利用python爬虫采集QQ音乐,一篇文章让你学到许多!

本文对使用到的技术仅做简单的介绍,若想了解更多,请前往相应的官网网站进行学习。

本文适合对爬虫相关知识接触不多的新手,主要是普及Selenium如何做爬虫,大佬请跳过。

很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手。

很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识。

那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!

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1.Selenium简单介绍

1.简介

Selenium是一个用于测试网站的自动化测试工具,支持各种主流界面浏览器。

简而言之,Selenium是一个用来做网站自动化测试的库,它的定位是做自动化测试的。我们也可以利用它来做爬虫,获取一些网页信息,并且这种爬虫是模拟真实浏览器操作的,实用性更强。

Selenium是市面上唯一一款可以与付费产品竞争的自动化测试工具。

如果想了解更多,可以前往Selenium中文网学习:戳我前往Selenium中文网

2.安装

要使用Selenium首先要在python中安装相关的库:

pip install Selenium

安装相应浏览器的webdricer驱动文件,这里提供chrome的链接,其它浏览器网上搜一搜就有。戳我前往下载chrome的webdriver驱动文件。选择合适的版本,我选择的是2.23。

下载解压后得到exe文件,将这个文件拷贝到chrom的安装文件夹下:

一般是C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application,或者是C:\Program Files\Google\Chrome\Application。

然后将该路径配置到环境变量中:

在这里插入图片描述

最后到写段代码测试一下:

from selenium import webdriverdriver=webdriver.Chrome(executable_path="C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe")

如果看到开启了一个浏览器窗口就是成功了,否则下面会有相应的报错信息,需要检查前面的步骤。

3.简单使用介绍

1.元素定位方式:

基本上前几种方式就能够获取到需要的元素,需要自己辨别结果是否唯一来选择相应的选择器。

通过drive对象调用此方法,返回的是标签对象,或者是标签对象的列表,可以通过.text获取该标签下的文字,可以通过get_attribute()获取标签的其它属性值。

分享快速定位元素的小妙招:看所需信息所在的标签的id,class,name的名称是否与标签下信息的语义有关,一般有关的都代表是唯一的。(从开发者的角度去思考)若无法通过当前标签唯一定位,则考虑父级标签,一次类推,总是能找到定位的方法的。

2.鼠标事件(模拟鼠标操作)

通过标签对象调用即可。

3.键盘事件(模拟键盘操作)

4.其他操作

其他操作包括控制浏览器的操作,获取断言信息,表单切换,多窗口切换,警告框处理,下拉框处理,文件上传操作,cookie操作,调用js代码,截图,关闭浏览器等操作,因为在这里用的不多,就没有一一罗列,自行去官网学习。

2.爬取目标

这个实战爬虫主要完成以下目标:

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。

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

1.获取前五歌曲的url

分析该页面的代码得知,包裹所有歌曲信息的标签的class是唯一的,我们可以获取到它,再遍历所有子标签,也可以一次得到所有包裹歌曲信息的div,再获取里面的a标签。在这里插入图片描述

2.获取歌曲基本信息

可以看到基本信息标签里的class名称是有一部分带语义的,那么通过css选择器肯定可以唯一确定下来。

在这里插入图片描述

3.获取歌词

页面上的歌词不完整,似乎需要点击展开才行,但其实所有歌词已经在标签里面了,只是显示的问题了。

在这里插入图片描述

4.获取前五百条评论消息

我们可以看到热门评论一次是十五条,下面有一个点击加载更多链接,点了之后会多出15条。

我们需要模拟点击33次,获得510条评论

在这里插入图片描述

5.写入CSV文件

使用csv库,将爬取到的数据写入到csv文件中进行持久化。

6.实现代码

from selenium import webdriverimport csvfrom time import sleepimport time##  Author : ATFWUS#  Date : 2021-03-21 20:00#  Version : 1.0#  爬取周杰伦最热门五首歌曲的基本信息,歌词,前五百条热门评论#  此代码仅供交流学习使用##1.创建Chrome浏览器对象,这会在电脑上在打开一个浏览器窗口driver=webdriver.Chrome(executable_path="C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe")#2.打开QQ音乐 -周杰伦页面driver.get("https://y.qq.com/n/yqq/singer/0025NhlN2yWrP4.html")#3.配置csv_file = open('songs.csv','w',newline='',encoding='utf-8')writer = csv.writer(csv_file)start = time.time()# 取前5首歌曲song_numer=5song_url_list=[]song_resourses=[]songlist__item=driver.find_elements_by_class_name("songlist__item")# 获取所有歌曲urlfor 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-=1    if(song_numer==0):        break# print(song_url_list)print("已获取周杰伦热门歌曲列表前五首的url")print()# 获取一首歌曲所需要的信息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    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:]    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()    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").text        content_time=com.find_element_by_css_selector(".comment__date").text        zan_num=com.find_element_by_class_name("js_praise_num").text        comment = {}        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_resoursefor song_page in song_url_list:    song_resourses.append(getSongResourse(song_page))    # breakprint("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"]])    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")

7.代码注意事项

注意在驱动对象get请求网页之后,要sleep一段时间,这段时间是网站用来进行ajax请求获取所需数据的,如果不sleep,那么你获取的数据很有可能是空的,或者是默认值。

整个爬下来大概10分钟的样子,我已经将进度输出,不要提前关闭,因为我是最后才写入csv文件的, 提前关闭csv文件里什么也没有。

QQ音乐最近有个bug,就是点击去获取更多后,新增的15条评论还是最初的,可能也是网的原因,代码那里应该没有问题的。

这个代码主要用于爬取主要数据,很多模拟操作可能不完善。

8.使用Padas库简单的计算数据

有关Padas库的使用,它的两种数据结构,请查看官网,这里不做说明。戳我前往

先读取csv文件中的数据到内存中,再进行操作。

需要先安装padas库:

pip install padas
import pandas as pdimport csv# 这五个列表用于创建Seriesse=[]names=[]# 先读取CSV文件的内容至内存中with open("songs.csv",'r',encoding="utf8") as f:    # 创建阅读器对象    reader = csv.reader(f)    rows = [row for row in reader]    index=0    print("开始解析CSV数据...")    for i in range(5):        s1=[]        # 读取第一行信息        names.append(rows[index].__str__().split(',')[0][2:-1])        index+=1        # 读取五百条评论的点赞消息        for j in range(510):            s1.append(int(rows[index].__str__().split(',')[2][2:-2]))            index+=1        se.append(s1)        # 读取掉空行        index+=1    print("CSV数据解析成功\n")# 创建的5个seriesfor i in range(5):    series=pd.Series(se[i])    print("歌曲《"+names[i]+"》的平均点赞次数是:" + str(series.mean()))    print("歌曲《" + names[i] + "》的标准差是:" + str(series.std()))    print()

9.大致结果截图

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

感叹:爬下几千条评论,看了之后,发现,有伤感那味了,哈哈哈

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转载自blog.csdn.net/Python_kele/article/details/115147184