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Python数据可视化:网易云音乐歌单

Python开发者 • 2 月前 • 72 次点击  

(给Python开发者加星标,提升Python技能


作者:法纳斯特(本文来自作者投稿,简介见末尾)


网易云音乐2018年度听歌报告—遇见你,真好


相信有不少人在上周,应该已经看过自己网易云音乐的年度报告了。


小F也是去凑凑热闹,了一波自己的年度听歌报告。


那么你在云村又听了多少首歌,听到最多的歌词又是什么呢?


2018年你的年度歌手又是谁,哪些又是你最爱的歌呢?


不过相比去年,我的票圈并没有很多发自己年度报告的朋友。


不得不说,版权之争开始,网易云音乐似乎就在走下坡路。


很多喜欢的歌听不了,这应该是大家共同的痛点。


最大的印象就是周董的歌,在愚人节时下架了,原以为只是个玩笑,不想却是真的。


本次通过对网易云音乐华语歌单数据的获取,对华语歌单数据进行可视化分析。


可视化库不采用pyecharts,来点新东西。


使用matplotlib可视化库,利用这个底层库来进行可视化展示。



/ 01 / 网页分析


01 歌单索引页



选取华语热门歌单页面。


获取歌单播放量,名称,及作者,还有歌单详情页链接。


本次一共获取了1302张华语歌单。


02 歌单详情页



获取歌单详情页信息,信息比较多。


有歌单名,收藏量,评论数,标签,介绍,歌曲总数,播放量,收录的歌名。


这里歌曲的时长、歌手、专辑信息在网页的iframe中。


需要用selenium去获取信息,鉴于耗时过长,小F选择放弃...


有兴趣的小伙伴,可以试一下哈...



/ 02 / 数据获取


01 歌单索引页


from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time

headers = {
    'User-Agent''Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
}

for i in range(0133035):
    print(i)
    time.sleep(2)
    url = 'https://music.163.com/discover/playlist/?cat=欧美&order=hot&limit=35&offset=' + str(i)
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    html = response.text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 获取包含歌单详情页网址的标签
    ids = soup.select('.dec a')
    # 获取包含歌单索引页信息的标签
    lis = soup.select('#m-pl-container li')
    print(len(lis))
    for j in range(len(lis)):
        # 获取歌单详情页地址
        url = ids[j]['href']
        # 获取歌单标题
        title = ids[j]['title']
         # 获取歌单播放量
        play = lis[j].select('.nb')[0].get_text()
        # 获取歌单贡献者名字
        user = lis[j].select('p')[1].select('a')[0].get_text()
        # 输出歌单索引页信息
        print(url, title, play, user)
        # 将信息写入CSV文件中
        with open('playlist.csv''a+', encoding='utf-8-sig'as f:
            f.write(url + ',' + title + ',' + play + ',' + user + '\n')


获取歌单索引页信息如下,共1302张华语歌单。



02 歌单详情页


from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import requests
import time

df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None, error_bad_lines=False, names=['url''title''play''user'])

headers = {
    'User-Agent''Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
}

for  i in df['url']:
    time.sleep(2)
    url = 'https://music.163.com' + i
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    html = response.text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 获取歌单标题
    title = soup.select('h2')[0].get_text().replace(','',')
    # 获取标签
    tags = []
    tags_message = soup.select('.u-tag i')
    for p in tags_message:
        tags.append(p.get_text())
    # 对标签进行格式化
    if len(tags) > 1:
        tag = '-'.join(tags)
    else:
        tag = tags[0]
    # 获取歌单介绍
    if soup.select('#album-desc-more'):
        text = soup.select('#album-desc-more')[0].get_text().replace('\n''').replace(','',')
    else:
        text = '无'
    # 获取歌单收藏量
    collection = soup.select('#content-operation i')[1].get_text().replace('(''').replace(')''')
    # 歌单播放量
    play = soup.select('.s-fc6')[0].get_text()
    # 歌单内歌曲数
    songs = soup.select('#playlist-track-count')[0].get_text()
    # 歌单评论数
    comments = soup.select('#cnt_comment_count')[0].get_text()
    # 输出歌单详情页信息
    print(title, tag, text, collection, play, songs, comments)
    # 将详情页信息写入CSV文件中
    with open('music_message.csv''a+', encoding='utf-8-sig'as f:
        f.write(title + ',' + tag + ','  + text + ',' + collection + ',' + play + ',' + songs + ',' + comments + '\n')
    # 获取歌单内歌曲名称
    li = soup.select('.f-hide li a')
    for j in li:
        with open('music_name.csv''a+', encoding='utf-8-sig'as f:
            f.write(j.get_text() + '\n')


获取的1302张华语歌单的详情。



1302张歌单里的121118首歌。




/ 03 / 数据可视化


可视化代码已上传GitHub,点击左下角阅读原文即可访问!!!


01 歌曲出现次数 TOP10



榜上的十首歌,除了「水星记」,小F听得次数都不少。


那么你又是如何的呢?


在小F的印象里,这些歌都曾在网易云音乐热歌榜的榜首出现过。


02 歌单贡献UP主 TOP10



10大歌单贡献UP主,感谢这些辛勤的“搬运工”,给大家带来优质的歌单。


给广大懒人癌患者,亦或选择困难症患者,带来福利。


03 歌单播放量 TOP10



歌单播放量前十名单,第一名7000多万播放量。


其实matplotlib生成的图是挺清楚的,只不过一上传就变模糊了。


所以这里你可能会觉得图片质量不行...


其实并不是,为此小F做了相应的图表,具体见文末~


04 歌单收藏量 TOP10



同样是好东西,收藏收藏!!!


有一些歌单和播放量TOP10里歌单有重复。


05 歌单评论数 TOP10



歌单「再见大侠:武侠小说泰斗金庸逝世」评论数最多。


相信不少人的阅读时光,就是与金庸前辈的武侠小说一起度过。


飞雪连天射白鹿,笑书神侠倚碧鸳。


还有由小说改编成的电视剧,都是经典!!!


小F武侠小说看的少,武侠电视剧看的多...


06 歌单收藏数量分布情况



将收藏数做对数处理,使得能直观看出歌单收藏数的分布。


主要分布在0-15万之间(ln(150000)=12)。


07 歌单播放数量分布情况



歌单播放数主要分布在0-1000万。


其中ln(10000000)=16。


08 歌单标签图



既然选取的是华语歌单,那么华语这二字必不可少,而且还占大头。


那么就看看除了华语,还有什么其他标签。


「流行」没啥好说的。


「古风」「说唱」「民谣」近些年来热度是越来越高,不过也有玩坏的时候。


比如「离人愁」、「一人我饮酒醉」,小F作为吃瓜群众,只能说且行且珍惜...


09 歌单介绍词云图



歌单介绍词云图,希望你能找到你喜欢某首歌的原因!!!


到底是希望,还是青春,亦或是回忆呢?



/ 04 / 总结


最后,把本次搜刮的干货,分享给大家。





可视化及相关代码都放「GitHub」上头了。链接:https://github.com/Tobby-star/music_163




【本文作者】


法纳斯特,Python爱好者,专注爬虫,数据分析及可视化



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