Python資料視覺化：網易雲音樂歌單-知識星球

來源：法納斯特連結：

https://mp.weixin.qq.com/s/SSdLDcP1Hl1tAzfCIPfb-A

網易雲音樂2018年度聽歌報告—遇見你，真好。

相信有不少人在上週，應該已經看過自己網易雲音樂的年度報告了。

小F也是去湊湊熱鬧，瞅了一波自己的年度聽歌報告。

那麼你在雲村又聽了多少首歌，聽到最多的歌詞又是什麼呢？

2018年你的年度歌手又是誰，哪些又是你最愛的歌呢？

不過相比去年，我的票圈並沒有很多發自己年度報告的朋友。

不得不說，版權之爭開始，網易雲音樂似乎就在走下坡路。

很多喜歡的歌聽不了，這應該是大家共同的痛點。

最大的印象就是周董的歌，在愚人節時下架了，原以為只是個玩笑，不想卻是真的。

本次透過對網易雲音樂華語歌單資料的獲取，對華語歌單資料進行視覺化分析。

視覺化庫不採用pyecharts，來點新東西。

使用matplotlib視覺化庫，利用這個底層庫來進行視覺化展示。

/ 01 / 網頁分析

01 歌單索引頁

選取華語熱門歌單頁面。

獲取歌單播放量，名稱，及作者，還有歌單詳情頁連結。

本次一共獲取了1302張華語歌單。

02 歌單詳情頁

獲取歌單詳情頁資訊，資訊比較多。

有歌單名，收藏量，評論數，標簽，介紹，歌曲總數，播放量，收錄的歌名。

這裡歌曲的時長、歌手、專輯資訊在網頁的iframe中。

需要用selenium去獲取資訊，鑒於耗時過長，小F選擇放棄…

有興趣的小夥伴，可以試一下哈…

/ 02 / 資料獲取

01 歌單索引頁

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time

essay-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=歐美ℴ=hot&limit;=35&offset;=’ + str(i)
response = requests.get(url=url, essay-headers=essay-headers)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser’)
# 獲取包含歌單詳情頁網址的標簽
ids = soup.select(‘.dec a’)
# 獲取包含歌單索引頁資訊的標簽
lis = soup.select(‘#m-pl-container li’)
print(len(lis))
for j in range(len(lis)):
# 獲取歌單詳情頁地址
url = ids[j][‘href’]
# 獲取歌單標題
title = ids[j][‘title’]
# 獲取歌單播放量
play = lis[j].select(‘.nb’)[0].get_text()
# 獲取歌單貢獻者名字
user = lis[j].select(‘p’)[1].select(‘a’)[0].get_text()
# 輸出歌單索引頁資訊
print(url, title, play, user)
# 將資訊寫入CSV檔案中
with open(‘playlist.csv’, ‘a+’, encoding=‘utf-8-sig’) as f:
f.write(url + ‘,’ + title + ‘,’ + play + ‘,’ + user + ‘
‘)

獲取歌單索引頁資訊如下，共1302張華語歌單。

02 歌單詳情頁

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

df = pd.read_csv(‘playlist.csv’, essay-header=None, error_bad_lines=False, names=[‘url’, ‘title’, ‘play’, ‘user’])

essay-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, essay-headers=essay-headers)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser’)
# 獲取歌單標題
title = soup.select(‘h2’)[0].get_text().replace(‘,’, ‘，’)
# 獲取標簽
tags = []
tags_message = soup.select(‘.u-tag i’)
for p in tags_message:
tags.append(p.get_text())
# 對標簽進行格式化
if len(tags) > 1:
tag = ‘-‘.join(tags)
else:
tag = tags[0]
# 獲取歌單介紹
if soup.select(‘#album-desc-more’):
text = soup.select(‘#album-desc-more’)[0].get_text().replace(‘
‘, ”).replace(‘,’, ‘，’)
else:
text = ‘無’
# 獲取歌單收藏量
collection = soup.select(‘#content-operation i’)[1].get_text().replace(‘(‘, ”).replace(‘)’, ”)
# 歌單播放量
play = soup.select(‘.s-fc6’)[0].get_text()
# 歌單內歌曲數
songs = soup.select(‘#playlist-track-count’)[0].get_text()
# 歌單評論數
comments = soup.select(‘#cnt_comment_count’)[0].get_text()
# 輸出歌單詳情頁資訊
print(title, tag, text, collection, play, songs, comments)
# 將詳情頁資訊寫入CSV檔案中
with open(‘music_message.csv’, ‘a+’, encoding=‘utf-8-sig’) as f:
f.write(title + ‘,’ + tag + ‘,’ + text + ‘,’ + collection + ‘,’ + play + ‘,’ + songs + ‘,’ + comments + ‘
‘)
# 獲取歌單內歌曲名稱
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() + ‘
‘)