目次
1: はじめに
2: 実行環境
3: サンプル分析
ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Python クローラーの音声データの例

Python クローラーの音声データの例

Jun 21, 2017 pm 05:16 PM
python データ 爬虫類 オーディオ

1: はじめに

今回は、Himalaya の人気コラムの下にあるすべてのラジオ局の各チャンネルの情報と、チャンネル内の各音声データのさまざまな情報をクロールし、後で使用できるようにクロールされたデータを mongodb に保存しました。今回のデータ量は約70万件です。音声データには、音声ダウンロードアドレス、チャンネル情報、紹介文などが含まれており、多数あります。
昨日初めて面接を受けました。2年生の夏休みにインターンに行く予定だったので、音声データを解析するために来ました。ヒマラヤ。データが這い降りてくる。現在、3件の面接、もしくは最終面接の連絡を待っている状態です。 (一定の評価が得られるので成功失敗問わずとても嬉しいです)


2: 実行環境

  • IDE: Pycharm 2017

  • Python3.6

  • pymongo 3.4.0

  • リクエスト 2.14.2

  • lxml 3.7.2

  • BeautifulSoup 4.5.3


3: サンプル分析

1.各ページには、各チャネルの下に多数のオーディオがあり、一部のチャネルには多数のページネーションもあります。クロール計画: 84 ページをループし、各ページを解析して、各チャンネルの名前、画像リンク、チャンネル リンクを取得して、mongodb に保存します。


人気チャンネル

2. 開発者モードを開いてページを分析し、必要なデータの場所をすばやく取得します。次のコードは、すべての人気チャンネルの情報を取得して mongodb に保存することを実現します。

start_urls = ['http://www.ximalaya.com/dq/all/{}'.format(num) for num in range(1, 85)]for start_url in start_urls:html = requests.get(start_url, headers=headers1).text
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')for item in soup.find_all(class_="albumfaceOutter"):content = {'href': item.a['href'],'title': item.img['alt'],'img_url': item.img['src']
        }
        print(content)
ログイン後にコピー

チャンネルの分析

3 次のステップは、各チャンネルのすべての音声データを分析ページから取得することです。たとえば、このリンクを入力した後のページ構造を分析します。各オーディオには特定の ID があり、div 内の属性から取得できることがわかります。個別の ID に変換するには、split() と int() を使用します。


チャンネルページ分析

4. 次に、オーディオリンクをクリックして開発者モードに入り、ページを更新して XHR をクリックし、json リンクをクリックしてこのオーディオの詳細情報をすべて表示します。

html = requests.get(url, headers=headers2).text
numlist = etree.HTML(html).xpath('//div[@class="personal_body"]/@sound_ids')[0].split(',')for i in numlist:
    murl = 'http://www.ximalaya.com/tracks/{}.json'.format(i)html = requests.get(murl, headers=headers1).text
    dic = json.loads(html)
ログイン後にコピー

オーディオページ分析


5. 上記はチャンネルのメインページ上のすべてのオーディオ情報のみを分析しますが、実際にはチャンネルのオーディオリンクには多くのページネーションがあります。

html = requests.get(url, headers=headers2).text
ifanother = etree.HTML(html).xpath('//div[@class="pagingBar_wrapper"]/a[last()-1]/@data-page')if len(ifanother):num = ifanother[0]
    print('本频道资源存在' + num + '个页面')for n in range(1, int(num)):
        print('开始解析{}个中的第{}个页面'.format(num, n))
        url2 = url + '?page={}'.format(n)# 之后就接解析音频页函数就行,后面有完整代码说明
ログイン後にコピー

Paging

6. 全コード
完全なコードアドレス github.com/rieuse/learnPython

__author__ = '布咯咯_rieuse'import jsonimport randomimport timeimport pymongoimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom lxml import etree

clients = pymongo.MongoClient('localhost')
db = clients["XiMaLaYa"]
col1 = db["album"]
col2 = db["detaile"]

UA_LIST = []  # 很多User-Agent用来随机使用可以防ban,显示不方便不贴出来了
headers1 = {} # 访问网页的headers,这里显示不方便我就不贴出来了
headers2 = {} # 访问网页的headers这里显示不方便我就不贴出来了def get_url():
    start_urls = ['http://www.ximalaya.com/dq/all/{}'.format(num) for num in range(1, 85)]for start_url in start_urls:
        html = requests.get(start_url, headers=headers1).text
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')for item in soup.find_all(class_="albumfaceOutter"):
            content = {'href': item.a['href'],'title': item.img['alt'],'img_url': item.img['src']
            }
            col1.insert(content)
            print('写入一个频道' + item.a['href'])
            print(content)
            another(item.a['href'])
        time.sleep(1)def another(url):
    html = requests.get(url, headers=headers2).text
    ifanother = etree.HTML(html).xpath('//div[@class="pagingBar_wrapper"]/a[last()-1]/@data-page')if len(ifanother):
        num = ifanother[0]
        print('本频道资源存在' + num + '个页面')for n in range(1, int(num)):
            print('开始解析{}个中的第{}个页面'.format(num, n))
            url2 = url + '?page={}'.format(n)
            get_m4a(url2)
    get_m4a(url)def get_m4a(url):
    time.sleep(1)
    html = requests.get(url, headers=headers2).text
    numlist = etree.HTML(html).xpath('//div[@class="personal_body"]/@sound_ids')[0].split(',')for i in numlist:
        murl = 'http://www.ximalaya.com/tracks/{}.json'.format(i)
        html = requests.get(murl, headers=headers1).text
        dic = json.loads(html)
        col2.insert(dic)
        print(murl + '中的数据已被成功插入mongodb')if __name__ == '__main__':
    get_url()
ログイン後にコピー

7. 非同期形式に変更するだけで高速になります。通常よりも 1 分あたり 100 個近く多くのデータを取得しようとしました。このソースコードはgithubにもあります。


非同期

以上がPython クローラーの音声データの例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

PHPおよびPython:さまざまなパラダイムが説明されています PHPおよびPython:さまざまなパラダイムが説明されています Apr 18, 2025 am 12:26 AM

PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPとPythonの選択:ガイド PHPとPythonの選択:ガイド Apr 18, 2025 am 12:24 AM

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

Windows 8でコードを実行できます Windows 8でコードを実行できます Apr 15, 2025 pm 07:24 PM

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

VSCODE拡張機能は悪意がありますか? VSCODE拡張機能は悪意がありますか? Apr 15, 2025 pm 07:57 PM

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。

Visual StudioコードはPythonで使用できますか Visual StudioコードはPythonで使用できますか Apr 15, 2025 pm 08:18 PM

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

ターミナルVSCODEでプログラムを実行する方法 ターミナルVSCODEでプログラムを実行する方法 Apr 15, 2025 pm 06:42 PM

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

vscodeはMacに使用できますか vscodeはMacに使用できますか Apr 15, 2025 pm 07:36 PM

VSコードはMacで利用できます。強力な拡張機能、GIT統合、ターミナル、デバッガーがあり、豊富なセットアップオプションも提供しています。ただし、特に大規模なプロジェクトまたは非常に専門的な開発の場合、コードと機能的な制限がある場合があります。

Python vs. JavaScript:学習曲線と使いやすさ Python vs. JavaScript:学習曲線と使いやすさ Apr 16, 2025 am 12:12 AM

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

See all articles