Python爬取网易云音乐辑的图片、专辑名和专辑出版时间

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。

作者:阿里波特

来源:CSDN

Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看

https://space.bilibili.com/523606542

一、前言

前文说过我的设计师小伙伴的设计需求,他想做一个披头士乐队历年专辑的瀑布图。

通过搜索,发现网易云音乐上有比较全的历年专辑信息加配图,图片质量还可以,虽然有大有小。

我的例子怎么都是爬取图片?(谁让你总是跟设计师小伙伴一起玩耍。。。)看来图片对于设计师来说还是有着很深的情节,那就看他用这些图片能做出什么样的作品啦,期待一下,后续会展示一下他的作品。

其实爬取网易云音乐跟之前爬取的网站稍稍有点不同,当然,爬虫写的多了就觉得套路都是固定的,见招拆招而已。

二、运行环境

我的运行环境如下:

  • 系统版本
    Windows10。
  • Python版本
    Python3.5,推荐使用Anaconda 这个科学计算版本,主要是因为它自带一个包管理工具,可以解决有些包安装错误的问题。去Anaconda官网,选择Python3.5版本,然后下载安装。
  • IDE
    我使用的是PyCharm,是专门为Python开发的IDE。

三、实战

上面提到过,网易云音乐的网页跟普通的网页相比主要有两点不同:

  • 网页是 js 动态加载的
  • 使用了iframe框架
    所以,首先,网页请求不能使用requests库,需要使用Selenium + PhatomJS。其次,使用Selenium + PhatomJS后,还需要针对 iframe 做特定处理。

废话不多说,看实际操作步骤:
首先打开网页 http://music.163.com

在右上角的搜索框中输入“The Beatles”,然后会有一个下拉选项,选择歌手 The Beatles (红框中的内容)。

然后看到如下页面,选择红框中的“所有专辑”,点击。

这样就会看见所有的专辑列表,以及下方的翻页按钮。

我们需要的就是所有专辑的图片、专辑名和专辑出版时间。看到这就可以构想一下爬虫的爬取逻辑了。定位到该页面,然后获取页码,然后挨个请求页面来爬取页面中的内容。
点击一下翻页按钮看看url 有没有什么规律。

点击第二页后,看到上面的地址栏!!!看到这个地址栏我都懒得翻页了。。。

limit 参数是限制一个页面加载专辑的个数
offset 参数是前面过滤多少个专辑,现在是一页12个专辑,所以第二页是offset=12,第三页offset=24,以此类推。。。

一共9页,一页12个,也不到120个。So… … 改一下url 就不用翻页了!!

limit 参数等于120,offset 参数 等于0,就搞定了!输入下面的url,看看是不是所有的专辑都加载出来了。

http://music.163.com/#/artist/album?id=101988&limit=120&offset=0

下面就开始爬虫代码了。
这里我们会用到上一篇博文中写好的几个工具方法:

def save_img(self, url, file_name): ##保存图片
        print('开始请求图片地址,过程会有点长...')
        img = self.request(url)
        print('开始保存图片')
        f = open(file_name, 'ab')
        f.write(img.content)
        print(file_name,'图片保存成功!')
        f.close()

    def request(self, url):  #封装的requests 请求
        r = requests.get(url)  # 像目标url地址发送get请求,返回一个response对象。有没有headers参数都可以。
        return r

    def mkdir(self, path):  ##这个函数创建文件夹
        path = path.strip()
        isExists = os.path.exists(path)
        if not isExists:
            print('创建名字叫做', path, '的文件夹')
            os.makedirs(path)
            print('创建成功!')
            return True
        else:
            print(path, '文件夹已经存在了,不再创建')
            return False

    def get_files(self, path): #获取文件夹中的文件名称列表
        pic_names = os.listdir(path)
        return pic_names

OK, 开始我们的爬虫逻辑部分:

这里值得注意的是,该页面使用frame 框架,使用Selenium + PhantomJS 后并不会加载iframe 框架中的网页内容。iframe 框架相当于在页面中又加载了一个页面,需要使用Selenium 的 switch_to.frame() 方法加载(官网给的方法是switch_to_frame(),但是IDE提醒使用前面的方法替代该方法)。

看下面的网页结构,iframe的id是“g_iframe”:

加载 iframe 框架中的内容:

driver = webdriver.PhantomJS()
driver.get(self.init_url)
driver.switch_to.frame("g_iframe")
html = driver.page_source

然后找到所有的封面元素:

根据上图的网页结构可以看出,所有的专辑信息都在ul 标签里面,每一个专辑在一个li 标签里。li 标签中包含了图片url、专辑名字、以及专辑时间。

抓取其中的内容就好了。

all_li = BeautifulSoup(html, 'lxml').find(id='m-song-module').find_all('li')

for li in all_li:
    album_img = li.find('img')['src']
    album_name = li.find('p', class_='dec')['title']
    album_date = li.find('span', class_='s-fc3').get_text()

这里获取到的图片url 依然是有图片宽高参数的,所以要过滤宽高参数:
http://p4.music.126.net/pLA1GX0KtU-vU4ZA6Cr-OQ==/1401877340532770.jpg?param=120y120

把问号后面的参数过滤掉:

end_pos = album_img.index('?')  #找到问号的位置
album_img_url = album_img[:end_pos]  #截取问号之前的内容

图片命名逻辑:专辑时间 + 专辑名。
专辑名可能有一些特殊字符,需要替换掉!
photo_name = album_date + ' - ' + album_name.replace('/','').replace(':',',') + '.jpg'

再使用上一篇博文例子中的去重逻辑,修改后的爬虫逻辑部分如下:

def spider(self):
        print("Start!")
        driver = webdriver.PhantomJS()
        driver.get(self.init_url)
        driver.switch_to.frame("g_iframe")
        html = driver.page_source

        self.mkdir(self.folder_path)  # 创建文件夹
        print('开始切换文件夹')
        os.chdir(self.folder_path)  # 切换路径至上面创建的文件夹

        file_names = self.get_files(self.folder_path)  # 获取文件夹中的所有文件名,类型是list

        all_li = BeautifulSoup(html, 'lxml').find(id='m-song-module').find_all('li')
        # print(type(all_li))

        for li in all_li:
            album_img = li.find('img')['src']
            album_name = li.find('p', class_='dec')['title']
            album_date = li.find('span', class_='s-fc3').get_text()
            end_pos = album_img.index('?')
            album_img_url = album_img[:end_pos]

            photo_name = album_date + ' - ' + album_name.replace('/','').replace(':',',') + '.jpg'
            print(album_img_url, photo_name)

            if photo_name in file_names:
                print('图片已经存在,不再重新下载')
            else:
                self.save_img(album_img_url, photo_name)

其实相对于上篇博文的例子,这个爬虫的逻辑部分还是挺简洁的。

最后上一个完整的代码:也可以从GitHub下载

from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os

class AlbumCover():

    def __init__(self):
        self.init_url = "http://music.163.com/#/artist/album?id=101988&limit=120&offset=0" #请求网址
        self.folder_path = "C:\D\TheBeatles" #想要存放的文件目录

    def save_img(self, url, file_name):  ##保存图片
        print('开始请求图片地址,过程会有点长...')
        img = self.request(url)
        print('开始保存图片')
        f = open(file_name, 'ab')
        f.write(img.content)
        print(file_name, '图片保存成功!')
        f.close()

    def request(self, url):  # 封装的requests 请求
        r = requests.get(url)  # 像目标url地址发送get请求,返回一个response对象。有没有headers参数都可以。
        return r

    def mkdir(self, path):  ##这个函数创建文件夹
        path = path.strip()
        isExists = os.path.exists(path)
        if not isExists:
            print('创建名字叫做', path, '的文件夹')
            os.makedirs(path)
            print('创建成功!')
            return True
        else:
            print(path, '文件夹已经存在了,不再创建')
            return False

    def get_files(self, path):  # 获取文件夹中的文件名称列表
        pic_names = os.listdir(path)
        return pic_names

    def spider(self):
        print("Start!")
        driver = webdriver.PhantomJS()
        driver.get(self.init_url)
        driver.switch_to.frame("g_iframe")
        html = driver.page_source

        self.mkdir(self.folder_path)  # 创建文件夹
        print('开始切换文件夹')
        os.chdir(self.folder_path)  # 切换路径至上面创建的文件夹

        file_names = self.get_files(self.folder_path)  # 获取文件夹中的所有文件名,类型是list

        all_li = BeautifulSoup(html, 'lxml').find(id='m-song-module').find_all('li')
        # print(type(all_li))

        for li in all_li:
            album_img = li.find('img')['src']
            album_name = li.find('p', class_='dec')['title']
            album_date = li.find('span', class_='s-fc3').get_text()
            end_pos = album_img.index('?')
            album_img_url = album_img[:end_pos]

            photo_name = album_date + ' - ' + album_name.replace('/', '').replace(':', ',') + '.jpg'
            print(album_img_url, photo_name)

            if photo_name in file_names:
                print('图片已经存在,不再重新下载')
            else:
                self.save_img(album_img_url, photo_name)

album_cover = AlbumCover()
album_cover.spider()

执行结果:
看看文件夹里面什么样:
历年的专辑封面已经到手啦,还有专辑的名称和发行日期。

四、后语

这个实战很好的运用了咱们之前讲解的知识:

  • 使用Selenium + PhatomJS 抓取动态页面
  • 使用Selenium 的switch_to.frame() 加载 iframe 中的内容
  • 使用requests 库获取图片
  • 使用BeautifulSoup 库解析抓取网页内容。
  • 使用os 库创建文件夹和获取文件夹中的文件名称列表
(0)

相关推荐

  • 用Python爬取东方财富网上市公司财务报表

    摘要: 现在很多网页都采取JavaScript进行动态渲染,其中包括Ajax技术.有的网页虽然也用Ajax技术,但接口参数可能是加密的无法直接获得,比如淘宝:有的动态网页也采用JavaScript,但 ...

  • 用 Python 创建属于自己的网易云音乐

    今天我们将用Python来创建一个属于自己的音乐播放器.为此,我们将使用三个软件包: Tkinter:用于UI Pygame:播放音乐 os:用于访问系统文件 在这里我们将看到创建音乐播放器的每个步骤 ...

  • 项斯华古筝演奏 - 全辑 - 网易云音乐

    收藏热门作品所有专辑相关MV艺人介绍 中国古筝金曲 (40首)2017.1.01 中国古筝金曲 (33首)2017.1.01 花开见佛2009.2.01 古筝演奏家 项斯华2004.12.01 项斯华 ...

  • 【python实现网络爬虫(14)】python爬取酷狗中多类型音乐步骤详解(附全部源代码)

    目标网址:酷狗音乐-赤伶,页面如下 爬虫逻辑: [找到要获取特定音乐的url]>>>[找到该资源链接的url]>>>[封装获取音乐的函数]>>>[ ...

  •  用python爬取东方财富网网页信息

    自学Python已有3个月之多,浏览无数大神的佳作,收获颇丰.当初自学python就是为了学习爬虫,爬取网站上好看妹子的图片--[流口水][流口水] 言归正传,近期学习量化交易知识,发现东方财富网(e ...

  • 使用 Python 爬取简书网的所有文章

    第一时间获取 Python 技术干货! 阅读文本大概需要 6 分钟. 01 抓取目标 我们要爬取的目标是「 简书网 」. 打开简书网的首页,随手点击一篇文章进入到详情页面. 我们要爬取的数据有:作者. ...

  • Python爬取某平台短视频,把你喜欢的视频下收藏起来

    前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理. 基本开发环境 Python 3.6 Pycharm 相关模块的使用 import osimp ...

  • 用 Python 爬取各类基金数据并动态展示

    以下文章来源于Python爬虫数据分析挖掘 ,作者李运辰 Python爬虫数据分析挖掘 四年的编程开发爱好者,分享日常编程学习和接私活过程,记录生活,共同进步.关注小白,编程快乐 01 前言 去年接触 ...

  • Python爬取视频网站弹幕,并做成词云图

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:张同学 来源:凹凸数据 Python爬虫.数据分析.网站开发等案例教程视频免费在线观看 ht ...