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。

一、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...

二、数据获取

01 歌单索引页

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

import time

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(0, 1330, 35):

print(i)

time.sleep(2)

url = 'https://music.163.com/discover/playlist/?cat=欧美ℴ=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 + '\n')

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 BeautifulSoup

import pandas as pd

import requests

import time

df = 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('\n', '').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 + '\n')

# 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() + '\n')

获取的1302张华语歌单的详情。

1302张歌单里的121118首歌。

三、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?

四、总结

最后，把本次搜刮的干货，分享给大家。

可视化及相关代码都放「GitHub」上头了。

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

作者：法纳斯特，Python爱好者，喜欢爬虫，数据分析以及可视化。