selenium爬取qq音乐

今日学习（解析selenium爬取qq音乐，附带解析数据）

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爬取QQ音乐官网指定歌手的前5首歌曲的基本信息和前五百条热门评论：
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简而言之，selenium就是运行在浏览器上面，相当于用户本身在操作的一个测试框架，用selenium爬取网页信息，实用性更强

下载安装selenium：pip install selenium
下载与本Chrome浏览器相对应版本的webdriver
webdriver要与Chrome在同一个路径之下
创建浏览器对象

driver=webdriver.Chrome(executable_path="C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe")

浏览器对象打开网页：

driver.get("https://y.qq.com/n/yqq/singer/0025NhlN2yWrP4.html")

获取所有歌曲，使用class name

songlist__item=driver.find_elements_by_class_name("songlist__item")

遍历所有歌曲，获取每一首歌曲的url （使用class name）存入之前创建的空列表当中，此操作为之后点击进入每一首歌曲的主界面，再进行获取的一些相关信息

for song in songlist__item:song__url=song.find_element_by_class_name("js_song").get_attribute("href")song_url_list.append(song__url)song_numer-=1if(song_numer==0):break

创建函数，作用为获取一首歌的全部信息，以及相关歌词，前500条评论

def getSongResourse(url):song_resourse={}driver.get(url)# 这个0.5秒用于等待异步请求的完成sleep(0.8)# 获取歌曲名song_name=driver.find_element_by_class_name("data__name_txt").textprint("开始获取歌曲《"+song_name+"》的基本信息")# 获取流派，发行时间，评论数song_liupai = driver.find_element_by_css_selector(".js_genre").text[3:]song_time = driver.find_element_by_css_selector(".js_public_time").text[5:]song_comment_num = driver.find_element_by_css_selector(".js_into_comment").text[3:-1]print("歌曲《" + song_name + "》基本信息获取完毕")print("开始获取歌曲《" + song_name + "》的歌词")# 点击展开歌词driver.find_element_by_partial_link_text("[展开]").click()        #此为模糊匹配元素文本【展开】sleep(0.3)lyic=""# 获取拼接歌词lyic_box=driver.find_element_by_id("lrc_content").find_elements_by_tag_name("p")for l in lyic_box:if l.text!="":lyic+=l.text+"\n"print("歌曲《" + song_name + "》的歌词获取完毕")print("开始获取歌曲《" + song_name + "》的第1-15条热门评论")# 获取500条评论comments=[]# 点击加载更多29次，每次多出15条评论for i in range(33):driver.find_element_by_partial_link_text("点击加载更多").click()print("开始获取歌曲《" + song_name + "》的第"+str((i+1)*15+1)+"-"+str((i+2)*15)+"条热门评论")sleep(0.5)comments_list=driver.find_element_by_css_selector(".js_hot_list").find_elements_by_tag_name("li")for com in comments_list:content=com.find_element_by_css_selector(".js_hot_text").textcontent_time=com.find_element_by_css_selector(".comment__date").textzan_num=com.find_element_by_class_name("js_praise_num").textcomment = {}comment.update({"评论内容":content})comment.update({"评论时间":content_time})comment.update({"评论点赞次数":zan_num})comments.append(comment)print("歌曲《" + song_name + "》的前五百条热门评论获取完毕")print("歌曲《"+song_name+"》所有信息获取完毕")print()song_resourse.update({"歌曲名":song_name})song_resourse.update({"流派":song_liupai})song_resourse.update({"发行时间":song_time})song_resourse.update({"评论数":song_comment_num})song_resourse.update({"歌词":lyic})song_resourse.update({"500条精彩评论":comments})return song_resourse

以上长代码块中使用css选择器的情况如下（此js_genre中间没有其他符号）原代码表示：

这里是定位元素之后的数据切片操作，源码为：

    song_liupai = driver.find_element_by_css_selector(".js_genre").text[3:]     song_time = driver.find_element_by_css_selector(".js_public_time").text[5:]song_comment_num = driver.find_element_by_css_selector(".js_into_comment").text[3:-1]

经过测试，此切片操作text[3:] 目的是去切除掉流派：这三个字符，留下的就是流派内容
text[5:]是切除发行时间：这五个字符，，text[3:-1] 是切除掉评论（）。切除掉前面3个字符和最后一个反括号

代码块如下：

# 获取流派，发行时间，评论数song_liupai = driver.find_element_by_css_selector(".js_genre").text[3:]     #css选择器song_time = driver.find_element_by_css_selector(".js_public_time").text[5:]song_comment_num = driver.find_element_by_css_selector(".js_into_comment").text[3:-1]

获取一首歌详细信息函数（相关解析写在代码注释里面）：

def getSongResourse(url):song_resourse={}driver.get(url)# 这个0.5秒用于等待异步请求的完成sleep(0.8)# 获取歌曲名song_name=driver.find_element_by_class_name("data__name_txt").text      #唯一的classname，可以使用此方法定位元素print("开始获取歌曲《"+song_name+"》的基本信息")# 获取流派，发行时间，评论数song_liupai = driver.find_element_by_css_selector(".js_genre").text[3:]    #第三个元素到最后song_time = driver.find_element_by_css_selector(".js_public_time").text[5:]  #第五个元素到最后song_comment_num = driver.find_element_by_css_selector(".js_into_comment").text[3:-1]   #从第三个元素到最后一个元素（不包括最后一个元素）print("歌曲《" + song_name + "》基本信息获取完毕")print("开始获取歌曲《" + song_name + "》的歌词")# 点击展开歌词driver.find_element_by_partial_link_text("[展开]").click()        #此为模糊匹配元素文本【展开】sleep(0.3)lyic=""# 获取拼接歌词lyic_box=driver.find_element_by_id("lrc_content").find_elements_by_tag_name("p")for l in lyic_box:if l.text!="":lyic+=l.text+"\n"print("歌曲《" + song_name + "》的歌词获取完毕")print("开始获取歌曲《" + song_name + "》的第1-15条热门评论")# 获取500条评论comments=[]# 点击加载更多29次，每次多出15条评论for i in range(33):driver.find_element_by_partial_link_text("点击加载更多").click()print("开始获取歌曲《" + song_name + "》的第"+str((i+1)*15+1)+"-"+str((i+2)*15)+"条热门评论")sleep(0.5)                            #先模拟点击29次加载更多，全部加载出来再读取歌词comments_list=driver.find_element_by_css_selector(".js_hot_list").find_elements_by_tag_name("li")for com in comments_list:content=com.find_element_by_css_selector(".js_hot_text").text                  #css选择器content_time=com.find_element_by_css_selector(".comment__date").text        #定位评论时间zan_num=com.find_element_by_class_name("js_praise_num").text                #点赞数目comment = {}comment.update({"评论内容":content})                 #在列表中添加字典comment.update({"评论时间":content_time})comment.update({"评论点赞次数":zan_num})comments.append(comment)                            #此列表中嵌入字典（其中每条评论都是一个字典）print("歌曲《" + song_name + "》的前五百条热门评论获取完毕")print("歌曲《"+song_name+"》所有信息获取完毕")print()song_resourse.update({"歌曲名":song_name})song_resourse.update({"流派":song_liupai})song_resourse.update({"发行时间":song_time})song_resourse.update({"评论数":song_comment_num})song_resourse.update({"歌词":lyic})song_resourse.update({"500条精彩评论":comments})           #此处加入列表return song_resourse             #返回每一首歌的以上信息，循环5次for song_page in song_url_list:      #song_resourses.append(getSongResourse(song_page))         #5手歌曲合并为1个列表# break

写入csv文件

for song_page in song_url_list:song_resourses.append(getSongResourse(song_page))# break
print("正在写入CSV文件...")
for i in song_resourses:writer.writerow([i["歌曲名"],i["流派"],i["发行时间"],i["评论数"],i["歌词"]])    #创建列for j in i["500条精彩评论"]:writer.writerow([j["评论内容"],j["评论时间"],j["评论点赞次数"]])writer.writerow([])
csv_file.close()
end = time.time()
print("爬取完成，总耗时"+str(end-start)+"秒")

. 爬虫重难点在于定位元素以及数据处理，这个项目是在列表中插入字典，再从此列表中遍历字典的键与值。再依次保存到csv文件中，也为今后爬取数据保存数据提供一个新思路。

csv文件打开乱码解决办法：

使用其它方式，选择记事本打开，另存为为一个文件（覆盖也行），存储格式选择为ANSI

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