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，瞅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 BeautifulSoupimport requestsimport timeheaders = { '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(0, 1330, 35): 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 + '
')
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 BeautifulSoupimport pandas as pdimport requestsimport timedf = 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('
', '').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 + '
') # 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() + '
')
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。
