Python爬取某云热歌榜：解析动态加载的歌曲数据

小白学大数据

发布于 2025-02-27 08:34:30

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一、背景与挑战

某云音乐的热歌榜数据是通过动态加载的方式呈现的，这意味着网页的HTML结构中并没有直接包含完整的歌曲信息，而是通过JavaScript动态请求后端接口获取数据并渲染到页面上。这种动态加载机制虽然提升了用户体验，但也增加了数据爬取的难度。传统的HTML解析方法（如BeautifulSoup）在这种情况下往往无法直接获取到完整的数据。

为了成功爬取某云热歌榜的动态加载歌曲数据，我们需要解决以下问题：

定位动态数据接口：找到某云音乐热歌榜数据的实际请求接口。
模拟请求：模拟浏览器的行为，发送请求并获取数据。
解析数据：将获取到的JSON格式数据解析为可操作的Python对象。
数据存储与分析：将爬取的数据存储到本地或数据库中，并进行简单的分析。
使用代理：在复杂的网络环境下，使用代理服务器可以提高爬虫的稳定性和安全性。

二、技术栈与工具

在开始爬取之前，我们需要准备以下技术栈和工具：

Python：作为主要的编程语言，用于实现爬虫逻辑。
Requests：用于发送HTTP请求，模拟浏览器行为。
JSON：用于解析某云音乐返回的JSON格式数据。
BeautifulSoup（可选）：用于解析HTML页面，辅助定位动态数据接口。
Pandas：用于数据存储和初步分析。
Chrome DevTools：用于分析网页的网络请求，找到动态数据接口。

三、定位动态数据接口

在爬取动态加载数据之前，我们需要找到某云音乐热歌榜数据的实际请求接口。这可以通过Chrome DevTools来完成：

打开某云音乐官网，进入热歌榜页面。
按下F12键打开开发者工具，切换到“网络”（Network）标签页。
刷新页面，观察网络请求，找到返回JSON格式数据的请求。
查看该请求的URL、请求方法（通常是GET或POST）、请求头和返回数据。

通过分析，我们发现某云音乐热歌榜的数据是通过一个API接口返回的，例如：

https://music.163.com/api/playlist/detail?id=3778678

这个接口返回的是JSON格式的数据，包含了热歌榜的歌曲信息。

四、模拟请求与数据获取

在定位到动态数据接口后，我们需要使用Python的requests库模拟浏览器请求，获取数据。为了确保爬虫的稳定性和安全性，我们将在请求中加入代理信息。以下是实现代码：

Python复制

import requests

# 某云音乐热歌榜接口URL
url = "https://music.163.com/api/playlist/detail?id=3778678"

# 设置请求头，模拟浏览器行为
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36",
    "Referer": "https://music.163.com/"
}

# 设置代理信息
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"

proxies = {
    "http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
    "https": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
}

# 发送GET请求
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    data = response.json()  # 将返回的JSON数据解析为Python字典
    print("数据获取成功！")
else:
    print("数据获取失败，状态码：", response.status_code)

五、解析JSON数据

获取到的JSON数据是一个嵌套的字典结构，我们需要解析其中的歌曲信息。以下是解析代码：

Python复制

import json

# 解析JSON数据，提取歌曲信息
def parse_songs(data):
    songs = []
    tracks = data.get("result", {}).get("tracks", [])  # 获取歌曲列表
    for track in tracks:
        song_info = {
            "song_id": track.get("id"),  # 歌曲ID
            "name": track.get("name"),  # 歌曲名称
            "artists": ", ".join([artist.get("name") for artist in track.get("artists", [])]),  # 歌手名称
            "album": track.get("album", {}).get("name"),  # 专辑名称
            "duration": track.get("duration") / 1000,  # 歌曲时长（秒）
            "popularity": track.get("popularity")  # 歌曲热度
        }
        songs.append(song_info)
    return songs

# 调用解析函数
songs = parse_songs(data)

# 打印解析后的歌曲信息
for song in songs:
    print(song)

六、数据存储与分析

爬取到的数据可以通过Pandas库存储到本地CSV文件中，方便后续分析。以下是存储代码：

Python复制

import pandas as pd

# 将歌曲信息存储为DataFrame
df = pd.DataFrame(songs)

# 保存到本地CSV文件
df.to_csv("netease_hot_songs.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
print("数据已保存到本地CSV文件！")