python爬虫爬取站长
时间: 2023-11-08 17:00:28 浏览: 88
引用中提到,对于爬虫来说,懒加载对于解析数据是不准确的。在解析数据时,我们通常使用XPath或者BeautifulSoup来进行解析。若图片标签存在src2属性而非src属性,我们就不能准确地获取到图片的链接。
引用中提到了使用Python爬虫可以将所见网站的内容下载下来并制作成HTML模板。可以利用工具如xnx3和Jsoup来实现这个目的。
回答完问题后的
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python3爬取网易云歌曲,利用python3爬取网易云周杰伦所有专辑,歌曲,评论,并完成可视-站长资讯中心...
好的,我可以为您提供一些关于这个问题的指导。
首先,您需要使用 Python 3 编写爬虫脚本,从网易云音乐的网站上爬取歌曲、专辑和评论数据。可以使用 requests 库发出 HTTP 请求,使用 BeautifulSoup 库解析网页内容,使用 re 库处理数据。以下是一个简单的示例:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
# 获取某个专辑的所有歌曲
def get_album_songs(album_id):
url = 'https://music.163.com/album?id=' + str(album_id)
headers = {
'Referer': 'https://music.163.com/',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
r = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
song_list = soup.find('ul', {'class': 'f-hide'}).find_all('a')
songs = []
for song in song_list:
song_id = re.search(r'/song\?id=(\d+)', song['href']).group(1)
song_name = song.text
songs.append({'id': song_id, 'name': song_name})
return songs
# 获取某个歌曲的评论
def get_song_comments(song_id):
url = 'https://music.163.com/weapi/v1/resource/comments/R_SO_4_' + str(song_id) + '?csrf_token='
headers = {
'Referer': 'https://music.163.com/',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
params = {
'params': 'eyJ3IjoiQzJRIiwibmFtZSI6IkJyb3duVG9rZW4iLCJyIjoiaW5saW5lIiwiaCI6IjBjMzRjZDc1NjEwNzQxMzQ5OTg0ODY2ZmZkM2RiNTgyIiwidCI6IjEifQ==',
'encSecKey': '4b313b1a6bba5a2e2b75dcf9e16f5c5c3a1a15e0a5e7b9e7f8f9c7b7c066a3c3f02504f7b70c4e87d4a3c5e3b6b2e5f4b2d2f1e79b935a1a6b9e3e5da9c8f1a8c49e22b3f1fa908f8ccf2a17a0c4dcd3c6c5f2d6bf0a39e9d5c8f2a1a4b4b7d0f6a0b7a7f1'
}
r = requests.post(url, headers=headers, data=params)
comments = r.json()['comments']
return comments
```
接下来,您可以将数据存储到数据库中,例如使用 MongoDB。以下是一个简单的示例:
```python
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client['netease_music']
# 将某个专辑的所有歌曲存储到数据库中
def save_album_songs(album_id):
songs = get_album_songs(album_id)
for song in songs:
song['album_id'] = album_id
song['comments'] = []
db.songs.update({'id': song['id']}, song, upsert=True)
# 将某个歌曲的评论存储到数据库中
def save_song_comments(song_id):
comments = get_song_comments(song_id)
for comment in comments:
comment['_id'] = comment['commentId']
db.songs.update({'id': song_id}, {'$push': {'comments': comment}}, upsert=True)
```
最后,您可以使用 Flask 框架创建一个 Web 应用程序,将爬取的数据可视化展示出来。以下是一个简单的示例:
```python
from flask import Flask, render_template
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client['netease_music']
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
albums = db.albums.find()
return render_template('index.html', albums=albums)
@app.route('/album/<album_id>')
def album(album_id):
songs = db.songs.find({'album_id': album_id})
album_name = db.albums.find_one({'id': album_id})['name']
return render_template('album.html', songs=songs, album_name=album_name)
@app.route('/song/<song_id>')
def song(song_id):
song = db.songs.find_one({'id': song_id})
song_name = song['name']
comments = song['comments']
return render_template('song.html', song_name=song_name, comments=comments)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
以上是一个简单的爬取网易云音乐数据并可视化展示的示例,您可以根据自己的需求进行修改和完善。
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