如何使用 QQ音乐爬虫创建自己的音乐库 (如何使用qq号注册微信账号)

你是音乐爱好者吗？是否厌倦了流媒体音乐服务中有限的音乐选择？如果是这样，那么使用 QQ 音乐爬虫创建自己的音乐库可能正是您需要做的。

什么是QQ 音乐爬虫？

QQ 音乐爬虫是一种软件程序，用于从 QQ 音乐网站提取音乐文件。它本质上是一个自动化程序，可以为您执行手动下载音乐文件的繁琐任务。

如何使用 QQ 音乐爬虫？

1. 下载 QQ 音乐爬虫：有多种可用的 QQ 音乐爬虫，您可以根据自己的需求进行选择。一些受欢迎的选择包括 QMCrawler 和 QQ Music Downloader。
2. 安装爬虫：下载爬虫后，根据安装程序的说明将其安装到您的计算机上。
3. 启动爬虫：安装爬虫后，启动它并按照软件提示进行操作。
4. 输入 QQ 音乐歌曲链接：爬虫将要求您输入要下载的 QQ 音乐歌曲的链接。复制并粘贴到指定的字段中。
5. 选择输出文件夹：选择您希望将下载的音乐文件保存到的文件夹。

6. 开始下载：单击“下载”按钮开始下载过程。爬虫将提取音乐文件并将其保存到指定的输出文件夹中。

优点：

创建自己的音乐库：您可以使用 QQ 音乐爬虫下载您喜爱的歌曲并创建自己的音乐库，不受流媒体音乐服务限制。高品质：从 QQ 音乐下载的歌曲通常是高质量的，为您提供出色的聆听体验。离线收听：一旦您将歌曲下载到您的计算机上，您就可以将其离线收听，无论您是否连接到互联网。方便：QQ 音乐爬虫自动化了下载过程，让您轻松收集您喜爱的音乐。

缺点：

版权问题：从 QQ 音乐下载音乐可能涉及版权问题。如果您打算将这些歌曲用于商业目的，请确保您获得必要的许可。可能需要付费：一些 QQ 音乐爬虫需要付费才能使用。在选择爬虫时，请考虑定价结构。限制：某些爬虫可能限制您每天或每月可以下载的歌曲数量。

结论

使用 QQ 音乐爬虫创建自己的音乐库是一种创建和享受您喜爱的音乐便捷方式。它可以让您建立一个不断增长的音乐收藏，并随时随地离线收听。在使用爬虫时要考虑版权问题和潜在的限制，并确保您使用的是信誉良好的程序。

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怎么用爬虫获取音乐

近年来，随着互联网技术的不断发展，越来越多的人开始使用爬虫来获取音乐。 通过爬虫获取音乐，不仅可以免费获取大量的音乐资源，还可以快速地找到自己喜欢的音乐。 下面我们来介绍一下如何用爬虫获取音乐。 首先，我们需要选择一个合适的网站。 目前市面上有很多音乐网站，如酷狗音乐、网易云音乐、QQ音乐等。 我们可以根据自己的喜好选择一个合适的网站。 接着，我们需要了解一些基本的爬虫知识。 爬虫是一种自动化获取网页信息的工具，可以模拟人类操作，自动抓取网页上的信息，并进行处理和分析。 在使用爬虫时，我们需要了解网页的结构和编码方式。 然后，我们需要选择一个合适的编程语言。 目前常用的编程语言有Python、Java、JavaScript等。 其中，Python是最为流行的语言之一，因为它简单易学、功能强大、支持多种操作系统，并且有丰富的第三方库和工具。 最后，我们需要编写爬虫程序。 在编写爬虫程序时，我们需要根据网页的结构和编码方式，使用相应的爬虫框架和库。 例如，使用Python中的requests库和BeautifulSoup库可以轻松地获取网页信息，并提取出我们需要的音乐链接。 需要注意的是，在使用爬虫获取音乐时，我们需要遵守相关法律法规，不得侵犯他人的版权和隐私。 另外，我们还需要注意数据的安全和保护，避免泄露个人信息和数据。 综上所述，使用爬虫获取音乐可以帮助我们快速地获取大量的音乐资源，但是也需要我们遵守相关法律法规和保护数据安全。

Python培训课程哪家好？

不同机构课程安排不同，每个人需求不一样，选择上也是存在差异，建议根据自身需求，实地体验一下。 课程安排：阶段一：Python开发基础Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。 阶段二：Python高级编程和数据库开发Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。 阶段三：前端开发Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。 阶段四：WEB框架开发Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。 阶段五：爬虫开发Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。 阶段六：全栈项目实战Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。 阶段七：数据分析Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。 阶段八：人工智能Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。 阶段九：自动化运维&开发Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。 阶段十：高并发语言GO开发Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

如何利用Python爬取网易云音乐热门评论

本篇文章给大家分享的内容是如何利用Python爬取网易云音乐热门评论，有着一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下前言最近在研究文本挖掘相关的内容，所谓巧妇难为无米之炊，要想进行文本分析，首先得到有文本吧。 获取文本的方式有很多，比如从网上下载现成的文本文档，或者通过第三方提供的API进行获取数据。 但是有的时候我们想要的数据并不能直接获取，因为并不提供直接的下载渠道或者API供我们获取数据。 那么这个时候该怎么办呢？有一种比较好的办法是通过网络爬虫，即编写计算机程序伪装成用户去获得想要的数据。 利用计算机的高效，我们可以轻松快速地获取数据。 关于爬虫那么该如何写一个爬虫呢？有很多种语言都可以写爬虫，比如Java，php,python 等，我个人比较喜欢使用python。 因为python不仅有着内置的功能强大的网络库，还有诸多优秀的第三方库，别人直接造好了轮子，我们直接拿过来用就可以了，这为写爬虫带来了极大的方便。 不夸张地说，使用不到10行python代码其实就可以写一个小小的爬虫，而使用其他的语言可以要多写很多代码，简洁易懂正是python的巨大的优势。 好了废话不多说，进入今天的正题。 最近几年网易云音乐火了起来，我自己就是网易云音乐的用户，用了几年了。 以前用的是QQ音乐和酷狗，通过我自己的亲身经历来看，我觉得网易云音乐最优特色的就是其精准的歌曲推荐和独具特色的用户评论（郑重声明！！！这不是软文，非广告！！！仅代表个人观点，非喜勿喷！）。 经常一首歌曲下面会有一些被点赞众多的神评论。 加上前些日子网易云音乐将精选用户评论搬上了地铁，网易云音乐的评论又火了一把。 所以我想对网易云的评论进行分析，发现其中的规律，特别是分析一些热评具有什么共同的特点。 带着这个目的，我开始了对网易云评论的抓取工作。 网络库Python内置了两个网络库urllib和urllib2，但是这两个库使用起来不是特别方便，所以在这里我们使用一个广受好评的第三方库requests。 使用requests只用很少的几行代码就可以实现设置代理，模拟登陆等比较复杂的爬虫工作。 如果已经安装pip的话，直接使用pip install requests 即可安装。 中文文档地址在此大家有什么问题可以自行参考官方文档，上面会有非常详细的介绍。 至于urllib和urllib2这两个库也是比较有用的，以后如果有机会我会再给大家介绍一下。 工作原理在正式开始介绍爬虫之前，首先来说一下爬虫的基本工作原理，我们知道我们打开浏览器访问某个网址本质上是向服务器发送了一定的请求，服务器在收到我们的请求之后，会根据我们的请求返回数据，然后通过浏览器将这些数据解析好，呈现在我们的面前。 如果我们使用代码的话，就要跳过浏览器的这个步骤，直接向服务器发送一定的数据，然后再取回服务器返回的数据，提取出我们想要的信息。 但是问题是，有的时候服务器需要对我们发送的请求进行校验，如果它认为我们的请求是非法的，就会不返回数据，或者返回错误的数据。 所以为了避免发生这种情况，我们有的时候需要把程序伪装成一个正常的用户，以便顺利得到服务器的回应。 如何伪装呢？这就要看用户通过浏览器访问一个网页与我们通过程序访问一个网页之间的区别。 通常来说，我们通过浏览器访问一个网页，除了发送访问的url之外，还会给服务发送额外的信息，比如headers（头部信息）等，这就相当于是请求的身份证明，服务器看到了这些数据，就会知道我们是通过正常的浏览器访问的，就会乖乖地返回数据给我们了。 模拟登陆所以我们程序就得像浏览器一样，在发送请求的时候，带上这些标志着我们身份的信息，这样就能顺利拿到数据。 有的时候，我们必须在登录状态下才能得到一些数据，所以我们必须要模拟登录。 本质上来说，通过浏览器登录就是post一些表单信息给服务器（包括用户名，密码等信息），服务器校验之后我们就可以顺利登录了，利用程序也是一样，浏览器post什么数据，我们原样发送就可以了。 关于模拟登录，我后面会专门介绍一下。 当然事情有的时候也不会这么顺利，因为有些网站设置了反爬措施，比如如果访问过快，有时候会被封ip（典型的比如豆瓣）。 这个时候我们还得要设置代理服务器，即变更我们的ip地址，如果一个ip被封了，就换另外一个ip，具体怎么做，这些话题以后慢慢再说。 小技巧 最后，再介绍一个我认为在写爬虫过程中非常有用的一个小技巧。 如果你在使用火狐浏览器或者chrome的话，也许你会注意到有一个叫作开发者工具（chrome）或者web控制台（firefox）的地方。 这个工具非常有用，因为利用它，我们可以清楚地看到在访问一个网站的过程中，浏览器到底发送了什么信息，服务器究竟返回了什么信息，这些信息是我们写爬虫的关键所在。 下面你就会看到它的巨大用处。 如何爬取评论首先打开网易云音乐的网页版，随便选择一首歌曲打开它的网页，这里我以周杰伦的《晴天》为例。 如下图：接下来打开web控制台(chrome的话打开开发者工具，如果是其他浏览器应该也是类似)，如下图：然后这个时候我们需要点选网络，清除所有的信息，然后点击重新发送(相当于是刷新浏览器),这样我们就可以直观看到浏览器发送了什么信息以及服务器回应了什么信息。 如下图：刷新之后得到的数据如下可以看到浏览器发送了非常多的信息，那么哪一个才是我们想要的呢？这里我们可以通过状态码做一个初步的判断，status code（状态码）标志了服务器请求的状态，这里状态码为200即表示请求正常，而304则表示不正常（状态码种类非常多，如果要想详细了解可以自行搜索，这里不说304具体的含义了）。 所以我们一般只用看状态码为200的请求就可以了，还有就是，我们可以通过右边栏的预览来粗略观察服务器返回了什么信息（或者查看响应）。 如下图：通过这两种方法结合一般我们就可以快速找到我们想要分析的请求。 注意图5中的请求网址一栏即是我们想要请求的网址，请求的方法有两种：get和post，还有一个需要重点关注的就是请求头，里面包含了user-Agent（客户端信息），refrence（从何处跳转过来）等多种信息，一般无论是get还是post方法我们都会把头部信息带上。 头部信息如下图：另外还需要注意的是：get请求一般就直接把请求的参数以 ？parameter1=value1¶meter2=value2 等这样的形式发送了，所以不需要带上额外的请求参数，而post请求则一般需要带上额外的参数，而不直接把参数放在url当中，所以有的时候我们还需要关注参数这一栏。 经过仔细寻找，我们终于找到原来与评论相关的请求在这个请求当中，如下图：点开这个请求，我们发现它是一个post请求，请求的参数有两个，一个是params，还有一个是encSecKey，这两个参数的值非常的长，感觉应该像是加密过的。 如下图：服务器返回的和评论相关的数据为json格式的，里面含有非常丰富的信息（比如有关评论者的信息，评论日期，点赞数，评论内容等等），如下图9所示：（其实hotComments为热门评论，comments为评论数组）至此，我们已经确定了方向了，即只需要确定params和encSecKey这两个参数值即可，这个问题困扰了我一下午，我弄了很久也没有搞清楚这两个参数的加密方式，但是我发现了一个规律，中 R_SO_4_ 后面的数字就是这首歌的id值，而对于不同的歌曲的param和encSecKey值，如果把一首歌比如A的这两个参数值传给B这首歌，那么对于相同的页数，这种参数是通用的，即A的第一页的两个参数值传给其他任何一首歌的两个参数，都可以获得相应歌曲的第一页的评论，对于第二页，第三页等也是类似。 但是遗憾的是，不同的页数参数是不同的，这种办法只能抓取有限的几页（当然抓取评论总数和热门评论已经足够了），如果要想抓取全部数据，就必须搞明白这两个参数值的加密方式。 以为没有搞明白，昨天晚上我带着这个问题去知乎搜索了一下，居然真的被我找到了答案。 @平胸小仙女 这位知友详细说明了如何破解这两个参数的加密过程，我研究了一下，发现还是有点小复杂的，按照知友写的方法，我改动了一下，就成功得到了全部的评论。 这里要对知乎@平胸小仙女 表示感谢。 到此为止，如何抓取网易云音乐的评论全部数据就全部讲完了。 按照惯例，最后上代码，亲测有效：#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/3/28 8:46 # @Author : Lyrichu # @Email : # @File : NetCloud_ @Description: 网易云音乐评论爬虫，可以完整爬取整个评论 部分参考了@平胸小仙女的文章来源：知乎 from import AES import base64 import requests import json import codecs import time # 头部信息 headers = { , Accept-Language:zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3, Accept-Encoding:gzip, deflate, Content-Type:application/x-www-form-urlencoded, Cookie:_ntes_nnid=b04b121e078dee797cdb30e0fd,27; 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