最近瞧了一篇文章，我做了六百万字得歌词分析，告诉你中国rapper都在唱什么.立马想到也来分析分析我姿看看。最后的4万字歌词的词云让我看到一条箴言是：
我们不要爱情
幸福是相信自己
哈哈哈，看来单身狗是要注孤生了
言归正转，Let‘s go!

更新了一版简单点的教程soda学python-原来周杰伦最喜欢用四个字是 谢谢大家的支持！

文字云.png

• 1.任务目标
• 2.爬取歌词
  • 2.1观察
  • 2.2 代码
    • 2.2.1 爬取歌词链接
    • 2.2.2 爬取歌词
      -2.2.3 清洗歌词
      -2.2.4 歌词文本分词
• 3.歌词词云分析

1.任务目标

• 爬取孙燕姿的所有中文歌词
• 对孙燕姿的中文歌词进行分析制作词云

2. 爬取歌词

因为没找到现成的歌词包，因此我选择的是自己在歌词千寻网上爬，歌词千寻对于爬虫来说还是非常友好简单的，基本和soda学python---简单爬糗百过程一致。

2.1 观察

首先，让进入孙燕姿的主页歌词千寻-孙燕姿

歌词千寻.png

接着，查看条目。我们发现页面表格中的主要内容都在tr标签的td标签下，前两个td标签中分别包含了歌曲名，专辑名。

查看条目.png
其中第一个标签中还有链接信息，经测试“http://www.lrcgc.com/”+链接部分即可跳转到歌词界面
歌词界面.png
观察歌词界面元素，发现歌词元素在p class=“f4” 标签下
歌词元素

因此我们爬取思路如下：
1.通过歌手主页，爬取到所有歌词链接
2.通过歌词链接，爬取歌词
3.为了便于清洁数据，我们将歌曲名与专辑名一起爬取

2.2 代码

2.2.1 爬取歌词链接

这部分的目标是爬取所有歌曲的链接并存储。该部分基本和soda学python---简单爬糗百过程一致。如有疑问看参见糗百篇。主要代码块解释如下

• 导入相关库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import codecs
import warnings
import numpy as np
import pandas as pd
warnings.filterwarnings('ignore')

• 主代码

def main():
    url_list=[]
    for i in np.arange(1,13).astype('str'):
        urli='http://www.lrcgc.com/songlist-210-'+i+'.html'
        url_list.append(urli)
   num=0
   sun=pd.DataFrame(np.zeros((300,4)),columns=['歌名','专辑名','链接','歌词'])
    for url in url_list:
        html=download_page(url)
        sun,num=parsel_lyrics(html,sun,num)
    sun.to_csv('sunyanzi.csv')
    return sun

因为涉及到翻页问题，我们需要知道下一页的链接。观察
第一页：http://www.lrcgc.com/songlist-210-1.html
第二页：http://www.lrcgc.com/songlist-210-2.html
我们发现歌手主页各页的链接只需更改http://www.lrcgc.com/songlist-210-1.html中的黑体部分位对应页码即可。因此我们先通过一个循环得到url_list，共12个链接。

第二部分调用预先写好的源代码下载函数dowload_page()及解析函数parsel_lyrics()爬取所有歌曲的歌名，专辑名及歌词链接并存储。

• 网页源代码下载

def download_page(url):
    header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:54.0) Gecko/20100101 Firefox/54.0'}
    html=requests.get(url,headers=header).content
    return html  

• 网页源代码解析
  找到tr，td标签找到歌名，专辑名及歌词链接

def parsel_lyrics(html,sun,num):
    soup=BeautifulSoup(html)
    song_list=soup.find_all('tr')[1:]
    for song in song_list:
        sun['歌名'].loc[num]=song.find_all('td')[0].getText()
        sun['专辑名'].loc[num]=song.find_all('td')[1].getText()
        sun['链接'].loc[num]='http://www.lrcgc.com/'+song.find_all('td')[0].find('a')['href']
        num+=1
    return sun,num

• 完整代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import codecs
import warnings
import numpy as np
import pandas as pd
warnings.filterwarnings('ignore')

def download_page(url):
    header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:54.0) Gecko/20100101 Firefox/54.0'}
    html=requests.get(url,headers=header).content
    return html  

def parsel_lyrics(html,sun,num):
    soup=BeautifulSoup(html)
    song_list=soup.find_all('tr')[1:]
    for song in song_list:
        sun['歌名'].loc[num]=song.find_all('td')[0].getText()
        sun['专辑名'].loc[num]=song.find_all('td')[1].getText()
        sun['链接'].loc[num]='http://www.lrcgc.com/'+song.find_all('td')[0].find('a')['href']
        num+=1
    return sun,num
    
def main():
    url_list=[]
    num=0
    sun=pd.DataFrame(np.zeros((300,4)),columns=['歌名','专辑名','链接','歌词'])
    for i in np.arange(1,13).astype('str'):
        urli='http://www.lrcgc.com/songlist-210-'+i+'.html'
        url_list.append(urli)
        
    for url in url_list:
        html=download_page(url)
        sun,num=parsel_lyrics(html,sun,num)
    sun.to_csv('sunyanzi.csv')
    return sun
if __name__=='__main__':
    main()

• 结果
  得到一个sunyanzi.csv的文件及DataFrame格式的变量sun

图片.png

2.2.2 爬取歌词

2.2.2.1 清洗链接

我们现在已经有了一个总计包含224首歌曲相关信息的表格，在直接根据表格中的链接爬取歌词前，我们先对这个表格进行简单的清洗。因为条目较少，该部分我直接使用excel来处理

• 查重：
  先后Excel中"数据选项卡"中的"删除重复项"先后根据链接 歌名查重
  利用歌名栏，查重结果如下
  

  查重 .png

• 查错
  对专辑栏进行排序，发现了一些从来没听过的专辑比如乘着风，作为铁粉万分震惊，百度后得知此乃盗版专辑浑水摸鱼，果断删除
  

  查错.png

• 手工
  当然这样的清楚还是远远不够的，因为条目不多我还是老老实实根据歌名手工来找，再老老实实掏出网易云的专辑列表，挨着挨着一张一张专辑的核对。。这都是体力活，不再赘述（这活干完，感觉可以参加姿吧的知识）最后总计得到146条曲目，存为sun_2.xlsx

2.2.2.2 下载歌词

根据之前得到的歌曲链接，来下载歌词，并存储到sun_2.xlsx中的歌词列。这个爬虫和前面类似。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy as np
import pandas  as pd

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

def download_page(url):   # 下载源代码
    header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:54.0) Gecko/20100101 Firefox/54.0'}
    html=requests.get(url,headers=header).content
    return html

def parsel_ly(html,lyrics_list):  #解析源代码
    soup=BeautifulSoup(html)
    lyrics=soup.find('p',{'class':'f14'}).getText()
    lyrics_list.append(lyrics)
    return lyrics_list

def main():   
    lyrics_list=[]
    information=pd.read_excel('sun_2.xlsx')
    for url in information['链接'] :
        HTML=download_page(url)
        lyrics_list=parsel_ly(HTML,lyrics_list)


    #将下载歌词存储到sun_2.xlsx的歌词列    
    information=pd.read_excel('sun_2.xlsx')
    information['歌词']=lyrics_list
    information.to_excel('sun_2.xlsx')

if __name__ == '__main__':
    data=main()    

结果：

歌词.png

2.2.3 清洗歌词

观察发现，爬取的结果中还包含了一些非中文歌词部分，利用正则表达式来进行清理，并将最终结果存储到sun_3.xlsx中

import numpy as np
import pandas as pd

import re

information=pd.read_excel('sun_2.xlsx')
lys=information['歌词']
lyric_after=[]
# 正则表达式，清理文本中带有作词，作曲等无关词部分
for ly in lys:
    #pat=re.compile(r'\].*?\s:.*?\[')
    pat=re.compile(r'\作曲.*?\[')     #匹配]作曲：....[
    ly=pat.sub('',ly)
    pat=re.compile(r'\作词.*?\[')
    ly=pat.sub('',ly)
    pat=re.compile(r'孙燕姿')
    ly=pat.sub('',ly)
    pat=re.compile(r'\制作.*?\[')
    ly=pat.sub('',ly)
    pat=re.compile(r'\歌词.*?\[')
    ly=pat.sub('',ly)
    pat=re.compile(r'[^\u4e00-\u9fa5]')   #删除非中文字符
    ly=pat.sub('',ly)
    lyric_after.append(ly)
  
information['歌词']=lyric_after
i=0
for ly in information['歌词']:    #清理掉歌词长度小于30的无效歌词
    if len(ly)<30:
        information=information.drop(i,axis=0)
    i+=1
information.to_excel('sun_3.xlsx')   #存储

歌词清洗.png

最后结果如图，已较好的清洗出了歌词文本部分，但为了更准确，可手动打开excel文件再进行检查，最后总计剩余129首歌,共计38172字。

2.2.4 歌词文本分词

使用jieba包对已经处理好的文本进行分析处理，并过滤掉了单字。

import warnings 
warnings.filterwarnings('ignore')
import numpy as np
import pandas as pd

import jieba

#导入歌词数据
inf=pd.read_excel('sun_3.xlsx')
text=''.join(inf['歌词'])

#结巴分词
segs=jieba.cut(text,True)

#过滤点单个字
word_list=[]
for seg in segs:
    if len(seg)>1:
        word_list.append(seg)
#存储        
word=pd.DataFrame({'word':word_list})
word.to_excel('sun_word.xlsx')

对结果做简单的词频分析，可以看出我们 没有等词的频率较高

结果.png

3.歌词词云分析

这部分可以使用python自带的wordcloud包,这里我偷懒直接用了一个在线网站WordArt

• 点击import words,载入分好词的文本

点击import words

• 在分别选择shape,font进行定制，注意自带字体无法识别中文，需要自己加载字体，这里我选择的是simsun.tff

图片.png

• 点击visualize 出图啦~

图片.png

附：python代码，具体可参见wordcloud教程

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS

cut_text=' '.join(word_list)

color_mask = np.array(Image.open( "图片2.png"))
wc = WordCloud(font_path='F:\Jupter\孙燕姿song\simsun.ttc',background_color="white", max_words=2000, mask=color_mask)
wc.generate(cut_text)
wc.to_file("sun.png")


# show
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

结果.png

总结

第一次做这么完整的项目，出图的一刻还是很开心的！
还有很多不完善的地方，希望再接再厉，继续努力！