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Python 爬虫项目实战(一):爬取某云热歌榜歌曲

hfteth 2025-07-06 12:17:34 技术文章 3 ℃

前言

网络爬虫(Web Crawler),也称为网页蜘蛛(Web Spider)或网页机器人(Web Bot),是一种按照既定规则自动浏览网络并提取信息的程序。爬虫的主要用途包括数据采集、网络索引、内容抓取等。

爬虫的基本原理

  • 种子 URL:爬虫从一个或多个种子 URL 开始,这些 URL 是起点。
  • 发送请求:爬虫向这些种子 URL 发送 HTTP 请求,通常是 GET 请求。
  • 获取响应:服务器返回网页的 HTML 内容作为响应。
  • 解析内容:爬虫解析 HTML 内容,提取所需的数据(如文本、链接、图片等)。
  • 提取链接:从网页中提取出所有链接,并将这些链接加入待访问队列。
  • 重复过程:爬虫重复上述步骤,直到达到某个停止条件,如爬取了一定数量的页面,或所有页面都被爬取完毕。

爬虫的分类

  • 通用爬虫:设计用于抓取整个互联网的大量网页。搜索引擎(如 Google、Bing)的爬虫就是通用爬虫。
  • 聚焦爬虫:专注于特定主题或领域,抓取相关网页。比如,一个新闻爬虫只抓取新闻网站的内容。
  • 增量爬虫:仅抓取自上次爬取以来发生变化或更新的网页,适用于动态内容更新频繁的网站。
  • 爬虫的合法性和道德:在编写和运行爬虫时,必须遵循以下原则:
  • 遵守网站的 robots.txt:大多数网站都有一个 robots.txt 文件,规定了哪些页面允许被爬取,哪些不允许。爬虫应当尊重这些规则。
  • 避免过度抓取:设置适当的抓取频率,避免对服务器造成过大负担。
  • 尊重版权和隐私:不应抓取或使用受版权保护的内容,或涉及用户隐私的数据。
  • 获取许可:在某些情况下,最好获得网站管理员的许可,特别是当你打算频繁地抓取大量数据时。

通过以上方法和原则,可以编写高效、可靠且合规的网络爬虫来满足数据采集的需求。

爬虫实战

1、侦察,打开页面

2、F12 检查定位关键元素

3、在网络中刷新页面

4、搜索关键字

5、查看在页面中的渲染情况是不是我们想要的数据,可以看到这里列出了200首歌那么就是的

6、在标头中确定数据来源地址及请求方法

相关源码

源码:import re
import os
import requests
 
 
filename = 'music\\'
 
# 如果没有则创建文件夹
if not os.path.exists(filename):
    os.makedirs(filename)
 
# 请求网址(如果想要爬取其他的榜单的歌曲内容,只需要改这个 url 即可)
url = 'https://music.163.com/playlist?id=3778678'
 
# 伪造请求头
headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36'
}
 
# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)
 
# re.findall
# 这个函数用于在字符串中查找所有与正则表达式模式匹配的部分,并返回一个包含所有匹配项的列表
# r 前缀表示这是一个原始字符串,其中的反斜杠不会被解释为转义字符
# (\d+): 捕获组,匹配一个或多个数字
# (.*?): 捕获组,非贪婪匹配任何字符(包括空字符),直到遇到 </a>
html_data = re.findall(r'<li><a href="/song\?id=(\d+)">(.*?)</a>', response.text)
 
# 正则表达式提取出来的一个内容返回是列表 里面每一个元素都是元组
for num_id, title in html_data:
    # 调用接口
    music_url = f'https://music.163.com/song/media/outer/url?id={num_id}.mp3'
 
    # 发送请求获取二进制数据
    music_content = requests.get(music_url, headers=headers)
 
    # 保存
    with open('music\\' + title + '.mp3', 'wb') as f:
        f.write(music_content.content)
        print(num_id, title)

项目效果:

————————————————

版权声明:本文为CSDN博主「苒汐在想你」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接:
https://blog.csdn.net/2302_82189125/article/details/140871398

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