手把手教你使用Python抓取QQ音乐数据(第三弹)

简介:

【一、项目目标】

通过手把手教你使用Python抓取QQ音乐数据(第一弹)我们实现了获取 QQ 音乐指定歌手单曲排行指定页数的歌曲的歌名、专辑名、播放链接。

通过手把手教你使用Python抓取QQ音乐数据(第二弹)我们实现了获取 QQ 音乐指定歌曲的歌词和指定歌曲首页热评。

此次我们在项目(二)的基础上获取更多评论并生成词云图,形成手把手教你使用Python抓取QQ音乐数据(第三弹)。

【二、需要的库】

主要涉及的库有:requests、json、wordcloud、jieba

如需更换词云图背景图片还需要numpy库和PIL库(pipinstall pillow)

【三、项目实现】

1、首先回顾一下,下面是项目(二)获取指定歌曲首页热评的代码;

def get_comment(i):

url_3 = 'https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg'
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',

    # 标记了请求从什么设备,什么浏览器上发出
    }
params = {'g_tk_new_20200303': '5381', 'g_tk': '5381', 'loginUin': '0', 'hostUin': '0', 'format': 'json', 'inCharset': 'utf8', 'outCharset': 'GB2312', 'notice': '0', 'platform': 'yqq.json', 'needNewCode': '0', 'cid': '205360772', 'reqtype': '2', 'biztype': '1', 'topid': id, 'cmd': '8', 'needmusiccrit': '0', 'pagenum': '0', 'pagesize': '25', 'lasthotcommentid': '', 'domain': 'qq.com', 'ct': '24', 'cv': '10101010'}
res_music = requests.get(url_3,headers=headers,params=params)
# 发起请求
js_2 = res_music.json()
comments = js_2['hot_comment']['commentlist']
f2 = open(i+'评论.txt','a',encoding='utf-8')    #存储到txt中
for i in comments:
    comment = i['rootcommentcontent'] + '\n——————————————————————————————————\n'
    f2.writelines(comment)
# print(comment)

f2.close()
2、下面来考虑如何获取后面的评论,下图是项目(二)评论页面的parms参数;

image
3、网页无法选择评论的页码,想看后面的评论智能一次一次的点击“点击加载更多”;我们可以点击一下看看parms有什么变化。

image
4、这里有个小技巧,先点击下图所示clear按钮,把network界面清空,再点击“点击加载更多”,就能直接找到第二页的数据。

image
image
5、点击加载更多后出现下图。

image
image
6、发现不止pagenum变了,cmd和pagesize也变了,到底那个参数的问题呢,那我们再看下第三页;

image
7、只有pagenum变了,那我们尝试一下把pagenum改成“0”,其他不变,能正常显示第一页数据吗?

image
第一页第一条评论

image
第一页最后一条评论

image
8、能正常显示,那就确定思路了:用第二页的parms,写一个for循环赋值给pagenum,参考项目(二)把评论抓取到txt。

9、代码实现:为了不给服务器造成太大压力,我们本次只爬取20页数据。

import requests,json

def get_id(i):

global id
url_1 = 'https://c.y.qq.com/soso/fcgi-bin/client_search_cp'
# 这是请求歌曲评论的url
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'}
params = {'ct': '24', 'qqmusic_ver': '1298', 'new_json': '1', 'remoteplace': 'txt.yqq.song', 'searchid': '71600317520820180', 't': '0', 'aggr': '1', 'cr': '1', 'catZhida': '1', 'lossless': '0', 'flag_qc': '0', 'p': '1', 'n': '10', 'w': i, 'g_tk': '5381', 'loginUin': '0', 'hostUin': '0', 'format': 'json', 'inCharset': 'utf8', 'outCharset': 'utf-8', 'notice': '0', 'platform': 'yqq.json', 'needNewCode': '0'}
res_music = requests.get(url_1,headers=headers,params=params)
json_music = res_music.json()
id = json_music['data']['song']['list'][0]['id']
return id
# print(id)

def get_comment(i):

url_3 = 'https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg'
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'}
f2 = open(i+'评论.txt','a',encoding='utf-8')    #存储到txt中
for n in range(20):
    params = {'g_tk_new_20200303': '5381', 'g_tk': '5381', 'loginUin': '0', 'hostUin': '0', 'format': 'json', 'inCharset': 'utf8', 'outCharset': 'GB2312', 'notice': '0', 'platform': 'yqq.json', 'needNewCode': '0', 'cid': '205360772', 'reqtype': '2', 'biztype': '1', 'topid': '247347346', 'cmd': '6', 'needmusiccrit': '0', 'pagenum':n, 'pagesize': '15', 'lasthotcommentid': 'song_247347346_3297354203_1576305589', 'domain': 'qq.com', 'ct': '24', 'cv': '10101010'}
    res_music = requests.get(url_3,headers=headers,params=params)
    js_2 = res_music.json()
    comments = js_2['comment']['commentlist']
    
    for i in comments:
        comment = i['rootcommentcontent'] + '\n——————————————————————————————————\n'
        f2.writelines(comment)
    # print(comment)
f2.close()
input('下载成功,按回车键退出!')

def main(i):

get_id(i)
get_comment(i)

main(i = input('请输入需要查询歌词的歌曲名称:'))
10、词云图代码

from wordcloud import WordCloud
import jieba
import numpy
import PIL.Image as Image #以上两个库是为了更换词云图背景图片

def cut(text):

wordlist_jieba=jieba.cut(text)
space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba)
return space_wordlist

with open("句号评论.txt" ,encoding="utf-8")as file:

text=file.read()
text=cut(text)
mask_pic=numpy.array(Image.open("心.png"))
wordcloud = WordCloud(font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
collocations=False,
max_words= 100,
min_font_size=10, 
max_font_size=500,
mask=mask_pic).generate(text)
image=wordcloud.to_image()
# image.show()
wordcloud.to_file('云词图.png')  # 把词云保存下来

11、成果展示

image
image
【四、总结】

1、项目三比项目二多的功能:一是通过寻找parms参数里每一页评论页码之间的关系,爬取更多的评论;二是学会生成词云图;(注意读取文件的路径)

2、WordCloud更多参数详见下图,可以研究出更多的玩法;

image
3、不只.txt可以作为词云图的数据源,csv、Excel也可以:

import xlrd

引入excel读取模块

datafile_path = '你的Excel文件.xlsx'
data = xlrd.open_workbook(datafile_path)

文件名以及路径

table = data.sheet_by_name('sheet')

通过名称获取Sheet1表格

nrows = table.nrows

获取该Sheet1中的有效行数

list = []
for i in range(nrows):

value = str(table.row_values(i)[1])
# print(value)
list.append(value)

print(pingjia_list)

text = str(list).replace("'", '').replace(',', '').rstrip(']').lstrip('[')

print(text)

4、爬QQ音乐项目到此告一段落,如有需要的话可以通过Scrapy框架爬取更多的歌曲信息、歌词、评论。但是作为练手项目,重要的不是爬多少数据,而是学会如何爬取指定的数据。

5、第四弹小编将会把前面三个项目封装在一起,通过菜单控制爬取不同数据,敬请期待。

6、需要本文源码的话,请在公众号后台回复“QQ音乐”四个字进行获取。

相关文章
|
22天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
|
20天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
构建高效的数据管道:使用Python进行ETL任务
在数据驱动的世界中,高效地处理和移动数据是至关重要的。本文将引导你通过一个实际的Python ETL(提取、转换、加载)项目,从概念到实现。我们将探索如何设计一个灵活且可扩展的数据管道,确保数据的准确性和完整性。无论你是数据工程师、分析师还是任何对数据处理感兴趣的人,这篇文章都将成为你工具箱中的宝贵资源。
|
1月前
|
传感器 物联网 开发者
使用Python读取串行设备的温度数据
本文介绍了如何使用Python通过串行接口(如UART、RS-232或RS-485)读取温度传感器的数据。详细步骤包括硬件连接、安装`pyserial`库、配置串行端口、发送请求及解析响应等。适合嵌入式系统和物联网应用开发者参考。
48 3
|
1月前
|
Python
Python之音乐专辑管理系统
音乐专辑管理系统是一款用于管理和维护音乐专辑信息的应用程序,支持添加、删除、修改和查询专辑详情(如专辑名、艺术家、发行日期及曲目列表)。系统运行需Python 3.x环境,硬件要求较低,适合个人及小型团队使用。
53 4
|
1月前
|
图形学 Python
SciPy 空间数据2
凸包(Convex Hull)是计算几何中的概念,指包含给定点集的所有凸集的交集。可以通过 `ConvexHull()` 方法创建凸包。示例代码展示了如何使用 `scipy` 库和 `matplotlib` 绘制给定点集的凸包。
29 1
|
1月前
|
数据采集 JavaScript 程序员
探索CSDN博客数据:使用Python爬虫技术
本文介绍了如何利用Python的requests和pyquery库爬取CSDN博客数据,包括环境准备、代码解析及注意事项,适合初学者学习。
80 0
|
1月前
|
数据采集 存储 分布式计算
超酷炫Python技术:交通数据的多维度分析
超酷炫Python技术:交通数据的多维度分析
|
1月前
|
索引 Python
SciPy 空间数据1
SciPy 通过 `scipy.spatial` 模块处理空间数据,如判断点是否在边界内、计算最近点等。三角测量是通过测量角度来确定目标距离的方法。多边形的三角测量可将其分解为多个三角形,用于计算面积。Delaunay 三角剖分是一种常用方法,可以对一系列点进行三角剖分。示例代码展示了如何使用 `Delaunay()` 函数创建三角形并绘制。
34 0
|
1月前
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
75 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程,以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据,为决策提供支持。
46 2