QQ音乐歌单1000条数据的采集分析和应用开发

Question

怎么选择url啊
利用response技术
drop_duplicates清洗数据
beautifulsoup技术解析
hadoop存储

Answer 1

参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，经由专家-皆知整理回复，如问题解决，望采纳；如仍有疑问，请评论回复。

要实现QQ音乐歌单1000条数据的采集、分析和应用开发，我们需要遵循以下步骤：

1. 选择URL: 首先，你需要找到一个包含QQ音乐歌单信息的网页URL。由于QQ音乐可能有反爬虫策略，直接抓取可能会遇到问题。建议通过官方API获取数据，这样更稳定且合法。然而，如果你坚持从网站上抓取，可以尝试访问类似这样的页面：https://y.qq.com/portal/songlist.html?otype=singer&g_tk=5381&inCharset=utf-8&outCharset=utf-8&loginUin=0&hostUin=0&format=json&source=11192&_ksTS=1642784888363_1134&webPageType=1&reqType=1&binary=0&songtype=1&sign=6FACB7D5A1CDBE3E2CEA15DCAE5D8DE9&reqFrom=yqq.json&jsonCallback=jsonp1346388136133&g_nRequestID=1346388136133&needNewCode=true。这个例子是从歌手主页获取歌曲列表。

2. 使用requests库获取HTML内容: 使用Python的requests库发送GET请求并获取HTML内容。

import requests

def get_html(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text

html_content = get_html('https://your_qq_music_url')

1. 解析HTML内容: 使用BeautifulSoup库解析HTML内容，并提取所需的数据。

from bs4 import BeautifulSoup

def parse_html(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')
    # 根据实际HTML结构编写解析逻辑
    # ...
    return parsed_data

parsed_data = parse_html(html_content)

1. 去重: 使用Pandas处理数据，去除重复项。

import pandas as pd

data_frame = pd.DataFrame(parsed_data)
data_frame.drop_duplicates(inplace=True)

# 如果是按特定列去重，例如歌名（假设歌名为'name'）
data_frame.drop_duplicates(subset='name', keep='first', inplace=True)

1. Hadoop存储: 要将数据存入Hadoop HDFS，首先确保你已经安装了Hadoop。然后，可以使用Hadoop命令行工具进行操作。

# 将数据保存为CSV格式
data_frame.to_csv('song_list.csv', index=False)

# 将本地文件上传到HDFS
hdfs dfs -put song_list.csv /user/hadoop/song_list.csv

1. 数据分析与应用开发: 这部分取决于你的具体需求。你可以使用Pandas进行初步分析，如统计热门歌曲、最受欢迎的歌手等。对于更复杂的数据处理和分布式计算，可以使用PySpark在Hadoop上运行。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('QQMusicAnalysis').getOrCreate()

# 加载数据到DataFrame
df_spark = spark.read.format('csv').option('header', 'true').load('/user/hadoop/song_list.csv')

# 示例分析：统计每个歌手的歌曲数量
song_counts = df_spark.groupBy('artist').count()
song_counts.show()

# 关闭SparkSession
spark.stop()

注意：这只是一个基本的框架，实际的URL选择、HTML解析以及数据分析可能需要根据QQ音乐的具体网页结构进行调整。同时，为了遵守版权法，我们强烈建议使用官方API获取数据。如果你没有QQ音乐的API权限，可能需要考虑其他方式获取数据，如购买相关服务或合作。