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Python資料可視化:網易雲音樂歌單

來源: 法納斯特    鏈接:

https://mp.weixin.qq.com/s/SSdLDcP1Hl1tAzfCIPfb-A

 

網易雲音樂2018年度聽歌報告—遇見你,真好

 

相信有不少人在上周,應該已經看過自己網易雲音樂的年度報告了。

 

小F也是去湊湊熱鬧,了一波自己的年度聽歌報告。

 

那麼你在雲村又聽了多少首歌,聽到最多的歌詞又是什麼呢?

 

2018年你的年度歌手又是誰,哪些又是你最愛的歌呢?

 

不過相比去年,我的票圈並沒有很多發自己年度報告的朋友。

 

不得不說,版權之爭開始,網易雲音樂似乎就在走下坡路。

 

很多喜歡的歌聽不了,這應該是大家共同的痛點。

 

最大的印象就是周董的歌,在愚人節時下架了,原以為只是個玩笑,不想卻是真的。

 

本次通過對網易雲音樂華語歌單資料的獲取,對華語歌單資料進行可視化分析。

 

可視化庫不採用pyecharts,來點新東西。

 

使用matplotlib可視化庫,利用這個底層庫來進行可視化展示。

 

 

/ 01 / 網頁分析

 

01 歌單索引頁

 

選取華語熱門歌單頁面。

 

獲取歌單播放量,名稱,及作者,還有歌單詳情頁鏈接。

 

本次一共獲取了1302張華語歌單。

 

02 歌單詳情頁

 

 

獲取歌單詳情頁信息,信息比較多。

 

有歌單名,收藏量,評論數,標簽,介紹,歌曲總數,播放量,收錄的歌名。

 

這裡歌曲的時長、歌手、專輯信息在網頁的iframe中。

 

需要用selenium去獲取信息,鑒於耗時過長,小F選擇放棄…

 

有興趣的小伙伴,可以試一下哈…

/ 02 / 資料獲取

01 歌單索引頁

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time

essay-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=歐美ℴ=hot&limit;=35&offset;=’ + str(i)
response = requests.get(url=url, essay-headers=essay-headers)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser’)
# 獲取包含歌單詳情頁網址的標簽
ids = soup.select(‘.dec a’)
# 獲取包含歌單索引頁信息的標簽
lis = soup.select(‘#m-pl-container li’)
print(len(lis))
for j in range(len(lis)):
# 獲取歌單詳情頁地址
url = ids[j][‘href’]
# 獲取歌單標題
title = ids[j][‘title’]
# 獲取歌單播放量
play = lis[j].select(‘.nb’)[0].get_text()
# 獲取歌單貢獻者名字
user = lis[j].select(‘p’)[1].select(‘a’)[0].get_text()
# 輸出歌單索引頁信息
print(url, title, play, user)
# 將信息寫入CSV檔案中
with open(‘playlist.csv’‘a+’, encoding=‘utf-8-sig’as f:
f.write(url + ‘,’ + title + ‘,’ + play + ‘,’ + user + 
)

獲取歌單索引頁信息如下,共1302張華語歌單。

 

02 歌單詳情頁

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

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

essay-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, essay-headers=essay-headers)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser’)
# 獲取歌單標題
title = soup.select(‘h2’)[0].get_text().replace(‘,’‘,’)
# 獲取標簽
tags = []
tags_message = soup.select(‘.u-tag i’)
for p in tags_message:
tags.append(p.get_text())
# 對標簽進行格式化
if len(tags) > 1:
tag = ‘-‘.join(tags)
else:
tag = tags[0]
# 獲取歌單介紹
if soup.select(‘#album-desc-more’):
text = soup.select(‘#album-desc-more’)[0].get_text().replace(
).replace(‘,’‘,’)
else:
text = ‘無’
# 獲取歌單收藏量
collection = soup.select(‘#content-operation i’)[1].get_text().replace(‘(‘).replace(‘)’)
# 歌單播放量
play = soup.select(‘.s-fc6’)[0].get_text()
# 歌單內歌曲數
songs = soup.select(‘#playlist-track-count’)[0].get_text()
# 歌單評論數
comments = soup.select(‘#cnt_comment_count’)[0].get_text()
# 輸出歌單詳情頁信息
print(title, tag, text, collection, play, songs, comments)
# 將詳情頁信息寫入CSV檔案中
with open(‘music_message.csv’‘a+’, encoding=‘utf-8-sig’as f:
f.write(title + ‘,’ + tag + ‘,’ + text + ‘,’ + collection + ‘,’ + play + ‘,’ + songs + ‘,’ + comments + 
)
# 獲取歌單內歌曲名稱
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() + 
)

獲取的1302張華語歌單的詳情。

 

1302張歌單里的121118首歌。

 

 

 

/ 03 / 資料可視化

 

可視化代碼已上傳GitHub,文末有GitHub地址!!!

 

01 歌曲出現次數 TOP10

 

 

榜上的十首歌,除了「水星記」,小F聽得次數都不少。

 

那麼你又是如何的呢?

 

在小F的印象里,這些歌都曾在網易雲音樂熱歌榜的榜首出現過。

02 歌單貢獻UP主 TOP10

 

10大歌單貢獻UP主,感謝這些辛勤的“搬運工”,給大家帶來優質的歌單。

 

給廣大懶人癌患者,亦或選擇困難症患者,帶來福利。

03 歌單播放量 TOP10

 

 

歌單播放量前十名單,第一名7000多萬播放量。

 

其實matplotlib生成的圖是挺清楚的,只不過一上傳就變模糊了。

 

所以這裡你可能會覺得圖片質量不行…

 

其實並不是,為此小F做了相應的圖表,具體見文末~

 

04 歌單收藏量 TOP10

 

同樣是好東西,收藏收藏!!!

 

有一些歌單和播放量TOP10里歌單有重覆。

05 歌單評論數 TOP10

 

 

歌單「再見大俠:武俠小說泰斗金庸逝世」評論數最多。

 

相信不少人的閱讀時光,就是與金庸前輩的武俠小說一起度過。

 

飛雪連天射白鹿,笑書神俠倚碧鴛。

 

還有由小說改編成的電視劇,都是經典!!!

 

小F武俠小說看的少,武俠電視劇看的多…

 

06 歌單收藏數量分佈情況

 

將收藏數做對數處理,使得能直觀看出歌單收藏數的分佈。

 

主要分佈在0-15萬之間(ln(150000)=12)。

07 歌單播放數量分佈情況

 

 

歌單播放數主要分佈在0-1000萬。

 

其中ln(10000000)=16。

 

08 歌單標簽圖

 

既然選取的是華語歌單,那麼華語這二字必不可少,而且還占大頭。

 

那麼就看看除了華語,還有什麼其他標簽。

 

「流行」沒啥好說的。

 

「古風」「說唱」「民謠」近些年來熱度是越來越高,不過也有玩壞的時候。

 

比如「離人愁」、「一人我飲酒醉」,小F作為吃瓜群眾,只能說且行且珍惜…

09 歌單介紹詞雲圖

 

歌單介紹詞雲圖,希望你能找到你喜歡某首歌的原因!!!

 

到底是希望,還是青春,亦或是回憶呢?

/ 04 / 總結

最後,把本次搜刮的乾貨,分享給大家。

 

可視化及相關代碼都放「GitHub」上頭了。

https://github.com/Tobby-star/music_163

 

這麼走心,還好看的文章,贊賞就算了。

右下角點個「好看」就行啦,比心!!!

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