今天就跟大家聊聊有关使用python爬虫怎么爬取百度音乐，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
如图，笔者此次爬取的是百度音乐的页面，所爬取的类容是上面榜单下的所有内容（歌曲名，歌手，排名）。如果按照上次的爬虫的方法便要写上三个select方法，分别抓取歌曲名，歌手，排名，但笔者观察得知这三项数据皆放在一个li标签内，如图：
这样我们是不是直接抓取ul标签，再分析其中的数据便可得到全部数据了？答案是，当然可以。
但Beaufulsoup不能直接提供这样的方法，但Python无所不能，python里面自带的re模块是我见过最迷人的模块之一。它能在字符串中找到我们让我们roi的区域，上述的li标签中包含了我们需要的歌曲名，歌手，排名数据，我们只需要在li标签中通过re.findall()方法，便可找到我们需要的数据。这样就能够大大提升我们爬虫的效率。
我们先来直接分析代码：
def parse_one_page(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
data = soup.select('div.ranklist-wrapper.clearfix div.bd ul.song-list li')
pattern1 = re.compile(r'(.*?) 上面的代码是我分析网页数据的全部代码，这里不得不说python语言的魅力，数十行代码便能完成java100行的任务，C/C++1000行的任务。上述函数中，笔者首先通过Beautifulsoup得到该网页的源代码，再通过select()方法得到所有li标签中的数据。
到这里，这个爬虫便要进入到最重要的环节了，相信很多不懂re模块的童靴们有点慌张，在这里笔者真的是强烈推荐对python有兴趣的童靴们一定要学习这个非常重要的一环。首先，我们知道re的方法大多只针对string型数据，因此我们调用str()方法将每个list中的数据（即item）转换为string型。然后便是定义re的pattern了，这是个稍显复杂的东西，其中主要用到re.compile()函数得到要在string中配对的pattern，这里笔者便不累述了，感兴趣的童靴可以去网上查阅一下资料。
上述代码中，笔者写了两个pattern，因为百度音乐的网页里，li标签有两个结构，当用一个pattern在li中找不到数据时，便使用另一个pattern。关于re.findadd()方法，它会返回一个list，里面装着tuple，但其实我们知道我们找到的数据就是list[0]，再将每个数据添加到另一个List中，让函数返回。
相信很多看到这里的小伙伴已经云里雾里，无奈笔者对re板块也知道的不多，对python感兴趣的同学可以查阅相关资料再来看一下代码，相信能够如鱼得水。
完整的代码如下：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
def get_one_page(url):
wb_data = requests.get(url)
wb_data.encoding = wb_data.apparent_encoding
if wb_data.status_code == 200:
return wb_data.text
else:
return None
def parse_one_page(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
data = soup.select('div.ranklist-wrapper.clearfix div.bd ul.song-list li')
pattern1 = re.compile(r'(.*?) 最后我们看到的输出结果如下：
Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。
看完上述内容，你们对使用python爬虫怎么爬取百度音乐有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，感谢大家的支持。
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