python爬虫虾米音乐

Ⅰ 网易云有什么可以抑郁的歌

音乐专题

这两天，华晨宇的新歌《好想爱这个世界啊》首发上线，网易云音乐后台热度成倍速暴涨。

这首歌是他专门为抑郁症患者所创作的，歌词让人泪目：

“想过离开，

以这种方式存在是因为，

那些旁白，那些姿态，

那些伤害不想离开，

当你说还有你在

忽然我开始莫名期待夕阳西下，

翻着电话，

无人拨打是习惯孤独的我该得到的吧…”

当日歌曲销量突破500万张,乐评突破15万! 歌曲在刷新多项平台纪录的同时,也唤起大家对抑郁症群体的关爱。

网易云音乐用户纷纷留下真挚评论,直言被感动：

心一次次的破碎，就是为了把心打开。

这个周末，不是要和大家谈论抑郁症，只和大家分享几首音乐。

贝多芬曾说，音乐是比一切智慧一切哲学更高的启示，谁能渗透音乐的意义，便能超脱寻常人无以自拔的苦难。

曾被抑郁症困扰的央视主播蒋术说：在人生每一处狭小逼仄的入口，每一个幽暗昏茫的低谷，我们都可以追寻心灵中那束微光。

而音乐有时就像是茫茫大海中的那盏灯塔，为你指引着方向。

《春的临终》

程璧的这首小众歌曲，根据日本诗人谷川俊太郎的诗歌改编：

我把活着喜欢过了

先睡觉吧 小鸟们

我把活着喜欢过了

因为远处有呼唤我的东西

我把悲伤喜欢过了

我把笑喜欢过了

像穿破的鞋子

是的

因为我把愤怒喜欢过了

谷川是日本的国宝级诗人，他曾说：“灵魂在这个世上的故乡是音乐”。他在开头写道， “我把活着喜欢过了”，这种特殊的表达句式，温柔的勾起了你对生的感激。

活着本是多么地不容易啊，这是一种面对死亡已经释然的心态，而这种云淡风轻又是来自于在活着的有限时间里，认真活过了，才会有的心态。

除了活着，小诗里还把悲伤喜欢过了，把愤怒喜欢过了。这些平时我们极力避免的情绪，都被看见和感激。

甚至有读者评论，想用“我把活着喜欢过了”，当做自己的墓志铭。

人生很多滋味都要到一个年纪才懂得去细细品味，比如类似这种与生命相遇的感动和幸福。希望当你懂得的那一天，一切还未走远。

Ⅱ 虾米音乐2月5日0点起停止音乐服务，为什么虾米音乐生存不下去

2006年，一群喜欢音乐的爱好者在一家小咖啡馆内建立了虾米音乐，他们希望用自己独特的方式去为更多的音乐人和听众服务，2008年，虾米音乐网正式与大家见面，然而，在度过漫长的12年后，虾米音乐宣布将于2021年2月5日0点起停止音乐服务，事实证明，没有什么是可以永垂不朽的，即使是在2013年累计注册用户已经超过2,000万的虾米音乐也无力阻挡。

再加上2015年的时候，国家版权局颁布了禁止各大网络音乐服务平台转播未经授权的音乐作品的版权令之后，虾米音乐想要赚钱就更是难上加难了。行业之间为音乐版权发起来的竞争成了虾米音乐关停的重要原因。其实，不仅仅是虾米音乐，网易云音乐也同样面临的和虾米音乐一样的困境。总而言之，虾米音乐曾经给用户带来很多美好的回忆，但是，虾米音乐不可能永远引领音乐未来的发展，它的落寞只是时代的无奈。

Ⅲ 有没有易懂的 python 多线程爬虫代码

Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL1，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏“重”。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。
传统的例子
简单搜索下“Python 多线程教程”，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：
#Example.py'''
Standard Procer/Consumer Threading Pattern
'''import time
import threading
import Queue

class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, queue):
threading.Thread.__init__(self)
self._queue = queue

def run(self):
while True:
# queue.get() blocks the current thread until
# an item is retrieved.
msg = self._queue.get()
# Checks if the current message is
# the "Poison Pill"
if isinstance(msg, str) and msg == 'quit': # if so, exists the loop
break
# "Processes" (or in our case, prints) the queue item
print "I'm a thread, and I received %s!!" % msg # Always be friendly!
print 'Bye byes!'def Procer():
# Queue is used to share items between
# the threads.
queue = Queue.Queue() # Create an instance of the worker
worker = Consumer(queue) # start calls the internal run() method to
# kick off the thread
worker.start()

# variable to keep track of when we started
start_time = time.time()
# While under 5 seconds..
while time.time() - start_time < 5:
# "Proce" a piece of work and stick it in
# the queue for the Consumer to process
queue.put('something at %s' % time.time()) # Sleep a bit just to avoid an absurd number of messages
time.sleep(1) # This the "poison pill" method of killing a thread.
queue.put('quit') # wait for the thread to close down
worker.join()if __name__ == '__main__':
Procer()

哈，看起来有些像 Java 不是吗？
我并不是说使用生产者/消费者模型处理多线程/多进程任务是错误的（事实上，这一模型自有其用武之地）。只是，处理日常脚本任务时我们可以使用更有效率的模型。
问题在于…
首先，你需要一个样板类；
其次，你需要一个队列来传递对象；
而且，你还需要在通道两端都构建相应的方法来协助其工作（如果需想要进行双向通信或是保存结果还需要再引入一个队列）。
worker 越多，问题越多
按照这一思路，你现在需要一个 worker 线程的线程池。下面是一篇 IBM 经典教程中的例子——在进行网页检索时通过多线程进行加速。
#Example2.py'''
A more realistic thread pool example
'''import time
import threading
import Queue
import urllib2

class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, queue):
threading.Thread.__init__(self)
self._queue = queue

def run(self):
while True:
content = self._queue.get()
if isinstance(content, str) and content == 'quit': break
response = urllib2.urlopen(content) print 'Bye byes!'def Procer():
urls = [ 'http', 'httcom'
'ala.org', 'hle.com'
# etc..
]
queue = Queue.Queue()
worker_threads = build_worker_pool(queue, 4)
start_time = time.time() # Add the urls to process
for url in urls:
queue.put(url)
# Add the poison pillv
for worker in worker_threads:
queue.put('quit') for worker in worker_threads:
worker.join() print 'Done! Time taken: {}'.format(time.time() - start_time)def build_worker_pool(queue, size):
workers = [] for _ in range(size):
worker = Consumer(queue)
worker.start()
workers.append(worker) return workersif __name__ == '__main__':
Procer()

这段代码能正确的运行，但仔细看看我们需要做些什么：构造不同的方法、追踪一系列的线程，还有为了解决恼人的死锁问题，我们需要进行一系列的 join 操作。这还只是开始……
至此我们回顾了经典的多线程教程，多少有些空洞不是吗？样板化而且易出错，这样事倍功半的风格显然不那么适合日常使用，好在我们还有更好的方法。
何不试试 map
map 这一小巧精致的函数是简捷实现 Python 程序并行化的关键。map 源于 Lisp 这类函数式编程语言。它可以通过一个序列实现两个函数之间的映射。
urls = ['ho.com', 'htdit.com']
results = map(urllib2.urlopen, urls)

上面的这两行代码将 urls 这一序列中的每个元素作为参数传递到 urlopen 方法中，并将所有结果保存到 results 这一列表中。其结果大致相当于：
results = []for url in urls:
results.append(urllib2.urlopen(url))

map 函数一手包办了序列操作、参数传递和结果保存等一系列的操作。
为什么这很重要呢？这是因为借助正确的库，map 可以轻松实现并行化操作。

在 Python 中有个两个库包含了 map 函数： multiprocessing 和它鲜为人知的子库 multiprocessing.mmy.
这里多扯两句： multiprocessing.mmy？ mltiprocessing 库的线程版克隆？这是虾米？即便在 multiprocessing 库的官方文档里关于这一子库也只有一句相关描述。而这句描述译成人话基本就是说:"嘛，有这么个东西，你知道就成."相信我，这个库被严重低估了！
mmy 是 multiprocessing 模块的完整克隆，唯一的不同在于 multiprocessing 作用于进程，而 mmy 模块作用于线程（因此也包括了 Python 所有常见的多线程限制）。
所以替换使用这两个库异常容易。你可以针对 IO 密集型任务和 CPU 密集型任务来选择不同的库。2
动手尝试
使用下面的两行代码来引用包含并行化 map 函数的库：
from multiprocessing import Poolfrom multiprocessing.mmy import Pool as ThreadPool

实例化 Pool 对象：
pool = ThreadPool()

这条简单的语句替代了 example2.py 中 build_worker_pool 函数 7 行代码的工作。它生成了一系列的 worker 线程并完成初始化工作、将它们储存在变量中以方便访问。
Pool 对象有一些参数，这里我所需要关注的只是它的第一个参数：processes. 这一参数用于设定线程池中的线程数。其默认值为当前机器 CPU 的核数。
一般来说，执行 CPU 密集型任务时，调用越多的核速度就越快。但是当处理网络密集型任务时，事情有有些难以预计了，通过实验来确定线程池的大小才是明智的。
pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4

线程数过多时，切换线程所消耗的时间甚至会超过实际工作时间。对于不同的工作，通过尝试来找到线程池大小的最优值是个不错的主意。
创建好 Pool 对象后，并行化的程序便呼之欲出了。我们来看看改写后的 example2.py
import urllib2
from multiprocessing.mmy import Pool as ThreadPool

urls = [ 'httorg',
'hon.org/about/',
'hnlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',

# etc..
]

# Make the Pool of workers
pool = ThreadPool(4)
# Open the urls in their own threads
# and return the results
results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)
#close the pool and wait for the work to finish
pool.close()
pool.join()

实际起作用的代码只有 4 行，其中只有一行是关键的。map 函数轻而易举的取代了前文中超过 40 行的例子。为了更有趣一些，我统计了不同方法、不同线程池大小的耗时情况。
# results = [] # for url in urls:# result = urllib2.urlopen(url)# results.append(result)# # ------- VERSUS ------- # # # ------- 4 Pool ------- # # pool = ThreadPool(4) # results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)# # ------- 8 Pool ------- # # pool = ThreadPool(8) # results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)# # ------- 13 Pool ------- # # pool = ThreadPool(13) # results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)

结果：
# Single thread: 14.4 Seconds # 4 Pool: 3.1 Seconds# 8 Pool: 1.4 Seconds# 13 Pool: 1.3 Seconds

很棒的结果不是吗？这一结果也说明了为什么要通过实验来确定线程池的大小。在我的机器上当线程池大小大于 9 带来的收益就十分有限了。

Ⅳ python 爬取虾米音乐是怎么个思路

你选XHR干嘛？选Media啊就看见了。

Ⅳ 谁知道虾米网试听的音乐缓存在哪里

虾米音乐中缓存的音乐目录可以通过以下方法找到：

1、在电脑桌面上找到虾米音乐的选项，点击进入虾米音乐的主界面。

Ⅵ 虾米音乐要关停了，原因是什么

虾米音乐发布官方声明，虾米音乐播放器停止服务。官方称，虾米音乐未来将转向更多音乐商业场景服务，将依托新成立的‘音螺’平台持续探索创新，服务音乐人及业内合作伙伴。虾米关停之前早有传闻，这次终于成真，诸多乐迷表示难舍，虾米音乐创始人南瓜之前受访时曾表示，虾米关停是意料之中的事，他也引述他人观点“虾米音乐是死在太多人不在乎上面”。

虾米员工的特别留言。

虾米的创始人南瓜在前段时间接受采访时曾说，“虾米音乐是死在太多人不在乎上面”，乐迷出身的他希望虾米可以在互联网上更透明地帮助独立音乐人，使用户和内容方站在一个战线上，平台和内容可以互相促进。但后来版权大战开始之后这些模式都不管用了，并慢慢演变成了一个砸钱的游戏，“版权方掌握着游戏的玩法，各大音乐平台陷入了版权游戏的漩涡，拥有着微乎其微的话语权，非常被动”。随着资本不再在乎音乐本身，只在乎能否获得流量；内容公司不在乎内容本身，只在乎盈利；用户不在乎自己想听什么，被束缚进了“信息茧房”，早前已经离开虾米音乐的南瓜认为虾米关停是意料之中的事情。

对于最终关停，虾米音乐的另一位创始人朱七对南都记者表示不愿多谈，“这种东西一落笔一张嘴太伤神伤心了，也很难冷静对待”。朱七早前在自己的个人专辑《书名号》文案中说了一句“我做了一件虽然最后认了输仍心存骄傲的事业”，他曾说自己是“认了输的人”，虾米音乐的创业投入了太大的情感和梦想，但可能和能力有关，也可能和时势有关。

虾米关停的各种网络传闻，南都记者追访曾经担任阿里音乐CEO的宋柯，没有得到回应。虾米音乐最终也像曾经的千千静听等音乐平台一样从众多音乐爱好者的生活中消失，成为一代人的回忆。在感到不舍和惋惜的同时，中国音乐市场的运作模式和音乐平台的生存之道也引人思考。

Ⅶ 虾米音乐无法播放 本来是已下载的音乐无法播放，如下图。想重新下载，显示已下载。求解决方法

手机——应用管理——已下载中找到虾米音乐，按清除数据，就会把虾米的应用痕迹都删掉。然后可以重新下载。我也是和你一样情况，音乐丢失，但显示已下载。亲测有效。
建议清数据前先把歌单截图，因为清了之后啥都没了。

Ⅷ 虾米音乐已正式关闭，有什么办法能恢复正常播放吗

在3月5号的时候，虾米音乐正式宣布关服停运12年的陪伴终究换来了离开。

下面音乐从曾经的一个音乐巨头到达现在的落寞不堪，这其中让非常多的人意识到他真的是消失了，不再是曾经那么一个音乐领头者。更有很多网友声称我的青春结束了。这个时候就有很多人想知道，既然已经正式关闭，有什么办法恢复它的正常播放吗？

一、虾米音乐正式关闭是怎么回事？

在1月5号的时候，虾米音乐就有声称说将停服关闭。2月5日正式关停，到达3月5日的时候只有一个网页。其实它停运的主要原因还是因为业务的调整，不得不做出这样的选择。而且现在各大音乐软件的石头放在了一起，几乎把所有的音乐版权全部揽获于自己的手中，像虾米音乐这些软件，其实在这方面已经有非常大的发展，阻碍未来的发展道路，更是苦不堪言，因此他们选择了其他的一些关于音乐的运营方面，停止了下面音乐的运转。

高度发展的社会就是如此一些被淘汰的软件，虽然是很多人的青春，但是因为制度下不允许他们存活，他们必须选择新的经营方式，虽然虾米音乐下降了，但是实际上他并没有倒闭，只是选择改变自己的一个发展路线，因此我们也不必有过多的感慨，这是很正常的。

Ⅸ python开发的gui漂亮吗

简单一点的,玩tkinter

你要做产品,pyQT(pySide)

其他的虽然也有一些,但靠谱的并不多.

如果说好看 当然是pyQT的好看

Ⅹ 虾米音乐的软件功能有哪些

你好，这是虾米更新版本中的内容
1、虾米音乐客户端真正的高品质保证，450万首歌曲，每首音质都经过软件频谱分析和编辑人工监听审核；
2、实用的无线云推送，可以将虾米网任意歌曲无线发送到手机，媲美苹果iCloud收费音乐服务；
3、最自由的听歌体验，500多万张由音乐达人制作的绝赞精选集，满足千奇百怪的听歌爱好；
4、贴心的私人音乐库，收藏歌曲，虾米网所有产品都将为你无缝同步，把喜欢的歌随身携带；
5、离线下载节省流量，将常听的歌曲下载到手机，没有网络一样听；
6、最权威的音乐曲库，10多万超资深用户编辑海量音乐资料和曲库，更准确专业；
7、精准的推荐算法，拥有中国最先进的音乐推荐引擎技术，电台漫游给你推荐相似歌曲。
不过虾米的UI真的简洁好看，好的用户体验设计会很吸引固定客群，现在一般的UI设计都会用到SKETCH、AXURE、蓝湖设计协作平台进行在线需求评审、文档管理以及自动标注信息和在线切图，为设计师们节省了很多时间，有了更多的时间琢磨好的设计了。