PythonQQ音乐热度排行国内外研究状况
时间: 2023-12-25 12:28:35 浏览: 46
根据提供的引用内容,没有明确提到Python在QQ音乐热度排行国内外研究方面的应用情况。但是,Python在数据分析和可视化方面的应用非常广泛,可以通过Python对QQ音乐的数据进行分析和可视化,以了解QQ音乐热度排行的国内外研究状况。
以下是Python对QQ音乐数据进行分析和可视化的一些例子:
1. 使用Python爬虫获取QQ音乐热度排行榜单数据,并使用Matplotlib库进行可视化展示。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取QQ音乐热度排行榜单数据
url = 'https://y.qq.com/n/yqq/toplist/4.html'
headers = {
'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'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
song_list = soup.select('.songlist__songname_txt')
# 统计歌曲类型出现的次数
song_type = {}
for song in song_list:
type = song.get('title').split('-')[0]
if type in song_type:
song_type[type] += 1
else:
song_type[type] = 1
# 可视化展示
plt.bar(song_type.keys(), song_type.values())
plt.title('QQ音乐热度排行榜单歌曲类型分布')
plt.xlabel('歌曲类型')
plt.ylabel('出现次数')
plt.show()
```
2. 使用Python爬虫获取QQ音乐热度排行榜单数据,并使用Pandas库进行数据分析和可视化展示。
```python
import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取QQ音乐热度排行榜单数据
url = 'https://y.qq.com/n/yqq/toplist/4.html'
headers = {
'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'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
song_list = soup.select('.songlist__songname_txt')
# 将数据存储到DataFrame中
data = []
for song in song_list:
name = song.get('title').split('-')[1]
singer = song.get('title').split('-')[0]
hot = song.parent.select('.songlist__score')[0].get_text()
data.append([name, singer, hot])
df = pd.DataFrame(data, columns=['歌曲名', '歌手', '热度'])
# 对数据进行分析和可视化展示
df['热度'] = df['热度'].astype(int)
df.groupby('歌手')['热度'].sum().sort_values(ascending=False).head(10).plot(kind='bar')
plt.title('QQ音乐热度排行榜单歌手热度排名')
plt.xlabel('歌手')
plt.ylabel('热度')
plt.show()
```