月天为什么狂吸粉？！

Biegral 2021/12/31 10:57:37 678

前言

文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

作者： CDA数据分析师

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今天我就用Python爬一爬虾米音乐，半分析半安利地给大家介绍一下这个充满有趣灵魂的组合。

数据获取

本次爬虫主要目的是爬取五月天所有歌曲的信息，信息维度当然是越多越好啦。

直接搜索关键词“五月天”，可能会出现歌名是“五月天”的信息，或者别人翻唱“cover五月天”的内容，搜索范围变大，多抓取了不少无用信息。

所以我以“五月天-艺人-专辑信息-歌曲id-歌曲详情”这个路径进行数据爬取。我发现，无论是专辑信息、歌曲list还是歌曲详情，都存在于非常漂亮的JSON格式里面：
在这里插入图片描述
本来可以美滋滋“唰唰唰”地批量下载。但是！URL里面有一个s的参数，我暂时找不到变化的规律（摔！）因为赶时间，就另辟蹊径，用相对麻烦一点的beautiful soup库来解析网页源代码的内容，过程很坎坷，这就是我为什么五月天大电影上映凌晨还在写这篇文章的原因……

而且，爬虫的时候我还遇到两个坑：

1.两天前能运行的代码，在今天居然解析不到所需的内容了，因为爬取的东西内容格式发生了很大变化。难道是我正巧赶上了他们内部修改源代码的节点嘛？无从查证。

2.两天前还在显示的歌曲详情（播放量和收藏量），今天一看全都变成0了，每首歌都这样。我让别的朋友用其他电脑查看，也是没信息的。“检查”了一下，Play Count这些参数直接变成Null了…？

最后得到三个文件，分别是专辑信息（50张）、歌曲列表（620首）和歌曲详情（620首），主要是通过专辑字符和歌曲id进行相关联，具体字段如下：

  • 专辑信息（专辑种类、ID、封面、名字、艺术家、收藏数、语言、播放数、推荐数、歌曲数量、专辑字符、评分、评分人数、发布时间）
  • 歌曲列表（专辑名字、歌曲名字、ID、时长、播放量）
  • 歌曲详情（歌曲名字、别名、歌曲ID、时长、播放次数、作词、作曲、编曲、专辑名字、歌词、热门第一条评论、评论点赞数）

数据清洗

国际惯例：Excel画图表+Python画词云，（自认为）简单粗暴又高效。
在这里插入图片描述
截止目前在虾米音乐平台关于五月天的一共有50张专辑，其中“正正经经”的专辑有9张（“录音室专辑”），“单曲”类专辑有20张，歌曲数量在1到6首不等。

判断作品的优劣，最明显快速的方式就是查看大众对其的评分，我们来瞧瞧这50张专辑的评分分布👇：
在这里插入图片描述
可以看到，将近一半的的专辑评分在9.8-10.0之间，只有3张专辑评分没超过9分。说明大众对其认可度还是相当高的。

五月天曾说过只会出10张专辑，随着2016年《自传》的发布，现在已经有9张跟大家见面啦。我们先看看这9张的数据情况。
在这里插入图片描述
按照发布时间顺序排列：
在这里插入图片描述
根据专辑信息里面的歌曲ID（字符串形式和数字形式皆可），我们可以顺藤摸瓜爬取歌曲的信息，一共得到620首，除去没歌词的纯音乐歌曲55首，还剩565首。
在这里插入图片描述
再看看播放数量TOP20的歌曲：
在这里插入图片描述
我们从歌曲的创作内容来看看五月天的歌到底有什么特点。

每首歌都要经历作词、作曲和编曲的过程。在这177首歌里面，主唱阿信参加了139次作词、100次作曲，我说一句阿信是创作小王子没人反对吧！

编曲方面，68%的歌曲都是由五月天整个团队完成的，还有31首歌是有其他人参与合作的，合作次数最高的是周恒毅(8次)。
在这里插入图片描述

代码部分

xiamisongs（歌曲清单）.py

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import pandas as pd
import random

songName=[]
songId=[]
albumName=[]
duration=[]
playCount=[]

df=pd.read_excel('五月天专辑信息.xlsx')
albumString=df['专辑字符']


headers={
             'Connection': 'keep-alive',
             'Cookie':'',
             'User-Agent': ''
             }

url='https://www.xiami.com/album/{}'

for albumId in albumString[13:]:
    print('正在爬取{}'.format(albumId))
    full_url=url.format(albumId)
    res = requests.get(full_url, headers=headers)
    soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
    
    #歌曲名字,专辑名字
    sn=soup.select('.song-name')
    for i in range(len(sn)):
        songName.append(sn[i].text)
        albumName.append(soup.select('.album-name')[0].text)
    #歌曲id
    for item in sn:
        a=item.find_all('a')
        for m in a:
            songId.append(m.get('href')[6:])
    #时长
    d=soup.select('.duration')
    for i in range(len(d)):
        duration.append(d[i].text)
    pc=soup.select('.playCount-container')
    for p in range(len(pc)):
        playCount.append(pc[p].text)
    
    time.sleep(random.random()*3+1)

print('爬取成功啦！')
result={'专辑名字':albumName,'歌曲名字':songName,'歌曲ID':songId,'歌曲时长':duration,'播放量':playCount}
results=pd.DataFrame(result)
results.info()
results.to_excel('五月天歌曲清单.xlsx')

xiami（专辑信息）.py

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time
import datetime
import pandas as pd

albumCategory=[]
albumId=[]
albumLogo=[]
albumName=[]
artistName=[]
collects=[]
language=[]
playCount=[]
recommends=[]
songCount=[]
albumStringId=[]
albumStatus=[]
gmtPublish=[]
grade=[]
gradeCount=[]



url='https://www.xiami.com/api/album/getArtistAlbums?_q=%7B%22pagingVO%22:%7B%22page%22:1,%22pageSize%22:60%7D,%22artistId%22:3110,%22category%22:0%7D&_s=dd6d0ef72dda69944fc2fbaa33c5bc6c'

headers={
             'Connection': 'keep-alive',
             'Cookie':'',
             'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1'
             }
res = requests.get(url, headers=headers)
content=json.loads(res.text,encoding='utf-8')



for album in content['result']['data']['albums']:
    albumCategory.append(album['albumCategory'])
    albumId.append(album['albumId'])
    albumLogo.append(album['albumLogo'])
    albumName.append(album['albumName'])
    artistName.append(album['artistName'])
    collects.append(album['collects'])
    language.append(album['language'])
    playCount.append(album['playCount'])
    recommends.append(album['recommends'])
    songCount.append(album['songCount'])
    albumStringId.append(album['albumStringId'])
    albumStatus.append(album['albumStatus'])
    gmtPublish.append(datetime.datetime.fromtimestamp(int(album['gmtPublish']/1000)))
    grade.append(album['grade'])
    gradeCount.append(album['gradeCount'])

result={'专辑种类':albumCategory,'专辑id':albumId,'专辑封面':albumLogo,'专辑名字':albumName,'艺术家':artistName,'收藏':collects,'语言':language,'播放数':playCount,'推荐':recommends,'歌曲数量':songCount,'专辑字符':albumStringId,'状态':albumStatus,'评分':grade,'评分人数':gradeCount,'发布时间':gmtPublish}
results=pd.DataFrame(result)
results.info()
results.to_excel('五月天专辑信息.xlsx')

xima_eachsong（歌曲详情）.py

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import datetime
import pandas as pd
import re
import random

songName=[]
songIds=[]
favCount=[]
commentCount=[]
lyrics=[]
newSubName=[]


songwriters=[] #作词
composer=[] #作曲
arrangement=[] #编曲
albumId=[]
albumName=[]

hotComment1=[]
commentLike1=[]

playCount=[]

df=pd.read_excel('五月天歌曲清单.xlsx')
albumString=df['歌曲ID']
url='https://www.xiami.com/song/{}'


#cookie需要经常保持更新
for songid in albumString:
    print('正在爬取{}'.format(songid))
    full_url=url.format(songid)
    headers={

                 'Connection': 'keep-alive',
                 'Cookie':'',
                 'User-Agent': ''
                 }
    res = requests.get(full_url, headers=headers)
    soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
  
    songName.append(soup.select('.song-name')[0].text)   
    songIds.append(songid)
    
    search_data=re.findall('(</span>)(.*?)span class="ripple" style="height',res.text,re.S)   
    favCount.append(str(search_data[1])[-10:-3].replace('n','').replace('>','').replace('n',''))
    
    if(soup.select('.lyric-content')):
        lyrics.append(soup.select('.lyric-content')[0].text)
    else:
        lyrics.append('无')  
        
    if(soup.select('.song-subname')):
        newSubName.append(soup.select('.song-subname')[0].text)
    else:
        newSubName.append('')
    
    creatInfo=soup.select('.info-value')
    albumName.append(creatInfo[0].text)
    songwriters.append(creatInfo[1].text) #作词
    composer.append(creatInfo[2].text) #作曲
    arrangement.append(creatInfo[3].text) #编曲
    
    playCount.append(soup.select('.count')[0].text[1:])
    commentCount.append(soup.select('.count'))
  
    #第一条热门评论
    if(soup.select('.comment-text')):
        hotComment1.append(soup.select('.comment-text')[0].text)
    else:
        hotComment1.append('')
    #第一条热门评论的点赞数（其实数据不太准） 
    if(len(soup.select('.count'))>8):
         commentLike1.append(soup.select('.count')[8].text)
    else:
         commentLike1.append('无')

    time.sleep(random.random()*5)

result={'歌曲名字':songName,'别名':newSubName,'歌曲Id':songIds,'收藏数量':favCount,'播放数量':playCount,'评论数量':commentCount,'作词':songwriters,'作曲':composer,'编曲':arrangement,'专辑名字':albumName,'歌词':lyrics,'热门评论1':hotComment1,'热门评论赞1':commentLike1}
results=pd.DataFrame(result)
results.info()
results.to_excel('五月天歌曲详情1500.xlsx')
本文转载:CSDN博客

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