/ 01 / 网页分析

01 歌单索引页

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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

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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，笔者选择放弃...

有兴趣的小伙伴，可以试一下哈...

/ 02 / 数据获取

01 歌单索引页

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import timeheaders = {'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.textsoup = 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 + '
') 

获取歌单索引页信息如下，共1302张华语歌单。

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02 歌单详情页

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import requests
import timedf = 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' + iresponse = requests.get(url=url, headers=headers)html = response.textsoup = 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('
', '').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 + '
')# 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() + '
')

获取的1302张华语歌单的详情。

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1302张歌单里的121118首歌。

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/ 03 / 数据可视化

可视化代码已上传GitHub，点击左下角阅读原文即可访问！！！

****01 歌曲出现次数 TOP10****

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榜上的十首歌，除了「水星记」，笔者听得次数都不少。

那么你又是如何的呢？

在笔者的印象里，这些歌都曾在网易云音乐热歌榜的榜首出现过。

******02 歌单贡献UP主 TOP10******

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10大歌单贡献UP主，感谢这些辛勤的“搬运工”，给大家带来优质的歌单。

给广大懒人癌患者，亦或选择困难症患者，带来福利。

03 歌单播放量 TOP10

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歌单播放量前十名单，第一名7000多万播放量。

其实matplotlib生成的图是挺清楚的，只不过一上传就变模糊了。

所以这里你可能会觉得图片质量不行...

其实并不是，为此笔者做了相应的图表，具体见文末~

04 歌单收藏量 TOP10

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同样是好东西，收藏收藏！！！

有一些歌单和播放量TOP10里歌单有重复。

05 歌单评论数 TOP10

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歌单「再见大侠：武侠小说泰斗金庸逝世」评论数最多。

相信不少人的阅读时光，就是与金庸前辈的武侠小说一起度过。

飞雪连天射白鹿，笑书神侠倚碧鸳。

还有由小说改编成的电视剧，都是经典！！！

笔者武侠小说看的少，武侠电视剧看的多...

****06 歌单收藏数量分布情况****

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将收藏数做对数处理，使得能直观看出歌单收藏数的分布。

主要分布在0-15万之间(ln(150000)=12)。

******07 歌单播放数量分布情况******

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歌单播放数主要分布在0-1000万。

其中ln(10000000)=16。

08 歌单标签图

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既然选取的是华语歌单，那么华语这二字必不可少，而且还占大头。

那么就看看除了华语，还有什么其他标签。

「流行」没啥好说的。

「古风」「说唱」「民谣」近些年来热度是越来越高，不过也有玩坏的时候。

比如「离人愁」、「一人我饮酒醉」，笔者作为吃瓜群众，只能说且行且珍惜...

09 歌单介绍词云图

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歌单介绍词云图，希望你能找到你喜欢某首歌的原因！！！

到底是希望，还是青春，亦或是回忆呢？

/ 04 / 总结

最后，把本次搜刮的干货，分享给大家。

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可视化及相关代码都放「GitHub」上头了。

GitHub：https://github.com/Tobby-star/music_163