Python爬虫 爬取酷狗TOP500的数据

这篇博客介绍了如何使用Python的requests和BeautifulSoup库爬取酷狗音乐排行榜上的歌曲信息,包括歌曲排名、标题和时长。通过逐页修改URL实现数据抓取,并将抓取的内容写入文件。文章提供了基本爬虫的实现流程,同时也提出了改进爬虫的几个方向,如优化输出格式、拆分歌曲标题、存储到数据库等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

根据书籍《从零开始学Python网络爬虫》P41,综合案例2—爬取酷狗TOP500的数据修改而来.
使用模块requests和模块BeautifukSoup进行爬取.
不得不说,酷狗拿来跑爬虫真是好,不ban不限制IP~

要爬取的页面信息

酷狗TOP500
在这里插入图片描述
需要爬取的信息很少:1.排名 2.标题(歌名-歌手) 3.时长
每页22条信息,需要爬取500/22≈23页
虽然没有手动翻页下一步浏览,但是只要修改网页:
http://www.kugou.com/yy/rank/home/1-8888.html?from=rank
http://www.kugou.com/yy/rank/home/2-8888.html?from=rank
就得到第二页的信息.
使用浏览器中审查元素功能,得到: 信息对应的标签属性,使用soup.select()获取标签,再使用tag.get_text()获取文本即可
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

代码实现

知道了要爬的标签,写起来就很轻松了,确定流程如下:
1.设置Headers的User-Agent伪装浏览器访问
2.获取酷狗主站的编码格式<meta charset=xxx>,并设置到request中res.encoding,对应的res.text就会重新编码.这样soup在使用lxml解析器时就不会出现乱码了.
3.打开文件kugou_500.txt,设置为写入方式,f.encoding=res.encoding,统一编码格式
4.对23个网页中,每个网页执行一次get_info()获取信息,然后按格式写入到文件kugou_500.txt中.
5.等待爬虫结束,然后查看爬取结果.

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time
import re

headers = {
   
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36'
}


def 
### 回答1: 可以使用Python编写爬虫程序,通过模拟用户访问酷狗音乐排行榜页面,获取排行榜中的歌曲信息。具体步骤如下: 1. 使用requests库发送HTTP请求,获取酷狗音乐排行榜页面的HTML源码。 2. 使用BeautifulSoup库解析HTML源码,获取歌曲信息。 3. 将歌曲信息保存到本地文件或数据库中。 4. 通过循环遍历,获取排行榜中的前500首歌曲信息。 需要注意的是,爬虫程序需要遵守网站的爬虫协议,不要过于频繁地访问同一页面,以免被封禁IP。同时,也需要注意数据的合法性和隐私保护。 ### 回答2: Python是一门优秀的编程语言,在网络爬虫方面应用广泛。通过Python爬虫,我们可以获取大量互联网上的数据,其中包括酷狗排行的歌曲。 爬取酷狗排行前500首歌曲,我们可以通过以下几个步骤实现。 步骤一:爬取酷狗排行数据 要完成这一步骤,我们需要使用Python的请求模块requests,来获取网页的源代码。在此基础上,我们需要使用Python的第三方库Beautiful Soup4,来解析HTML源代码,找到我们需要的数据。 步骤二:提取酷狗排行前500首歌曲信息 将酷狗排行的数据提取出来,可以存储在Python中的列表中,每一条歌曲数据为一个字典,包括歌曲名称、歌手、专辑、时长、链接等等数据。 步骤三:将获取到的数据保存成CSV格式文件 CSV文件是一种常用的数据格式,常常用于将数据在不同应用程序之间共享。Python中可以使用csv模块来生成、读取、写入CSV文件。 通过以上三步,我们就可以成功爬取酷狗排行前500首歌曲信息,并保存为CSV格式文件。具体实现过程可以通过以下代码来完成: ```python import requests import csv from bs4 import BeautifulSoup def get_data(url): # 发送请求,获取HTML源代码 response = requests.get(url) html = response.text # 使用Beautiful Soup解析HTML源代码,提取数据 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') song_list = soup.select('.pc_temp_songlist li') # 将数据存储在列表中,每一条数据为一个字典,包括歌曲名称、歌手、专辑、时长、链接等等数据 data_list = [] for song in song_list: rank = song.select('.pc_temp_num')[0].text.strip() name = song.select('.pc_temp_songname a')[0].text.strip() singer = song.select('.pc_temp_songname a')[1].text.strip() album = song.select('.pc_temp_songname a')[2].text.strip() time = song.select('.pc_temp_time')[0].text.strip() link = 'https://www.kugou.com' + song.select('.pc_temp_songname a')[0]['href'] data = { 'rank': rank, 'name': name, 'singer': singer, 'album': album, 'time': time, 'link': link } data_list.append(data) return data_list def save_data(data_list): # 将获取到的数据保存成CSV格式文件 with open('kugou_top_500.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['rank', 'name', 'singer', 'album', 'time', 'link']) writer.writeheader() for data in data_list: writer.writerow(data) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.kugou.com/yy/rank/home/1-8888.html?from=rank' data_list = get_data(url) save_data(data_list) ``` 以上代码可以实现爬取酷狗排行前500首歌曲,并将其保存为CSV格式文件的功能。通过Python爬虫技术,我们不仅可以获取互联网上的大量数据,还能够为数据分析和挖掘提供更精准、更全面的数据支撑。 ### 回答3: Python作为一种高级编程语言,具有很多优秀的爬虫库,如Requests、BeautifulSoup、Selenium等等。通过使用这些库,我们可以很方便地实现对酷狗音乐排行榜top500爬取。 首先,我们需要分析一下酷狗音乐排行榜的页面结构。通过浏览器开发者工具,我们可以很快地找到每首歌曲的信息,例如歌曲名称、歌手、歌曲ID等等。这些信息的CSS选择器可以通过查看HTML源码得到。 然后,我们需要使用Requests库向酷狗音乐排行榜的页面发送请求,获取HTML源码。通过解析HTML源码,我们可以得到歌曲信息的相关内容,包括歌曲名称、歌手、专辑、播放时长等等。在解析HTML源码之前,我们还需要注意选择编码方式,进行正确的解码。 最后,我们可以将歌曲信息保存到本地文件、数据库或其他形式的存储方式中。对于爬虫过程中的异常情况,我们需要使用异常处理机制来避免程序崩溃。 此外,还需要注意一些爬虫的规范,如设置合理的请求头、设置请求间隔时间等等,以避免因为过快的爬取造成服务器的反爬虫措施。 总之,通过使用Requests、BeautifulSoup、Selenium等爬虫库,我们可以很方便地实现对酷狗音乐排行榜top500爬取。但是,我们在开发爬虫时也需要学习和遵守相关规范,以确保程序的合法性和可持续性。
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