① python爬蟲：想聽榜單歌曲只需要14行代碼即可搞定
雖然說XPath比正則表達式用起來方便，但是沒有最方便，只有更方便。我們的BeautifulSoup庫就能做到更方便的爬取想要的東西。
使用之前，還是老規矩，先安裝BeautifulSoup庫，指令如下：
其中文開發文檔：
BeautifulSoup庫是一個強大的Python語言的XML和HTML解析庫。它提供了一些簡單的函數來處理導航、搜索、修改分析樹等功能。
BeautifulSoup庫還能自動將輸入的文檔轉換為Unicode編碼，輸出文檔轉換為UTF-8編碼。
所以，在使用BeautifulSoup庫的過程中，不需要開發中考慮編碼的問題，除非你解析的文檔，本身就沒有指定編碼方式，這才需要開發中進行編碼處理。
下面，我們來詳細介紹BeautifulSoup庫的使用規則。
下面，我們來詳細介紹BeautifulSoup庫的重點知識。
首先，BeautifulSoup庫中一個重要的概念就是選擇解釋器。因為其底層依賴的全是這些解釋器，我們有必要認識一下。博主專門列出了一個表格：
從上面表格觀察，我們一般爬蟲使用lxml HTML解析器即可，不僅速度快，而且兼容性強大，只是需要安裝C語言庫這一個缺點（不能叫缺點，應該叫麻煩）。
要使用BeautifulSoup庫，需要和其他庫一樣進行導入，但你雖然安裝的是beautifulsoup4，但導入的名稱並不是beautifulsoup4，而是bs4。用法如下：
運行之後，輸出文本如下：
基礎的用法很簡單，這里不在贅述。從現在開始，我們來詳細學習BeautifulSoup庫的所有重要知識點，第一個就是節點選擇器。
所謂節點選擇器，就是直接通過節點的名稱選擇節點，然後再用string屬性就可以得到節點內的文本，這種方式獲取最快。
比如，基礎用法中，我們使用h1直接獲取了h1節點，然後通過h1.string即可得到它的文本。但這種用法有一個明顯的缺點，就是層次復雜不適合。
所以，我們在使用節點選擇器之前，需要將文檔縮小。比如一個文檔很多很大，但我們獲取的內容只在id為blog的p中，那麼我們先獲取這個p，再在p內部使用節點選擇器就非常合適了。
HTML示例代碼：
下面的一些示例，我們還是使用這個HTML代碼進行節點選擇器的講解。
這里，我們先來教會大家如何獲取節點的名稱屬性以及內容，示例如下：
運行之後，效果如下：
一般來說一個節點的子節點有可能很多，通過上面的方式獲取，只能得到第一個。如果要獲取一個標簽的所有子節點，這里有2種方式。先來看代碼：
運行之後，效果如下：
如上面代碼所示，我們有2種方式獲取所有子節點，一種是通過contents屬性，一種是通過children屬性，2者遍歷的結果都是一樣的。
既然能獲取直接子節點，那麼獲取所有子孫節點也是肯定可以的。BeautifulSoup庫給我們提供了descendants屬性獲取子孫節點，示例如下：
運行之後，效果如下：
同樣的，在實際的爬蟲程序中，我們有時候也需要通過逆向查找父節點，或者查找兄弟節點。
BeautifulSoup庫，給我們提供了parent屬性獲取父節點，同時提供了next_sibling屬性獲取當前節點的下一個兄弟節點，previous_sibling屬性獲取上一個兄弟節點。
示例代碼如下：
運行之後，效果如下：
對於節點選擇器，博主已經介紹了相對於文本內容較少的完全可以這么做。但實際的爬蟲爬的網址都是大量的數據，開始使用節點選擇器就不合適了。所以，我們要考慮通過方法選擇器進行先一步的處理。
find_all()方法主要用於根據節點的名稱、屬性、文本內容等選擇所有符合要求的節點。其完整的定義如下所示：
【實戰】還是測試上面的HTML，我們獲取name=a，attr={"class":"aaa"}，並且文本等於text="Python板塊"板塊的節點。
示例代碼如下所示：
運行之後，效果如下所示：
find()與find_all()僅差一個all，但結果卻有2點不同：
1.find()只查找符合條件的第一個節點，而find_all()是查找符合條件的所有節點2.find()方法返回的是bs4.element.Tag對象，而find_all()返回的是bs4.element.ResultSet對象
下面，我們來查找上面HTML中的a標簽，看看返回結果有何不同，示例如下：
運行之後，效果如下：
首先，我們來了解一下CSS選擇器的規則：
1..classname：選取樣式名為classname的節點，也就是class屬性值是classname的節點2.#idname：選取id屬性為idname的節點3.nodename：選取節點名為nodename的節點
一般來說，在BeautifulSoup庫中，我們使用函數select()進行CSS選擇器的操作。示例如下：
這里，我們選擇class等於li1的節點。運行之後，效果如下：
因為，我們需要實現嵌套CSS選擇器的用法，但上面的HTML不合適。這里，我們略作修改，僅僅更改
② 如何通過python獲取qq音樂的歌曲
你需要安裝一個 MP3相關的模塊：eyed3
# -*- coding: utf-8 -*-
import eyed3
__author__ = 'lpe234'
def main():
mp3 = u'/Users/lpe234/Music/網易雲音樂/Lene Marlin - A Place Nearby.mp3'
xx = eyed3.load(mp3)
print(u'時長為：{}秒'.format(xx.info.time_secs))
if __name__ == '__main__':
main()
③ 如何用python做一個歌曲的dictionary，然後根據用戶選擇的藝術家顯示對應歌曲名
musics={
'Jackson':['MusicA','MusicB'],
'LadyGaga':['Umbrella','XXX']
}上述代碼展示了一個dict，key是作者名字，value是一個存有歌名的list。
當用戶輸入作者後，就可以查表列印出該作者的歌名。
當然， list里可以不止是字元串表示的歌名，而是含有歌曲各種數據的dict或者object。
④ python協程爬取網易雲歌單
@[toc]
首先通過網易分頁歌單的url獲取每份歌單的url，然後通過每份歌單的url提取歌單中的前十首歌的url，通過每首歌的url獲取一些歌曲的作者和專輯等信息，整個過程通過協程來加快速度。
⑤ 如何不用音樂播放器批量下載音樂只需幾分鍾，Python輕松實現
我們想聽的歌，在特定音樂軟體才有，但是又嫌棄太麻煩，不想下載軟體，這個好說，Python隨隨便便就實現了！
我們以湫湫音樂為例，做一個搜索下載音樂的功能。
用到的軟體是anaconda5.2.0（python3.6.5）和pycharm，anaconda是自帶Python的，安裝了anaconda就不用安裝Python了。
然後需要安裝一個requests庫，鍵盤按住win+r，在彈出的搜索框輸入cmd ，按回車 ，在新彈出的命令提示符窗口輸入 pip install requests 即可完成安裝。
啰嗦了點，但是對零基礎友好一點。 知識點：
OK，開始嘗試吧 先安排一下要用的模塊，導入進來。
我們既然要爬一個網站，那麼如果有反扒的話，肯定要解決這個問題，像今天可以用 headers 模塊來模擬成瀏覽器訪問網站。
那麼 headers 在哪裡找呢？ 在瀏覽器頁面上點擊：右鍵–>檢查–>（或者直接按F12），剩餘按照圖中顯示操作，需要按Fn+F5刷新出網頁來
然後我們既然是要搜索下載的話，那不得先把搜索功能做出來。
看看效果
獲取加密的vkey
如果你獲取的數據 是 {} .json() 他會直接幫我們轉換成字典。 然後實現下載 if 判斷是否有歌曲下載文件夾，如果沒有創建，就會自動創建一個歌曲下載文件夾。
當然這個名字都可以自己改。
現在我們看看效果
頁碼和數據條數可以不輸入，他會默認下載第一頁，一頁是十首歌。
你也可以下載其他頁
然後我只想要一首
這是剛剛自動獲取到的歌曲
當然，只用代碼多無趣，我們還可以實現把代碼打包，做成exe 程序，直接運行~ 具體怎麼做我就不一 一贅述了，方法簡單，網路一下分分鍾就做的出來。我給大家看下效果。
雖然只有一個命令框頁面，單好歹也是個不用安裝Python也能運行的exe文件了不，想要頁面好看，還得另外做個界面出來，下次整一個~
⑥ 如何使用Python爬取網易雲音樂歌單內的歌曲
1首先在瀏覽器在打開網易雲音樂的網頁版，並點進一個歌單。
2.在瀏覽器的開發者工具審查該頁面的元素（一般按f12可以彈出該工具），選擇Network,之後選擇doc可以簡便地找到我們需要的元素。
註：以下兩步第3，第4步主要是為了防止網站的反爬，經過這兩步後，基本可以避開網站的反爬，所以如果你爬取的網站沒有反爬的話，可以跳過這兩步。
3.查看網頁的請求方式--get請求
4.查看header
5.在Response中找到我們所需要的元素所在的標簽位置（如：我們要爬取的是歌曲，既需要尋找歌曲的名字與其id信息，觀察可以發現其中一首歌單中的歌名-moon在類名為「f-hide」的ul標簽的li標簽的a標簽中） ~
⑦ 使用 Python 讀寫文件
有些數據是臨時的，它們在應用程序運行時存儲在內存中，然後丟棄。但是有些數據是持久的。它們存儲在硬碟驅動器上供以後使用，而且它們通常是用戶最關心的東西。對於程序員來說，編寫代碼讀寫文件是很常見的，但每種語言處理該任務的方式都不同。本文演示了如何使用 Python 處理文件數據。
在 Linux 上，你可能已經安裝了 Python。如果沒有，你可以通過發行版軟體倉庫安裝它。例如，在 CentOS 或 RHEL 上：
在 macOS 上，你可以使用 MacPorts或Homebrew安裝。在 Windows 上，你可以使用Chocolatey安裝。
一旦安裝了 Python，打開你最喜歡的文本編輯器，准備好寫代碼吧。
如果你需要向一個文件中寫入數據，記住有三個步驟：
這與你在計算機上編碼、編輯照片或執行其他操作時使用的步驟完全相同。首先，打開要編輯的文檔，然後進行編輯，最後關閉文檔。
在 Python 中，過程是這樣的：
這個例子中，第一行以 寫 模式打開了一個文件，然後用變數 f 表示，我使用了 f 是因為它在 Python 代碼中很常見，使用其他任意有效變數名也能正常工作。
在打開文件時，有不同的模式：
第二行表示向文件中寫入數據，本例寫入的是純文本，但你可以寫入任意類型的數據。
最後一行關閉了文件。
對於快速的文件交互，常用有一種簡短的方法可以寫入數據。它不會使文件保持打開狀態，所以你不必記得調用 close 函數。相反，它使用 with 語法：
如果你或你的用戶需要通過應用程序需要向文件中寫入一些數據，然後你需要使用它們，那麼你就需要讀取文件了。與寫入類似，邏輯一樣：
同樣的，這個邏輯反映了你一開始使用計算機就已知的內容。閱讀文檔，你可以打開、閱讀，然後關閉。在計算機術語中，「打開」文件意味著將其載入到內存中。
實際上，一個文本文件內容肯定不止一行。例如，你需要讀取一個配置文件、 游戲 存檔或樂隊下一首歌曲的歌詞，正如你打開一本實體書時，你不可能立刻讀完整本書，代碼也只能解析已經載入到內存中的文件。因此，你可能需要遍歷文件的內容。
示例的第一行指明使用 讀 模式打開一個文件，然後文件交由變數 f 表示，但就像你寫數據一樣，變數名是任意的。 f 並沒有什麼特殊的，它只是單詞 「file」 的最簡表示，所以 Python 程序員會經常使用它。
在第二行，我們使用了 line ，另一個任意變數名，用來表示 f 的每一行。這告訴 Python 逐行迭代文件的內容，並將每一行的內容列印到輸出中（在本例中為終端或IDLE）。
就像寫入一樣，使用 with 語法是一種更簡短的方法讀取數據。即不需要調用 close 方法，方便地快速交互。
使用 Python 有很多方法向文件寫入數據，包括用 JSON、YAML、TOML等不同的格式寫入。還有一個非常好的內置方法用於創建和維護SQLite資料庫，以及許多庫來處理不同的文件格式，包括圖像、音頻和視頻等。
via: https://opensource.com/article/21/7/read-write-files-python
作者：Seth Kenlon選題：lujun9972譯者：MjSeven校對：turbokernel