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首先找到要下载的歌曲排行榜的链接,这里用的是:
https://music.163.com/discover/toplist"htmlcode">
from urllib import request from bs4 import BeautifulSoup import re import requests import time class Music(object): def __init__(self, baseurl, path): head = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36" } self.baseurl = baseurl self.headers = head self.path = path def main(self): html = self.askurl() bs4 = self.analysis(html) name1 = self.matching(bs4) self.save(name1) def askurl(self): req = request.Request(url=self.baseurl, headers=self.headers) response = request.urlopen(req) html = response.read().decode("utf-8") return html def analysis(self, html): soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") bs4 = soup.find_all("textarea") bs4 = str(bs4) return bs4 def matching(self, bs4): rule0 = re.compile(r'"name":"(.*","tns":[],"alias":[]') name0 = re.findall(rule0, bs4) str = "" for i in name0: str = str + "," + i str = str.replace("\xa0", " ") rule1 = re.compile(r'jpg,(.*","id":(\d*)') name1 = re.findall(rule1, str) return name1 def save(self, name1): for j in name1: print("正在下载:" + j[1] + " - " + j[0] + "...") url = "http://music.163.com/song/media/outer/url" + j[2] content = requests.get(url=url, headers=self.headers).content with open(self.path + j[1] + " - " + j[0] + ".mp3", "wb") as f: f.write(content) print(j[1] + " - " + j[0] + "下载完毕。\n") time.sleep(0.5) return if __name__ == "__main__": baseurl = "https://music.163.com/discover/toplist" # 要爬取的热歌榜链接 path = "D:/360下载/网易云热歌榜/" # 保存的文件目录 demo0 = Music(baseurl, path) demo0.main() print("下载完毕")内容扩展:
Python3实战之爬虫抓取网易云音乐的热门评论
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import re import urllib.request import urllib.error import urllib.parse import json def get_all_hotSong(): #获取热歌榜所有歌曲名称和id url='http://music.163.com/discover/toplist"f-hide"><li><a href="/song\" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >.*</a></li></ul>' #进行第一次筛选的正则表达式 result=re.compile(pat1).findall(html) #用正则表达式进行筛选 result=result[0] #获取tuple的第一个元素 pat2=r'<li><a href="/song\" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >(.*"/song\" rel="external nofollow" >.*?</a></li>' #进行歌ID筛选的正则表达式 hot_song_name=re.compile(pat2).findall(result) #获取所有热门歌曲名称 hot_song_id=re.compile(pat3).findall(result) #获取所有热门歌曲对应的Id return hot_song_name,hot_song_id def get_hotComments(hot_song_name,hot_song_id): url='http://music.163.com/weapi/v1/resource/comments/R_SO_4_' + hot_song_id + '?csrf_token=' #歌评url header={ #请求头部 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Fedora; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36' } #post请求表单数据 data={'params':'zC7fzWBKxxsm6TZ3PiRjd056g9iGHtbtc8vjTpBXshKIboaPnUyAXKze+KNi9QiEz/IieyRnZfNztp7yvTFyBXOlVQP/JdYNZw2+GRQDg7grOR2ZjroqoOU2z0TNhy+qDHKSV8ZXOnxUF93w3DA51ADDQHB0IngL+v6N8KthdVZeZBe0d3EsUFS8ZJltNRUJ','encSecKey':'4801507e42c326dfc6b50539395a4fe417594f7cf122cf3d061d1447372ba3aa804541a8ae3b3811c081eb0f2b71827850af59af411a10a1795f7a16a5189d163bc9f67b3d1907f5e6fac652f7ef66e5a1f12d6949be851fcf4f39a0c2379580a040dc53b306d5c807bf313cc0e8f39bf7d35de691c497cda1d436b808549acc'} postdata=urllib.parse.urlencode(data).encode('utf8') #进行编码 request=urllib.request.Request(url,headers=header,data=postdata) reponse=urllib.request.urlopen(request).read().decode('utf8') json_dict=json.loads(reponse) #获取json hot_commit=json_dict['hotComments'] #获取json中的热门评论 num=0 fhandle=open('./song_comments','a') #写入文件 fhandle.write(hot_song_name+':'+'\n') for item in hot_commit: num+=1 fhandle.write(str(num)+'.'+item['content']+'\n') fhandle.write('\n==============================================\n\n') fhandle.close() hot_song_name,hot_song_id=get_all_hotSong() #获取热歌榜所有歌曲名称和id num=0 while num < len(hot_song_name): #保存所有热歌榜中的热评 print('正在抓取第%d首歌曲热评...'%(num+1)) get_hotComments(hot_song_name[num],hot_song_id[num]) print('第%d首歌曲热评抓取成功'%(num+1)) num+=1以上就是python爬取网易云音乐热歌榜实例代码的详细内容,更多关于python爬取网易云音乐热歌榜的资料请关注其它相关文章!
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python,网易热歌榜
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月02日
2024年11月02日
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