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Super einfacher Python-Crawler zum Herunterladen von NetEase Cloud Music
Der Inhalt dieses Artikels handelt vom Herunterladen von NetEase Cloud Music mit einem supereinfachen Python-Crawler. Ich hoffe, dass er für Sie hilfreich ist.
Ziel
Durch Zufall hörte ich „Clouds and Smoke Turn into Rain“ von Landlady's Cat. Ich war sofort fasziniert von der trägen Stimme und dem studentischen Text und hörte mir dann weiter zu sie auf Wiederholung. Dann habe ich mir den Anime „I am Jiang Xiaobai“ angeschaut und freue mich schon sehr auf die zweite Staffel...
Ich möchte dich wiedersehen, auch wenn ich nach nur einem kurzen Blick wieder gehen muss.. .Okay, kein Unsinn . Das Ziel dieses Mal besteht darin, die Texte und Audiodaten der populären Musik des Sängers basierend auf der Sänger-ID in NetEase Cloud herunterzuladen und in einem lokalen Ordner zu speichern.
Grundlagen der Konfiguration
Python
Selenium (siehe Konfigurationsmethode: Selenium-Konfiguration)
Chrome-Browser (andere sind ebenfalls verfügbar und müssen entsprechend geändert werden)
Analyse
Wenn Freunde, die die Website von NetEase Cloud gecrawlt haben, sollten Sie dies tun Beachten Sie, dass NetEase Cloud über einen Anti-Crawling-Mechanismus verfügt. Beim POSTing müssen Sie die Verschlüsselungsfunktion einiger Informationsparameter simulieren. Aber der Einfachheit halber können es auch Anfänger verstehen. Selenium wird direkt verwendet, um die Anmeldung zu simulieren, und dann wird die Schnittstelle verwendet, um Musik und Liedtexte direkt herunterzuladen.
Experimentelle Schritte:
Erhalten Sie die Liste der beliebtesten Songs, Songnamen und Links des Sängers basierend auf der Sänger-ID und speichern Sie sie in einer CSV-Datei Datei;
-
Lesen Sie die CSV-Datei, extrahieren Sie die Song-ID gemäß dem Song-Link und verwenden Sie dann die entsprechende Schnittstelle, um die Musik und die Texte herunterzuladen; >
Legen Sie die Musik ein und speichern Sie die Texte lokal.
Python-Implementierung
browser.switch_to.frame('contentFrame')
Nach dem Login kopieren
Lesen Sie weiter und stellen Sie fest, dass der Songname und Der Link, den wir benötigen, befindet sich im browser.switch_to.frame('contentFrame')
-Tag, und jede Zeile entspricht einem
-Tag. Holen Sie sich also zuerst alle-Inhalte und iterieren Sie dann über einen einzelnen id="hotsong-list"
. tr
data = browser.find_element_by_id("hotsong-list").find_elements_by_tag_name("tr")
tr
Hinweis: Ersteres ist tr
, letzteres ist und letzteres gibt eine Liste zurück. find_element
Der nächste Schritt besteht darin, den Inhalt eines einzelnen find_elements
-Tags zu analysieren und den Songnamen und den Link zu erhalten. Sie können feststellen, dass sich beide im
ist Attribut und der Name ist das tr
-Attribut. Es kann direkt über die Funktion class="txt"
abgerufen werden. href
title
get_attribute()
for i in range(len(data)):
content = data[i].find_element_by_class_name("txt")
href = content.find_element_by_tag_name("a").get_attribute("href")
title = content.find_element_by_tag_name("b").get_attribute("title")
song_info.append((title, href))
Liedtexte herunterladen
-Paket verwenden.
json
json
Darüber hinaus verfügt jede Zeile in den direkt erhaltenen Texten über eine Zeitleiste, die mithilfe regulärer Ausdrücke eliminiert werden muss. Der vollständige Code lautet wie folgt :
def get_lyric(self):
url = 'http://music.163.com/api/song/lyric?' + 'id=' + str(self.song_id) + '&lv=1&kv=1&tv=-1'
r = requests.get(url)
json_obj = r.text
j = json.loads(json_obj)
lyric = j['lrc']['lyric']
# 利用正则表达式去除时间轴
regex = re.compile(r'\[.*\]')
final_lyric = re.sub(regex, '', lyric)
return final_lyric
NetEase Cloud bietet auch eine Schnittstelle für Audiodateien, der Link lautet: http://music.163.com/song/med...
Im Link ist die Nummer die ID des Songs, und die Audiodatei kann basierend auf der ID des Songs direkt heruntergeladen werden. Der vollständige Code lautet wie folgt:
def get_mp3(self): url = 'http://music.163.com/song/media/outer/url?id=' + str(self.song_id)+'.mp3' try: print("正在下载:{0}".format(self.song_name)) urllib.request.urlretrieve(url, '{0}/{1}.mp3'.format(self.path, self.song_name)) print("Finish...") except: print("Fail...")
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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
