前言:
现在你们对“周杰伦歌词txt”大概比较注重,咱们都想要剖析一些“周杰伦歌词txt”的相关文章。那么小编同时在网络上网罗了一些有关“周杰伦歌词txt””的相关内容,希望同学们能喜欢,朋友们一起来了解一下吧!复习
当然,还要有复习。在上一关,我们使用两种方式,爬取了热门菜谱清单,内含:菜名、原材料、详细烹饪流程的URL。代码如下:
import requests# 引用requests库from bs4 import BeautifulSoup# 引用BeautifulSoup库res_foods = requests.get(';)# 获取数据bs_foods = BeautifulSoup(res_foods.text,'html.parser')# 解析数据tag_name = bs_foods.find_all('p',class_='name')# 查找包含菜名和URL的<p>标签tag_ingredients = bs_foods.find_all('p',class_='ing ellipsis')# 查找包含食材的<p>标签list_all = []# 创建一个空列表,用于存储信息for x in range(len(tag_name)):# 启动一个循环,次数等于菜名的数量 list_food = [tag_name[x].text[18:-14],tag_name[x].find('a')['href'],tag_ingredients[x].text[1:-1]] # 提取信息,封装为列表。注意此处[18:-14]切片和之前不同,是因为此处使用的是<p>标签,而之前是<a> list_all.append(list_food) # 将信息添加进list_allprint(list_all)# 打印# 以下是另外一种解法list_foods = bs_foods.find_all('div',class_='info pure-u')# 查找最小父级标签list_all = []# 创建一个空列表,用于存储信息for food in list_foods: tag_a = food.find('a') # 提取第0个父级标签中的<a>标签 name = tag_a.text[17:-13] # 菜名,使用[17:-13]切掉了多余的信息 URL = ';+tag_a['href'] # 获取URL tag_p = food.find('p',class_='ing ellipsis') # 提取第0个父级标签中的<p>标签 ingredients = tag_p.text[1:-1] # 食材,使用[1:-1]切掉了多余的信息 list_all.append([name,URL,ingredients]) # 将菜名、URL、食材,封装为列表,添加进list_allprint(list_all)# 打印
将想要的数据分别提取,再做组合是一种不错的思路。但是,如果数据的数量对不上,就会让事情比较棘手。比如,在我们的案例里,如果一个菜有多个做法,其数量也没规律,那么菜名和URL的数量就会对不上。
寻找最小共同父级标签是一种很常见的提取数据思路,它能有效规避这个问题。但有时候,可能需要你反复操作,提取数据。
所以在实际项目实操中,需要根据情况,灵活选择,灵活组合。我们本关卡所做的项目,只是刚刚好两种方式都可以爬取。
text获取到的是该标签内的纯文本信息,即便是在它的子标签内,也能拿得到。但提取属性的值,只能提取该标签本身的。
from bs4 import BeautifulSoupbs = BeautifulSoup('<p><a>惟有痴情难学佛</a>独无媚骨不如人</p>','html.parser')tag = bs.find('p')print(tag.text)
在爬虫实践当中,其实常常会因为标签选取不当,或者网页本身的编写没做好板块区分,你可能会多提取到出一些奇怪的东西。
当遇到这种糟糕的情况,一般有两种处理方案:数量太多而无规律,我们会换个标签提取;数量不多而有规律,我们会对提取的结果进行筛选——只要列表中的若干个元素就好。
项目:爬取周杰伦 的歌
我还记得自己年少时,沉迷于收集他的专辑、歌单,生怕有缺漏……在当时,互联网不像今天这样普及,做这事可一点都不容易——你必须和小镇上卖CD的老板,非常熟稔才行。
但在今天,我能借助爬虫非常轻松地满足自己的收藏癖。接下来,我也会教给你怎么去做。这就是本关项目:寻找周杰伦,爬取周杰伦的歌曲清单。
我们会尝试用前几关的知识,去完成这个项目。很快,你会发现事情仿佛不是那样简单。你需要一些新工具的帮助,它们的名字叫Network,XHR,json。稍后,我会为你一一介绍。
分析过程
当接手一个新项目,开发人员们并不会一上来就去写代码,他们会先去思考这个项目应当如何实现。我们,也是如此。
如果说我们是要爬取周杰伦的歌,那么首先要思考的是:哪家网站,拥有周杰伦的歌曲版权?
获取这个问题答案的方法有两种:其一是自己上网搜,其二是听我这个资深乐迷讲——答案是QQ音乐。
请你务必新建一个浏览器标签,跟随我操作。首先,我们先去QQ音乐的官网,看看它的robots协议,结果应如下:
从robots协议看,只是禁止了playlist相关的信息爬取,问题不大,放心去吧!我们来进入QQ音乐的官网首页:
接着,在上图的搜索框内输入“周杰伦”,然后点击回车。此时,页面会发生跳转,结果如下图所示:
你能看到,我们想要的歌曲信息,就在这个页面里。这个页面,它的网址会是:
剩下的事情就简单了,根据我们已经学过的知识,我们可以借助requests和BeautifulSoup,来爬取想要的数据。它的过程,大概会是这样:
根据爬虫四步,我们会利用requests.get()去请求该网址;使用BeautiSoup对请求结果进行解析;利用find_all方法拿到我们想要的标签;提取歌曲清单。
现在,我们可以尝试写代码。
代码实现
根据前两关所学的知识,如果不出意外,我们的代码大概可以写成这幅模样:
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupres_music = requests.get(';)# 请求html,得到responsebs_music = BeautifulSoup(res_music.text,'html.parser')# 解析htmllist_music = bs_music.find_all('a',class_='js_song')# 查找class属性值为“js_song”的a标签,得到一个由标签组成的列表for music in list_music:# 对查找的结果执行循环 print(music['title']) # 打印出我们想要的音乐名
看上去仿佛没什么问题,但其实这个代码是没办法工作的。你可以先试试看,我再为你解释原因:
自己练习
程序运行的结果,是什么都找不到……当我们写代码遇到这种情况,我们首先要确认自己的代码是否有问题。
我们可以从下往上,倒推着一步一步排查:看提取是不是出错,看解析是不是出错,看请求是不是出错。现在,我们先去print(list_music)看看它里面的值。请点击运行下方代码:
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupres_music = requests.get(';)# 请求html,得到responsebs_music = BeautifulSoup(res_music.text,'html.parser')# 解析htmllist_music = bs_music.find_all('a',class_='js_song')# 查找class属性值为“js_song”的a标签,得到一个由标签组成的列表print(list_music)# 打印它
list_music,空无一物,它是一个空列表。解析不太可能出问题,因为就一行代码而且符合规范。难道说请求本身就错误了,网页源代码中,根本没有我们要找的歌曲名?我们来print(res_music)。
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupres_music = requests.get(';)# 请求html,得到responseprint(res_music.text)# 打印它
认真翻找它,果然!网页源代码里根本没有我们想要的歌曲清单。
事已至此,已经验证不是代码本身的问题,但目标却未能得到实现。我们就得往前回滚一步:思考,是不是上一步的分析出了问题?
重新分析过程
网页源代码里没有我们想要的数据,那它究竟藏到了哪里呢?
想找到答案,需要用到一项新技能——翻找Network!下面,我来一步步带你做。
什么是Network
我们先去看看Network的页面。在你刚才打开的QQ音乐页面,调用“检查”(ctrl+shift+i)工具,然后点击Network。
如上图左边框框里的是Elements,我们在那里查看网页源代码。右边框框是我们现在要关注的Network。
Network的功能是:记录在当前页面上发生的所有请求。现在看上去好像空空如也的样子,这是因为Network记录的是实时网络请求。现在网页都已经加载完成,所以不会有东西。
我们点击一下刷新,浏览器会重新访问网络,这样就会有记录。如下图:
哗~密密麻麻地出来了许多,在图最下面,它告诉我们:此处共有52个请求,36.9kb的流量,耗时2.73s完成。
这个,正是我们的浏览器每时每刻工作的真相:它总是在向服务器,发起各式各样的请求。当这些请求完成,它们会一起组成我们在Elements中看到的网页源代码。
为什么我们刚才没办法拿到歌曲清单呢?答,这是因为我们刚刚写的代码,只是模拟了这52个请求中的一个(准确来说,就是第0个请求),而这个请求里并不包含歌曲清单。
现在请挪动鼠标,找到这个页面的第0个请求:search.html,然后点击它,如下图,我们来查看它的Response(官方翻译叫“响应”,你可以理解为服务器对浏览器这个请求的回应内容,即请求的结果)。
其实,它就是我们刚刚用requests.get()获取到的网页源代码,它里面不包含歌曲清单。
一般来说,都是这种第0个请求先启动了,其他的请求才会关联启动,一点点地将网页给填充起来。做一个比喻,第0个请求就好比是人的骨架,确定了这个网页的结构。在此之后,众多的请求接连涌入,作为人的血脉经络。如此,人就变好看。
当然啦,也有一些网页,直接把所有的关键信息都放在第0个请求里,尤其是一些比较老(或比较轻量)的网站,我们用requests和BeautifulSoup就能解决它们。比如我们体验过的“这个书苑不太冷”,比如你看过的“人人都是蜘蛛侠”博客,比如豆瓣。
总之,为了成功抓取到歌曲清单。我们得先找到,歌名藏在哪一个请求当中。再用requests库,去模拟这个请求。
Network怎么用
想做这个,我们需要先去了解下Network面板怎么用。回头看我们之前给的图:
从上往下,只看我圈起来的内容的话,它有四行信息。下面,我来为你介绍它。
第0行的左侧,红色的圆钮是启用Network监控(默认高亮打开),灰色圆圈是清空面板上的信息。右侧勾选框Preserve log,它的作用是“保留请求日志”。如果不点击这个,当发生页面跳转的时候,记录就会被清空。所以,我们在爬取一些会发生跳转的网页时,会点亮它。
第1行,是对请求进行分类查看。我们最常用的是:ALL(查看全部)/XHR(仅查看XHR,我们等会重点讲它)/Doc(Document,第0个请求一般在这里),有时候也会看看:Img(仅查看图片)/Media(仅查看媒体文件)/Other(其他)。最后,JS和CSS,则是前端代码,负责发起请求和页面实现;Font是文字的字体;而理解WS和Manifest,需要网络编程的知识,倘若不是专门做这个,你不需要了解。
夹在第2行和第1行中间的,是一个时间轴。记录什么时间,有哪些请求。而第2行,就是各个请求,你可以看下面这张表来理解(读,但不需要记忆)。
在第3行,我们讲过了,是个统计:有多少个请求,一共多大,花了多长时间。
什么是XHR?
在Network中,有一类非常重要的请求叫做XHR(当你把鼠标在XHR上悬停,你可以看到它的完整表述是XHR and Fetch),未来我们几乎每一关都要和它打交道。下面,我来为你重点介绍它。
我们平时使用浏览器上网的时候,经常有这样的情况:浏览器上方,它所访问的网址没变,但是网页里却新加了内容。
典型代表:如购物网站,下滑自动加载出更多商品。在线翻译网站,输入中文实时变英文。比如,你正在使用的教学系统,每点击一次Enter就有新的内容弹出。
再比如,我们正在爬取的QQ音乐案例,如果你对“周杰伦”的搜索结果进行翻页,浏览器上方显示的网址,也不会发生变化。对此,你可以试试看。
这个,叫做Ajax技术(技术本身和爬虫关系不大,在此不做展开,你可以通过搜索了解)。应用这种技术,好处是显而易见的——更新网页内容,而不用重新加载整个网页。又省流量又省时间的,何乐而不为。
如今,比较新潮的网站都在使用这种技术来实现数据传输。只剩下一些特别老,或是特别轻量的网站,还在用老办法——加载新的内容,必须要跳转一个新网址。
这种技术在工作的时候,会创建一个XHR(或是Fetch)对象,然后利用XHR对象来实现,服务器和浏览器之间传输数据。在这里,XHR和Fetch并没有本质区别,只是Fetch出现得比XHR更晚一些,所以对一些开发人员来说会更好用,但作用都是一样的。
XHR怎么请求?
显而易见,对照前面的表单。我们的歌曲清单不在网页源代码里,而且也不是图片,不是媒体文件,自然只会是在XHR里。我们现在去找找看,点击XHR按钮。
这个网页里一共有10个XHR或Fetch,我们要从里面找出带有歌单的那一个。
笨办法当然是一个一个实验,但聪明的办法是去尝试阅读它们的名字。比如你一眼就看到:client_search(客户端搜素)……而且它最大,有10.9KB,我们来点击它。
出现了如上图这样的一个窗口,我们先来看蓝框里面的内容,从左往右分别是:Headers:标头(请求信息)、Preview:预览、Response:原始信息、Timing:时间。
点击Preview,你能在里面发现我们想要的信息:歌名就藏在里面!(只是有点难找,需要你一层一层展开:data-song-list-0-name,然后就能看到“告白气球”)
那如何把这些歌曲名拿到呢?这就需要我们去看看最左侧的Headers,点击它。如下所示,它被分为四个板块。
我们把后面的三个,留待后续关卡详细解释。今天,你只是看看它们就好,然后将注意力放在第0个General上面。点开它,你会看到:
看到了吗?General里的Requests URL就是我们应该去访问的链接。如果在浏览器中打开这个链接,你会看到一个让人绝望的结构:最外层是一个字典,然后里面又是字典,往里面又有列表和字典……
它就和你在Response里看到的一个样。还是放弃挣扎吧,回到原网址,直接用Preview来看就好。列表和字典在此都会有非常清晰的结构,层层展开。
如上,我们一层一层地点开,按照这样的顺序:data-song-list-0-name,看到:
歌曲名就在这里,它的键是name。理解这句话:这个XHR是一个字典,键data对应的值也是一个字典;在该字典里,键song对应的值也是一个字典;在该字典里,键list对应的值是一个列表;在该列表里,一共有20个元素;每一个元素都是一个字典;在每个字典里,键name的值,对应的是歌曲名。
此刻的你有了一个大胆的想法:利用requests.get()访问这个链接,把这个字典下载到本地。然后去一层一层地读取,拿到歌曲名。
到此,我们的代码可以写成这样,你可以尝试运行看看:
已完成课堂练习重做分享
main.py
import requests# 引用requests库res = requests.get('¬ice=0&platform=yqq.json&needNewCode=0')# 调用get方法,下载这个字典print(res.text)# 把它打印出来
在这里,我们又遇到一个障碍:使用res.text取到的,是字符串。它不是我们想要的列表/字典,数据取不出来。老虎吃天,没处下嘴。
json是什么?
或许你会问:吴枫老师,我们已经学过如何把response对象转成字符串,那有没有什么属性或者方法,能把response对象转成列表/字典呢?
办法自然有,但我要先讲给你一个新的知识点——json。
json是什么呢?粗暴地来解释,在Python语言当中,json是一种特殊的字符串,这种字符串特殊在它的写法——它是用列表/字典的语法写成的。
a = '1,2,3,4'# 这是字符串b = [1,2,3,4]# 这是列表c = '[1:2,3:4]'# 这是字符串,但它是用json格式写的字符串
这种特殊的写法决定了,json能够有组织地存储信息。
我们在生活当中,总是在接触林林总总的数据。如果它们直接以堆砌的形式出现在你面前,你很难阅读它。比如:想象一个乱序排布的字典,一个堆满文件的电脑桌面,一本不分段落章节的小说……
数据需要被有规律地组织起来,我们才能去查找、阅读、分析、理解。比如:汉语字典应该按照拼音排序,文件应该按照一定规律放进不同的文件夹,小说要有章节目录——大标题、中标题、小标题。
可以发现,组织数据的方式也有规律,规律有三条:
一般来说,这三条占得越多,数据的结构越清晰;占得越少,数据的结构越混沌。
生活如此,网络之间的数据传输也是如此。在之前,我们已经学习过html,它通过标签、属性来实现分层和对应。
json则是另一种组织数据的格式,长得和Python中的列表/字典非常相像。它和html一样,常用来做网络数据传输。刚刚我们在XHR里查看到的列表/字典,严格来说其实它不是列表/字典,它是json。
或许你会有疑问:那直接写成列表/字典不就好了,为什么要把它表示成字符串?答案很简单,因为不是所有的编程语言都能读懂Python里的数据类型(如,列表/字符串),但是所有的编程语言,都支持文本(比如在Python中,用字符串这种数据类型来表示文本)这种最朴素的数据类型。
如此,json数据才能实现,跨平台,跨语言工作。
而json和XHR之间的关系:XHR用于传输数据,它能传输很多种数据,json是被传输的一种数据格式。就是这样而已。
我们总是可以将json格式的数据,转换成正常的列表/字典,也可以将列表/字典,转换成json。
json数据如何解析?
说回到我们的案例,当我们请求得到了json数据,应该如何读取呢?我们可以在requests库的官方文档中,找到答案。我们打开浏览器,搜索“requests 官方文档”,会来到这个界面:
点开链接,进入文档,你会看到一个非常傲娇的作者。
使用浏览器的ctrl+f功能,在网页内搜索关键词json,能够非常快捷地找到这里:
点击进入,你将看到requests库处理json数据的方法。
你看方法很简单,请求到数据之后,使用json()方法即可成功读取。接下来的操作,就和列表/字典相一致。
下面来体验一下,运行下方代码:
已完成课堂练习重做分享
main.py
import requests# 引用requests库res_music = requests.get('¬ice=0&platform=yqq.json&needNewCode=0')# 调用get方法,下载这个字典json_music = res_music.json()# 使用json()方法,将response对象,转为列表/字典print(type(json_music))# 打印json_music的数据类型
实操:完成代码实现
现在,我们至少可以写代码,提取出20个周杰伦的歌曲名。你可以尝试续写这个代码,稍后我会提供参考答案。
以下,是我所提供的参考答案:
import requests# 引用requests库res_music = requests.get('¬ice=0&platform=yqq.json&needNewCode=0')# 调用get方法,下载这个字典json_music = res_music.json()# 使用json()方法,将response对象,转为列表/字典list_music = json_music['data']['song']['list']# 一层一层地取字典,获取歌单列表for music in list_music:# list_music是一个列表,music是它里面的元素 print(music['name']) # 以name为键,查找歌曲名
你应该能看到类似这样的结果(反正我写这个教程的时候是这样,不知道现在会不会变):
成功!撒花!
就是这样一个代码,它能拿到周杰伦在QQ音乐上,前20个歌曲的名单。
事实上,如果对这个程序稍加延展,它就能拿到:歌曲名、所属专辑、播放时长,以及播放链接。因为这些信息都在那个XHR里,认真观察分析,如果有必要的话还可以配合翻译软件。最终,你可以用同样的方法把它们提取出来。就像这样:
import requests# 引用requests库res_music = requests.get('¬ice=0&platform=yqq.json&needNewCode=0')# 调用get方法,下载这个字典json_music = res_music.json()# 使用json()方法,将response对象,转为列表/字典list_music = json_music['data']['song']['list']# 一层一层地取字典,获取歌单列表for music in list_music:# list_music是一个列表,music是它里面的元素 print(music['name']) # 以name为键,查找歌曲名 print('所属专辑:'+music['album']['name']) # 查找专辑名 print('播放时长:'+str(music['interval'])+'秒') # 查找播放时长 print('播放链接:;+music['mid']+'.html\n\n') # 查找播放链接
你也可以尝试在之前的基础上续写这个代码,将歌曲名、所属专辑、播放时长,以及播放链接自己给提取出来。
其中,拿到歌曲链接这一步可能稍有难度。你可以先试试看,如果写不出,可以点击“需要帮助”,获取帮助。
已完成课堂练习重做分享
续写下方代码,将歌曲名、所属专辑、播放时长,以及播放链接自己给提取出来。
一个总结
截至当前,我们已经部分完成了初定目标:爬取周杰伦的歌曲清单。
为什么说部分?一方面是我们只拿到20首歌曲的信息,远不能满足一个狂热粉丝的需要。另一方面,只拿到歌名/专辑/时长……这些数据还不够酷,狂热粉丝还想拿到所有的歌词,甚至还有歌曲的评论。
这会是一个浩荡的工程,因为有相当量的数据要爬取。但拿到这些数据,它就有了数据分析价值:周杰伦的歌最常出现哪些关键词?用户都在评论些什么内容?他们都喜欢在什么时间听?
同理,你可以拿到任何一个歌手的这些信息。如果你是一个音乐行业的从业者,那么它们将对于你产生价值。如果你不是,那么这个爬虫技术,可以帮助你在自己行业创造价值——换自己领域的网站去爬就好。
想拿到这么多数据,你需要学习下一关的知识:狂热粉丝——带参数请求数据。
拿到这么多数据,想要有规律地存储,你要学习第6关的知识:爬到的数据存哪里?——csv&excel文件
这么多的数据,爬起来太慢想要对它进行加速怎么办?你就需要学习11、12关的知识……
如是种种,学无止境,说的就是这样一回事。但事情的最开始,这所有一切的底层原理,一定还是这寥寥几行代码。
截止到这一关,你已经能够看懂绝大多数的网络数据请求组,并且尝试用Python去模拟这些请求,再往后,都是基于此的延伸。
下面,我们来总结下今日份的知识点。
一个复习
Network能够记录浏览器的所有请求。我们最常用的是:ALL(查看全部)/XHR(仅查看XHR)/Doc(Document,第0个请求一般在这里),有时候也会看看:Img(仅查看图片)/Media(仅查看媒体文件)/Other(其他)。最后,JS和CSS,则是前端代码,负责发起请求和页面实现;Font是文字的字体;而理解WS和Manifest,需要网络编程的知识,倘若不是专门做这个,你不需要了解。
在Network,有非常重要的一类请求是XHR(或Fetch),因为有它的存在,人们不必刷新/跳转网页,即可加载新的内容。随着技术发展,XHR的应用频率越来越高,我们常常需要在这里找我们想要的数据。
XHR的功能是传输数据,其中有非常重要的一种数据是用json格式写成的,和html一样,这种数据能够有组织地存储大量内容。json的数据类型是“文本”,在Python语言当中,我们把它称为字符串。我们能够非常轻易地将json格式的数据转化为列表/字典,也能将列表/字典转为json格式的数据。
如何解析json数据?答案如下:
而如果你想在Python语言中,实现列表/字典转json,json转列表/字典,则需要借助json模块。json模块不在我们的教学范围之内,所以不做展开。你可阅读它的官方文档来了解,地址在这里:
一个简单的应用示例,是这样:
import json# 引入json模块a = [1,2,3,4]# 创建一个列表a。b = json.dumps(a)# 使用dumps()函数,将列表a转换为json格式的字符串,赋值给b。print(b)# 打印b。print(type(b))# 打印b的数据类型。c = json.loads(b)# 使用loads()函数,将json格式的字符串b转为列表,赋值给c。print(c)# 打印c。print(type(c)) # 打印c的数据类型。
从过程上来说呢:我们先是制定一个目标(爬取周杰伦的歌曲清单);根据目标,确认一个方案(爬取QQ音乐);带着方案,去分析它的网站结构;最后去写代码。
在写代码的过程当中,我们会遇到困难(如分析错了,如json数据不知如何解析);我们去学习新知识,去网络上搜索官方文档找到解决方案;最终完成项目。
我们今天做这样一个小项目是如此。程序员们在工作的时候,其实也是这样解决问题:根据目标找方案,根据方案做执行,执行遇到问题就去学习、搜索。
如此,就没有解决不了的问题。
我们下一章节见!
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