python爬取网易云音乐评论

本文实例为大家分享了python爬取网易云音乐评论的具体代码，供大家参考，具体内容如下 import requests import bs4 import json def get_hot_comments(res): comments_json = json.loads(res.text) hot_comments = comments_json['hotComments'] with open("hotcmments.txt", 'w', encoding = 'utf-8') as f: for each in hot_comments: 在Python编程领域，爬虫技术是一项重要技能，用于自动化地从网站抓取数据。本实例主要讲解如何使用Python来爬取网易云音乐的评论。在本文中，我们将深入理解涉及的代码逻辑和技术点。 我们需要导入必要的库，包括`requests`、`bs4`（BeautifulSoup）和`json`。`requests`库用于发送HTTP请求，`bs4`用于解析HTML文档，`json`则用于处理JSON格式的数据。 核心函数`get_hot_comments(res)`负责处理返回的评论数据。`res`参数是通过`requests.post`方法发送POST请求后的响应对象。通过`json.loads(res.text)`将返回的JSON字符串转化为Python字典，然后从中提取出`hotComments`字段，这是一个包含热门评论的列表。接下来，我们打开一个名为"hotcmments.txt"的文件，以UTF-8编码写入这些评论。对于列表中的每一项评论，我们分别写入用户昵称、评论内容以及分隔符。 `open_url(url)`函数用于获取特定歌曲ID的评论URL。通过将给定URL（例如"http://music.163.com/#/song?id=4466775"）解析得到歌曲ID（这里是`4466775`），并构造目标URL："http://music.163.com/weapi/v1/resource/comments/R_SO_4_{}??csrf_token=".format(rname_id)。这里使用了`requests.post`方法，设置好请求头（包括伪装成浏览器的`User-Agent`和`referer`）以及POST数据，其中包含加密的参数`params`和`encSecKey`。这个加密过程是为了满足网易云音乐API的反爬机制。 主程序`main()`中，我们首先定义了默认歌曲URL，然后调用`open_url(url)`获取评论数据，最后将这些数据传递给`get_hot_comments(res)`进行处理。 值得注意的是，网易云音乐的评论爬取涉及到API的调用，通常需要正确的参数和加密方式。在这个例子中，`params`和`encSecKey`是预先计算好的，实际应用时可能需要根据实际情况调整，例如通过分析网络请求获取动态生成的值。 总结起来，这个Python爬虫实例展示了如何利用`requests`和`json`库来处理网络请求和JSON数据，以及如何处理和存储爬取到的评论数据。对于想要学习网络爬虫和数据分析的Python开发者来说，这是一个很好的实践案例。同时，它也提醒我们在进行网络爬虫时应尊重网站的robots.txt协议，并遵守相关的法律法规。