、最近偶然间看到一条新闻，标题是：“胡歌作为一个男性明星，男粉丝比女粉丝还多，这不科学！”
我们经常需要对分析的数据提取常⽤词，做词云展示。⽐如⼀些互联⽹公司会抓取⽤户的画像，或者每⽇讨论话题的关键词，形成词云并进⾏展示。
專 欄 ❈王雨城，Python中文社区专栏作者 博客： http://www.jianshu.com/u/88ff70818bd1 ❈ 分析api 我们首先用浏览器打开网易云音乐的网页版，随便进入一个
前一段时间刚刚入门python爬虫，有大概半个月时间没有写python了，都快遗忘了。于是准备写个简单的爬虫练练手，我觉得网易云音乐最优特色的就是其精准的歌曲推荐和独具特色的用户评论，于是写了这个抓取
前一段时间刚刚入门python爬虫，有大概半个月时间没有写python了，都快遗忘了。于是准备写个简单的爬虫练练手，我觉得网易云音乐最优特色的就是其精准的歌曲推荐和独具特色的用户评论，于是写了这个抓取网易云音乐热歌榜里的热评的爬虫。我也是刚刚入门爬虫，有什么意见和问题欢迎提出，大家一起共同进步。
说在前面：这是公众号第一篇来自小伙伴的投稿。我之前挖过一个坑，说想抓取歌词以后做文本分析，后面不了了之了。刚好Ricky作为爬虫的初学者，需要小项目练手，他就把这件事接了过去，帮我填坑。作为初学者，做项目和做笔记是很重要的。Ricky把文章发给我后让我帮他改，我觉得其实每个人写文章风格不一样，有的人逗比，有的人严谨，只要能把事情讲清楚就好了。至于代码，只要能实现需求，我其实不在乎是Pythonic还是ugly。这也是一系列文章的第一篇，希望大家也能多多指点。 ▲ ▲ ▲ 接触python也有一段
最近两天，我被朋友圈的五月天粉丝（五迷）疯狂刷屏，“五月天永远陪你到20岁”“演唱会即视感”，这些字眼让我恨不得马上奔到电影院打卡。
摘要总结：本文介绍了一个用Python实现的百度音乐下载器，包括其爬虫程序、解析歌曲信息、下载歌曲以及UI界面实现等。该下载器支持快速扫描并下载热门歌曲，同时也可以登录百度账号进行歌曲的下载。通过使用多线程、BeautifulSoup和HtmlParser等技术，实现了快速下载歌曲的功能。
通过浏览网页源代码我们可以判断，网页数据是动态加载，还是我们所要获取的数据就在源代码当中，本文中所介绍的XX音乐的音源数据是属于动态加载，我们打开开发者工具，在搜索框中搜索**mp3**，点击**Priview**选项，可以找到我们所要爬取的所有数据，列表页图解如下：
健身、吃饭、敲代码；等车、撸猫、下午茶……若能佐以合适的音乐当“配餐”，总是惬意非常。本文就将带你爬一爬网易云的那些热门歌单！
人生苦短，我用Python！ Python的前景光明不许要过多赘述了，那么作为新人如何快速上手这门语言呢？废话不多说，今天给大家分享三个极实用的Python爬虫案例。 1 爬取网站美图 爬取图片是最常见的爬虫入门项目，不复杂却能很好地熟悉Python语法、掌握爬虫思路。当然有两个点要注意：一、不要侵犯版权，二、要注意营养。 ♦思路流程 第一步：获取网址的response，分页内容，解析后提取图集的地址。 第二步：获取网址的response，图集分页，解析后提取图片的下载地址。 第三步：下载图片（也就是获取
人生苦短，我用Python！废话不多说，今天给大家分享三个极实用的Python爬虫案例。
最近朋友圈刷疯了的几件事： 圣诞节骗我艾特微信官方戴红帽 老的跟树皮似的骗我晒18岁皂片 明明开挂却骗我自己玩的跳一跳 网易云听歌报告告诉我最爱tfboy 支付宝关键词鄙视我太穷丢它脸
專 欄 ❈yonggege，Python中文社区专栏作者 博客：https://www.zhihu.com/people/yonggege ❈ 0. 写在前面 本文目的，利用TF-IDF算法抽取一篇文章中的关键词，关于TF-IDF，可以参考TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 - 阮一峰的网络日志。 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。（百度百科） TF（Term Frequency）词频，某个词在文章中出现的次数或频率，如果某
对了，文中引用的中二语录大部分出自于「我的青春恋爱物语果然有问题」中人称「大老师」的比企谷八幡之口，尽管可能真假参半，但不必与我的朋友的形象建立映射。
下午和实验室要毕业的师兄师姐唱完歌回来，发现朋友圈被“李笑来泄露的肺腑之言“录音信息刷屏了，为了了解事情的来龙去脉，我特意把李笑来泄露的录音找来听力一遍。
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昨天用Python2爬取了一首歌的热评和评论总数，今天用Python2来下载图片。 一、需求分析 1、知道图片的url地址，将图片下载到本地。 2、知道网页地址，将图片列表中的图片全部下载到本地。 二、准备工作 1、开发系统：win7 64位。 2、开发环境：python2.7。 3、开发工具：PyCharm。 4、浏览器：Chrome。 三、操作步骤 A.知道图片的url地址，将图片下载到本地。 a1、打开Chrome，随意找到一个图片网站。 📷 a2、打开开发者工具（f12键或者fn+f12键），选择第
上周五也就是 4 月 19 号吴亦凡官方发布了一首歌：大碗宽面，这首歌的官方版 MV 也同步发布在 b 站上了，初听感觉这首歌和普通歌也没什么区别，其实这首歌是吴亦凡对自己的一种自黑的梗。原梗是两年前的一个综艺节目上，吴亦凡表演了即兴的freestyle，我们先来看看原梗的视频。
最近看到身边好几个朋友都在用“全民K歌”这款软件在手机上K歌，使用频率还是很高，于是就想来看看全民K歌平台的用户究竟是一群什么样的用户？他们有什么样的特征。然后进行数据分析，强化自己的分析思维与实战能力。这一个过程我将会分为四个部分来写：数据获取，数据清洗，数据的呈现，分析报告的撰写。本文是第一部分。 python爬虫获取用户数据 进入用户的个人中心，下面的图中画方框的地方就是我们需要获取的数据： 接下来我们看一下这些数据的存储方式，打开nt之后我们可以看见这些数据都存储在网页中，这样就非常容易
八月伊始的当口，念想着：新的一个月了，是否有关于八月的歌呢，闲时也蛮想找来听下的。说来也怪，哪个月都不曾有过此念头，这回却“突发奇想”且又念念不忘，于是打开网易云音乐，傻瓜般地搜索“八月”，倒也真有不少同名歌曲，其中第一首就是八尾旅人的日文歌曲《八月》，点开听了下，还无暇看歌词描写的是什么，就看到了评论数高达9千余条，而且有8月1号当天许多“同道中人”的留言，看来在这新的一个月的当日，有此心路历程和“行迹”的人，却也不在少数哈。
我把目标锁定在网易云音乐热门的华语男歌手、华语女歌手以及华语组合/乐队，每一类爬取20个热门歌手，这样我就有了60位歌手的信息。
偶然的一次机会听到了房东的猫的《云烟成雨》，瞬间迷上了这慵懒的嗓音和学生气的歌词，然后一直去循环听她们的歌。然后还特意去刷了动漫《我是江小白》，好期待第二季…
至于爬取什么内容，目前感觉就把序号，名称以及评分爬取下来吧（因为我是边写教程边写代码的）
这是我的第四篇原创文章 在简单学习了python爬虫后，又想继续折腾，进而找到了这个网易云音乐，因为本人平时就是用它听的歌，也喜欢看歌里的评论，所以就爬网易云音乐评论吧，那么开始吧！ 正式进入主题 首
Win平台: “以管理员身份运行”cmd，执行pip install requests
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | 张皓添@稀牛学院数据科学实训营 Music是永不落伍的话题。 每个人一定都有自己心仪又不单一的音乐风格：rap、古典、流行，那么如何管理自己的歌单呢？难道真的要自己手动一个一个去给歌曲设置类别吗（耗时耗力，真的好累！）？ 不如挽起袖子撸一波代码，让AI去替我们完成这些费力不讨好的任务。 人工智能似乎总是与众多或复杂或简单的算法及或深或浅相的数学知识相挂钩，但是好在勤劳的工程师们已经为我们铺好了通天大路,sklearn,tensorflow,caffe等一系列的机器
【导语】：今天我们来聊聊——B站联合毛不易发布的毕业季主题曲《入海》，以及背后不一样的毛不易。Python技术部分请看第三部分。公众号后台，回复关键字“入海”获取完整数据。
简单学习了python爬虫之后，我们就可以嘿咻嘿咻了...因为平时就是用网易云听的歌，也喜欢看歌里的评论，所以就爬网易云音乐评论吧！
通过Python爬取QQ音乐数据（一）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。
前些天在微博看到新浪财经的《中国年轻人正带领国家走向危机？》 一文，立马就被标题震惊到了，文章内容大家可自行阅读，在此不做评价。
最近听到一首很喜欢的歌，许薇的《我以为》，评论也很有趣，遂有想爬取该歌曲下的所有评论并用词云工具展示。 我们使用chrome开发者工具，发现歌曲的评论都隐藏在以 R_SO_4 开头的 XHR
本文介绍了支持向量机（SVM）算法的基本原理、应用场景和实现方法。首先介绍了SVM处理线性可分和非线性可分的原理，然后通过一个歌曲分类的实例展示了如何使用SVM进行建模和分类。最后，总结了使用SVM进行文本分类的流程。
上一份的推送是关于QQ音乐所有评论的获取，这一次讲讲QQ音乐精彩评论的获取。翻了一下QQ音乐热歌排行榜上的歌，发现QQ音乐热评多的歌不多，所有评论和网易云音乐比起来也挺寒碜的，只能说网易云不愧是文艺小青年的聚集地。不过不能因为评论少就不爬了，见面就是莽，不虚。
github上发现一个写诗机器人项目，自己克隆下来玩玩，还不错。是用76748首唐诗训练的。
本文介绍了Spotify的音乐推荐系统，以及如何利用机器学习来实现个性化推荐。作者主要介绍了三种推荐模型：协同过滤、自然语言处理和原始音频模型。协同过滤模型通过分析用户的历史收听记录，找到相似的用户，从而推荐相似用户喜欢的歌曲；自然语言处理模型通过分析歌曲的元数据，提取出歌曲的特征，然后与用户的历史收听记录进行匹配，推荐相似歌曲；原始音频模型则通过对音频的分析，提取出歌曲的特征，然后与用户的历史收听记录进行匹配，推荐相似歌曲。最后，作者总结了Spotify的推荐系统，并表达了对技术的敬畏之情。
有了第一个自动获取小说工具项目的经历，今天这个会容易许多。不清楚第一个项目的可以这里去阅读Python实战项目1——自动获取小说工具
大连的盛夏实在是热的让人心烦（对于我这种既怕热又怕冷的真的没地呆了）。 再加上令人头疼的毕业论文，这种日子怎能缺少MV来解暑呢。 既然要听，怎么只听一首呢，既然学了爬虫怎么让技能荒废呢。 好吧，烦躁的
3. 每个去临潼游览的人或者参观秦始皇兵马俑，或者参观华清池，或者洗温泉澡。凡去临潼游览的人，如果爬骊山就不能参观秦始皇兵马俑，有的游览者既不参观华清池，也不洗温泉澡。
今天是我的第三个Python项目：每天自动定时、自动发送爬取的网易云音乐的推荐歌单到你的邮箱列表中。
我们爬取了网易云音乐歌单中48400首歌的444054条热评，来看看网易云的热门评论里，有怎样的规律。
很早之前写了个网易云音乐的爬虫，准备把网易云音乐的所有歌曲信息和评论信息抓下来，但是爬虫开始工作不到一天，服务器就被网易云音乐给ban了>_<…然后爬虫就这么被搁置了。
你走了16年了，那些当年在课桌前趁老师不注意偷偷听你歌的少年们，或许早已为人夫为人妇。
都知道哈，要想爬取某一个网站的数据，第一步并不是写代码。而是需要通过浏览器、抓包工具啥的对目标网页进行分析，全民k歌也是一样
首页总评分评分两级分化严重，“差评”占主 在目前11463个评价中两级分化严重，“1星”占比最高为28.6%，其次为“5星”的25.4%。“好评”（5星、4星）占比为35.80%，“一般”（3星）为16.50%，“差评”（2星、1星）占比为47.80%。很明显，“差评”占了接近一半的比例。
嘿，大家好，今天复习了一下爬虫知识，自己想爬个的歌单下来，备着以后禁网的时候听。但由于我懒癌晚期，懒得直接上浏览器上搜，搜着，发现没有一个合格的。 为什么？其实是因为那些爬虫是打开浏览器（即Selenium）、打开歌单的网址、把其中的歌曲名和链接拿下、依次用外链下载。 这个方法不好，原因是在网页版的的无登陆状态是只能在歌单里看到十首歌，无法看全。就好比我歌单里有50首歌，而你的爬虫只能爬10首下来，没效果。
有个段子讲“十年文案老司机，不如网易评论区，网易文豪遍地走，评论全部单身狗”，网易云音乐的评论区也一直都是各类文案大神的聚集地。
北半球的夏季，除了空调、西瓜和恋爱的气息，最不能少的还有一样：就是让你燥起来的音乐和旋律。《中国有嘻哈》、《中国新歌声》等一大波音乐综艺的狂轰滥炸，更是推波助澜。数据侠哈士奇说喵搜罗了网易云音乐上30万随机用户的音乐行为数据，带你从情感共鸣到理性共振。
之前由于懒，总是评论区放个代码就草草了事，技术号们也不太好转载，以后争取《凹凸数读》的每篇文章都在这个《凹凸玩数据》里写下流程。
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