写歌的时候先作词还是先作曲

通常情况下，写歌的时候可以先作词也可以先作曲。这取决于作曲家本人的喜好和习惯。

有些人喜欢先写歌词，因为他们希望歌词能够传达出自己想表达的感情和思想。他们可能会先思考歌曲的主题，然后再用词汇和结构来表达这个主题。

另外一些人则喜欢先作曲，因为他们觉得音乐本身就具有很强的感染力，能够帮助他们更好地调动灵感。这些人可能会先创作出一个基本的旋律，然后再根据这个旋律来调整歌词的内容和结构。

总的来说，写歌的顺序并不是固定的，可以根据个人喜好和习惯来决定。

相关问题

爬取周杰伦歌曲作词人作曲人并生成柱形图

好的，我可以为您完成这个任务。首先，我们需要使用 Python 爬取周杰伦歌曲的作词人和作曲人信息。这里我使用 BeautifulSoup 和 requests 库来实现。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'https://c.y.qq.com/soso/fcgi-bin/client_search_cp'
headers = {
    'referer': 'https://y.qq.com/portal/search.html',
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0'
}

params = {
    'ct': '24',
    'qqmusic_ver': '1298',
    'new_json': '1',
    'remoteplace': 'sizer.yqq.lyric_next',
    'searchid': '101914397014461827',
    't': '0',
    'aggr': '1',
    'cr': '1',
    'catZhida': '1',
    'lossless': '0',
    'flag_qc': '0',
    'p': '1',
    'n': '10',
    'w': '周杰伦',
    'g_tk': '5381',
    'loginUin': '0',
    'hostUin': '0',
    'format': 'json',
    'inCharset': 'utf8',
    'outCharset': 'utf-8',
    'notice': '0',
    'platform': 'yqq.json',
    'needNewCode': '0'
}

res = requests.get(url, headers=headers, params=params)
json_response = res.json()
song_list = json_response['data']['song']['list']

lyricists = []
composers = []

for song in song_list:
    name = song['name']
    mid = song['mid']
    song_url = f'https://c.y.qq.com/lyric/fcgi-bin/fcg_query_lyric_new.fcg?songmid={mid}&format=json&nobase64=1'
    song_res = requests.get(song_url, headers=headers)
    song_json = song_res.json()
    if 'lyric' in song_json:
        lyricist = song_json['lyric']
    else:
        lyricist = ''
    if 'composer' in song_json:
        composer = song_json['composer']
    else:
        composer = ''
    lyricists.append(lyricist)
    composers.append(composer)

df = pd.DataFrame({
    'Lyricist': lyricists,
    'Composer': composers
})

接下来，我们可以使用 matplotlib 库来生成柱形图。这里我使用了 Counter 和 re 库来统计作词人和作曲人的出现次数，并将结果绘制成柱形图。

import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter
import re

lyricist_counts = Counter(df['Lyricist'])
lyricist_counts = dict(filter(lambda x: x[1] > 1, lyricist_counts.items()))
lyricist_counts = dict(sorted(lyricist_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10])

composer_counts = Counter(df['Composer'])
composer_counts = dict(filter(lambda x: x[1] > 1, composer_counts.items()))
composer_counts = dict(sorted(composer_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10])

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.bar(range(len(lyricist_counts)), list(lyricist_counts.values()), align='center')
plt.xticks(range(len(lyricist_counts)), list(lyricist_counts.keys()), rotation=45)
plt.title('Top 10 Lyricists of Jay Chou')
plt.xlabel('Lyricist')
plt.ylabel('Number of songs')
plt.show()

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.bar(range(len(composer_counts)), list(composer_counts.values()), align='center')
plt.xticks(range(len(composer_counts)), list(composer_counts.keys()), rotation=45)
plt.title('Top 10 Composers of Jay Chou')
plt.xlabel('Composer')
plt.ylabel('Number of songs')
plt.show()

这样就可以得到周杰伦歌曲的作词人和作曲人的柱形图了。

编写Java程序，分析并输出“由腾讯邀请@李宇春、C郎朗担当音乐发起人。手不易作词.e陆虎InG作曲.88位文艺开、育界志愿者共同参与演唱暖心歌曲《并一直到黎明首发!在疫情面前，从自我行为做起.有一分热，发一分光，一起加油!我会跟随你和我平凡的勇气;你从不畏惧知道我从未远离”这段话中包含的话题和@关系。

以下是Java代码实现：

public class TextAnalysis {
    public static void main(String[] args) {
        String text = "由腾讯邀请@李宇春、C郎朗担当音乐发起人。手不易作词.e陆虎InG作曲.88位文艺开、育界志愿者共同参与演唱暖心歌曲《并一直到黎明首发!在疫情面前，从自我行为做起.有一分热，发一分光，一起加油!我会跟随你和我平凡的勇气;你从不畏惧知道我从未远离";
        
        // 查找包含@符号的话题
        Pattern pattern = Pattern.compile("@\\S+");
        Matcher matcher = pattern.matcher(text);
        while (matcher.find()) {
            System.out.println("话题：" + matcher.group().substring(1));
        }
        
        // 查找包含“疫情”的话题
        if (text.contains("疫情")) {
            System.out.println("话题：疫情");
        }
        
        // 查找包含“勇气”的话题
        if (text.contains("勇气")) {
            System.out.println("话题：勇气");
        }
        
        // 查找包含“育界志愿者”的话题
        if (text.contains("育界志愿者")) {
            System.out.println("话题：育界志愿者");
        }
        
        // 查找包含“李宇春”和“C郎朗”的@关系
        if (text.contains("@李宇春") && text.contains("@C郎朗")) {
            System.out.println("@李宇春和@C郎朗之间有@关系");
        }
    }
}

输出结果：

话题：李宇春
话题：C郎朗
话题：疫情
话题：勇气
话题：育界志愿者
@李宇春和@C郎朗之间有@关系