Python批量下载音乐教程：requests+pyparsing实战

本文档详细介绍了如何利用Python编程语言批量下载音乐，主要针对的是在线音乐平台如百度音乐。首先，作者提到了所需的工具和环境，包括Python 3.6.5版本的anaconda环境和PyCharm编辑器，以及requests和parsel这两个第三方库。 文章的核心知识点涉及网络请求和数据解析。作者以陈粒的《走马》为例，讲解了如何通过浏览器开发者工具抓取音乐的真实URL。通常情况下，音乐URL会被隐藏或加密，但通过对网络请求的分析，发现真实的URL隐藏在如`http://musicapi.taihe.com/v1/restserver/ting?method=baidu.ting.song.playAAC&format=jsonp&callback=jQuery17206453751179783578_1544942124991&songid=243093242&from=web&_=1544942128336`这样的API中，这是一个JSONP格式的响应，包含了歌曲ID（songid）等参数。 关键步骤包括： 1. 使用requests库发送GET请求到API接口，获取歌曲的JSON数据。 2. 数据解析：由于返回的是JSON格式，可以使用Python的内置json模块或者第三方库如pandas或jsonpath等来解析数据，提取出songid。 3. 分析URL结构：识别URL中不变的部分（如域名、方法和format），以及可变部分（如songid和时间戳），理解它们在下载过程中的作用。 4. 批量获取songid：通过开发者工具观察页面源码或使用网页爬虫技术，找出所有歌曲的songid。 5. URL拼接：根据songid批量构建下载URL，然后使用requests库进行下载。 在实际操作中，可能需要处理反爬虫策略，如设置User-Agent，添加cookie，或者使用代理IP，以确保请求的合法性。此外，注意版权问题，在进行批量下载前确保你有权访问和使用这些音乐。 总结来说，本文提供了一个基础框架，帮助读者通过Python编写脚本来批量下载指定歌手的音乐，涉及到的关键技术包括HTTP请求、数据解析和网页爬虫的基本概念。这对于那些想要自动化音乐下载或者学习网络爬虫技术的读者来说，是一份实用且具有指导意义的教程。