分析许嵩的175首歌曲，看看大家为什么那么喜欢听他的歌

青旅半醒 2022-12-24 13:00 136阅读 0赞

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以下文章来源于罗罗攀 ，作者罗罗攀

刚接触Python的新手、小白，可以复制下面的链接去**免费观看Python的基础入门教学视频**

https://v.douyu.com/author/y6AZ4jn9jwKW

# 前言 #

是否还记得断桥残雪，一听就是一下午 是否还记得认错，上课前必点歌曲 是否还记得素颜，同桌那清秀的脸庞

最近许嵩在开演唱会，几乎机会，听着许嵩的歌，做成这次分享，不禁唏嘘，我们在慢慢的长大，竟记不起当年模样。

![3ffc3f2d11f3fcb89631047521f484b8.png][]

# 网页分析 #

这里，我们进入网易云音乐官网，找到许嵩的个人单曲。

![0ac62e107e63401e8850fe535c7d5949.png][]

这里是post请求，而且参数较复杂，所以使用硒来进行爬虫，这里除了获取基本信息外，需要获取每首歌的id，用于歌词爬虫。

歌词爬虫，我们使用下面的网址即可，换不同的id，就是不同歌的歌词。

http://music.163.com/api/song/lyric?id=1309642305&lv=1&kv=1&tv=-1

# 爬虫代码 #

首先是所有歌曲的爬虫，使用硒，部分代码见下。

from selenium import webdriver
    from lxml import etree
    import time
    import csv
    
    def get_info(url):
        driver = webdriver.Chrome()
        driver.maximize_window()
        driver.get(url)
        driver.implicitly_wait(10)
        iframe = driver.find_elements_by_tag_name('iframe')[0]
        driver.switch_to.frame(iframe)
        html = etree.HTML(driver.page_source)
        infos = html.xpath('//div[@class="srchsongst"]/div')    
        for info in infos:
            song_id = info.xpath('div[2]/div/div/a/@href')[0].split('=')[-1]
            song = info.xpath('div[2]/div/div/a/b/text()')[0]
            singer1 = info.xpath('div[4]/div/a')[0]
            singer = singer1.xpath('string(.)')
            album = info.xpath('div[5]/div/a/@title')[0]       
            print(song_id,song,singer,album)
            writer.writerow([song_id, song, singer, album])
    
    if __name__ == '__main__':
          fp = open('music.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8')
         writer = csv.
         writer(fp)
         writer.writerow(['song_id', 'song', 'singer', 'album'])
         url = 'https://music.163.com/#/search/m/?s=%E8%AE%B8%E5%B5%A9&type=1'
         get_info(url)

![f2144339bcdb43f9916227edd781ab69.png][]

在这些歌中，有些是cover的，而有些是伴奏，在下载歌词之前，我们对这些数据进行清洗，尽量保证是许嵩原创而且不是伴奏的。

def foo1(singer):    
    if '许嵩' in singer:
        return 'no cover'
    else:
        return 'cover'
    
    def foo2(song):
        if '伴奏' in  song:
            return '是'
        else:
            return '否'
    
    music['原创'] = music['singer'].apply(foo1)
    music['伴奏'] = music['song'].apply(foo2)
    
    music[(music['原创'] == 'no cover') & (music['伴奏']== '否')].to_csv('music_original.csv',index=None,encoding='utf-8'

![ccdc1b5b339ed0d4cd8ba3c4cfab082c.png][]

最后，我们根据前面的url，下载歌词。

import requests
    import re
    import json
    
    
    url = ''
    
    headers = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'
    }
    
    
    def get_info(id):
        res = requests.get('http://music.163.com/api/song/lyric?id={}&lv=1&kv=1&tv=-1'.format(id),headers=headers)
        json_data = json.loads(res.text)
        lyric = json_data['lrc']['lyric']
        lyric = re.sub('\[.*\]','',lyric)
        return lyric
    
    for i in range(music_original.shape[0]):
        try:
            fp = open('song/{}.txt'.format(music_original.iloc[i,1]),'w',encoding='utf-8')
            fp.write(get_info(music_original.iloc[i,0]))
            fp.close()
        except:
            pass

![9112a080ee08bf00af5679d91d5c7b8a.png][]

# 数据分析 #

01数据基本情况

许嵩歌曲共计175首，妥妥的原创高产歌手〜

02专辑单曲数

早期的许嵩，是一个网络歌手，所以都放在了许嵩单曲集中，随后发的苏格拉没有底，寻雾启示是很不错的优秀专辑。

![ab1574225fb7d905c10b42d99f90a53a.png][]

03歌词词云

最后利用jieba分词，制作许嵩歌词的词云。

![52473c1d0bc34e52ca3ab98b1aff3e73.png][]

许嵩的歌偏悲伤爱情，通过词云也可以修剪来。

[3ffc3f2d11f3fcb89631047521f484b8.png]: /images/20221120/4e8a7b05463049b68c613c58cdaefafa.png
[0ac62e107e63401e8850fe535c7d5949.png]: /images/20221120/41398dc1ee8c4c7fb4b8bf865d2bd1fa.png
[f2144339bcdb43f9916227edd781ab69.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f2144339bcdb43f9916227edd781ab69.png
[ccdc1b5b339ed0d4cd8ba3c4cfab082c.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ccdc1b5b339ed0d4cd8ba3c4cfab082c.png
[9112a080ee08bf00af5679d91d5c7b8a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9112a080ee08bf00af5679d91d5c7b8a.png
[ab1574225fb7d905c10b42d99f90a53a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ab1574225fb7d905c10b42d99f90a53a.png
[52473c1d0bc34e52ca3ab98b1aff3e73.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/52473c1d0bc34e52ca3ab98b1aff3e73.png