Scala爬虫实战:采集网易云音乐热门歌单数据

本文涉及的产品
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: Scala爬虫实战:采集网易云音乐热门歌单数据

导言
网易云音乐是一个备受欢迎的音乐平台,汇集了丰富的音乐资源和热门歌单。这些歌单涵盖了各种音乐风格和主题,为音乐爱好者提供了一个探索和分享音乐的平台。然而,有时我们可能需要从网易云音乐上获取歌单数据,以进行音乐推荐、分析等应用。本文将介绍如何使用Scala编写一个网络爬虫,来采集网易云音乐热门歌单的数据。我们将通过Scalaxx库来实现这一目标,并提供完整的代码示例。
Scalaxx爬虫简介
Scalaxx是一个强大的Scala库,专门用于处理HTML和XML文档。它提供了一种便捷的方式来解析、查询和操作网页内容,使得网页爬取任务变得更加容易。在本文中,我们将使用Scalaxx来解析网易云音乐网页的HTML内容,提取我们需要的歌单信息。
Scala编写爬虫优势

  1. 强大的编程语言:Scala是一门功能强大的编程语言,具有面向对象和函数式编程的特性。这使得编写爬虫代码更加灵活和可维护。
  2. Scalaxx库:Scalaxx是一个优秀的Scala库,专门用于处理HTML和XML文档。它提供了丰富的工具和功能,可以帮助开发者轻松解析、查询和操作网页内容。
  3. 静态类型检查:Scala是一门静态类型检查的语言,这意味着在编译时会检测到类型错误,减少了运行时错误的可能性,提高了代码的健壮性。
  4. 并发性能:Scala内置了强大的并发库和并行编程支持,有助于处理大规模的爬取任务,提高了爬虫的效率。
  5. 代码可读性:Scala的代码通常比其他动态语言更加清晰和易于理解,使得爬虫代码的维护更加容易。
    Scala爬取思路分析
    在开始实际的爬取工作之前,我们需要明确整个爬取过程的思路:
  6. 网络请求:首先,我们需要向网易云音乐的热门歌单页面发起HTTP请求,以获取页面的HTML内容。
    ```import scalaxb.
    import dispatch.

    import scala.concurrent.Await
    import scala.concurrent.duration._

object NetEaseMusicCrawler {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val baseUrl = "https://music.163.com/discover/playlist"
val proxyHost = "www.16yun.cn"
val proxyPort = "5445"
val proxyUser = "16QMSOML"
val proxyPass = "280651"

val svc = url(baseUrl) <:< Map("User-Agent" -> "Mozilla/5.0") // 设置User-Agent
val proxy = new dispatch.netty.Proxy(host = proxyHost, port = proxyPort, principal = proxyUser, password = proxyPass)
val response = Http.default.withProxy(proxy).apply(svc)
val html = Await.result(response, 10.seconds)

// 在这里处理获取到的HTML内容
println(html)

}
}

2.连接解析:获取到HTML内容后,我们将使用Scalaxx库来解析页面,提取出我们需要的歌单信息。
```import scalaxb._
import scala.xml._

object NetEaseMusicCrawler {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // ...之前的代码...

    val doc = XML.loadString(html)
    val songListElements = (doc \\ "div").filter(elem => (elem \ "@class").text == "u-cover u-cover-1")

    val songListTitles = songListElements.map { elem =>
      val title = (elem \\ "a" \ "@title").text
      val link = (elem \\ "a" \ "@href").text
      (title, link)
    }

    // 在这里处理提取到的歌单信息
    songListTitles.foreach(println)
  }
}
  1. 编码实现:在解析HTML和提取信息之后,我们将编写Scala代码来实现爬虫的核心功能。
  2. 运行效果:我们将展示爬虫的运行效果,展示从网易云音乐热门歌单页面成功采集到的数据。
    ```(歌单标题1, 链接1)
    (歌单标题2, 链接2)
    ...
5.爬虫源码分享:最后,我们将分享完整的爬虫源码,以供读者学习和参考。
```import scalaxb._
import dispatch._
import scala.concurrent.Await
import scala.concurrent.duration._
import scala.xml._

object NetEaseMusicCrawler {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val baseUrl = "https://music.163.com/discover/playlist"
    val proxyHost = "www.16yun.cn"
    val proxyPort = "5445"
    val proxyUser = "16QMSOML"
    val proxyPass = "280651"

    val svc = url(baseUrl) <:< Map("User-Agent" -> "Mozilla/5.0") // 设置User-Agent
    val proxy = new dispatch.netty.Proxy(host = proxyHost, port = proxyPort, principal = proxyUser, password = proxyPass)
    val response = Http.default.withProxy(proxy).apply(svc)
    val html = Await.result(response, 10.seconds)

    val doc = XML.loadString(html)
    val songListElements = (doc \\ "div").filter(elem => (elem \ "@class").text == "u-cover u-cover-1")

    val songListTitles = songListElements.map { elem =>
      val title = (elem \\ "a" \ "@title").text
      val link = (elem \\ "a" \ "@href").text
      (title, link)
    }

    // 输出采集到的歌单信息
    songListTitles.foreach(println)
  }
}

最后我们可以将以上代码保存到一个.scala文件中,然后使用Scala编译器来运行它。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
一站式大数据开发治理平台DataWorks初级课程
DataWorks 从 2009 年开始,十ー年里一直支持阿里巴巴集团内部数据中台的建设,2019 年双 11 稳定支撑每日千万级的任务调度。每天阿里巴巴内部有数万名数据和算法工程师正在使用DataWorks,承了阿里巴巴 99%的据业务构建。本课程主要介绍了阿里巴巴大数据技术发展历程与 DataWorks 几大模块的基本能力。 课程目标 &nbsp;通过讲师的详细讲解与实际演示,学员可以一边学习一边进行实际操作,可以深入了解DataWorks各大模块的使用方式和具体功能,让学员对DataWorks数据集成、开发、分析、运维、安全、治理等方面有深刻的了解,加深对阿里云大数据产品体系的理解与认识。 适合人群 &nbsp;企业数据仓库开发人员 &nbsp;大数据平台开发人员 &nbsp;数据分析师 &nbsp;大数据运维人员 &nbsp;对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
相关文章
|
18天前
|
数据采集 存储 NoSQL
建筑业数据挖掘:Scala爬虫在大数据分析中的作用
建筑业数据挖掘:Scala爬虫在大数据分析中的作用
|
16天前
|
数据采集 XML 前端开发
五:《智慧的网络爬虫》— bs4数据解析
【8月更文挑战第4天】bs4(Beautiful Soup 4)是python的一个库,最主要的功能是从网页抓取数据,它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式。BeautifulSoup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。在本篇文章的最后设置了一个爬取全国所有天气的项目作为本篇文章的总结,愿大家有所收获~
36 6
五:《智慧的网络爬虫》— bs4数据解析
|
12天前
|
数据采集 数据可视化 搜索推荐
Python爬虫技术从去哪儿网获取旅游数据,对攻略进行可视化分析,提供全面的旅游攻略和个性化的出行建议
本文利用Python爬虫技术从去哪儿网获取旅游数据,通过数据处理和可视化分析,提供了全面的旅游攻略和个性化出行建议,同时探讨了热门目的地、出游方式、时间段以及玩法的偏好,为旅游行业和游客提供了有价值的参考信息。
|
6天前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
Python爬虫开发:爬取简单的网页数据
本文详细介绍了如何使用Python爬取简单的网页数据,以掘金为例,展示了从发送HTTP请求、解析HTML文档到提取和保存数据的完整过程。通过这个示例,你可以掌握基本的网页爬取技巧,为后续的数据分析打下基础。希望本文对你有所帮助。
|
7天前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
Python爬虫开发:爬取简单的网页数据
在数据分析中,数据的获取是第一步。随着互联网的普及,网络爬虫成为获取数据的重要手段。本文将详细介绍如何使用Python爬取简单的网页数据。
|
13天前
|
数据采集 XML 前端开发
Python爬虫实战:利用代理IP爬取百度翻译
Python 爬虫实战:利用代理 IP 爬取百度翻译
|
13天前
|
数据采集 数据挖掘 Python
python爬虫去哪儿网上爬取旅游景点14万条,可以做大数据分析的数据基础
本文介绍了使用Python编写的爬虫程序,成功从去哪儿网上爬取了14万条旅游景点信息,为大数据分析提供了数据基础。
|
21天前
|
数据采集 API 开发者
🚀告别网络爬虫小白!urllib与requests联手,Python网络请求实战全攻略
【7月更文挑战第29天】在广阔的网络世界里,Python以其简洁的语法和强大的库支持成为网络爬虫开发的首选。本文聚焦于两大网络请求库——urllib和requests。urllib是Python内置库,虽API稍显复杂,却有助于理解HTTP本质。示例代码展示了如何使用`urlopen`函数发起GET请求并读取网页内容。相比之下,requests库则更加人性化,极大地简化了HTTP请求流程,使开发者能更专注于业务逻辑。
26 1
|
27天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法
Python-数据爬取(爬虫)
【7月更文挑战第23天】
43 5
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。