① python爬虫：想听榜单歌曲只需要14行代码即可搞定
虽然说XPath比正则表达式用起来方便，但是没有最方便，只有更方便。我们的BeautifulSoup库就能做到更方便的爬取想要的东西。
使用之前，还是老规矩，先安装BeautifulSoup库，指令如下：
其中文开发文档：
BeautifulSoup库是一个强大的Python语言的XML和HTML解析库。它提供了一些简单的函数来处理导航、搜索、修改分析树等功能。
BeautifulSoup库还能自动将输入的文档转换为Unicode编码，输出文档转换为UTF-8编码。
所以，在使用BeautifulSoup库的过程中，不需要开发中考虑编码的问题，除非你解析的文档，本身就没有指定编码方式，这才需要开发中进行编码处理。
下面，我们来详细介绍BeautifulSoup库的使用规则。
下面，我们来详细介绍BeautifulSoup库的重点知识。
首先，BeautifulSoup库中一个重要的概念就是选择解释器。因为其底层依赖的全是这些解释器，我们有必要认识一下。博主专门列出了一个表格：
从上面表格观察，我们一般爬虫使用lxml HTML解析器即可，不仅速度快，而且兼容性强大，只是需要安装C语言库这一个缺点（不能叫缺点，应该叫麻烦）。
要使用BeautifulSoup库，需要和其他库一样进行导入，但你虽然安装的是beautifulsoup4，但导入的名称并不是beautifulsoup4，而是bs4。用法如下：
运行之后，输出文本如下：
基础的用法很简单，这里不在赘述。从现在开始，我们来详细学习BeautifulSoup库的所有重要知识点，第一个就是节点选择器。
所谓节点选择器，就是直接通过节点的名称选择节点，然后再用string属性就可以得到节点内的文本，这种方式获取最快。
比如，基础用法中，我们使用h1直接获取了h1节点，然后通过h1.string即可得到它的文本。但这种用法有一个明显的缺点，就是层次复杂不适合。
所以，我们在使用节点选择器之前，需要将文档缩小。比如一个文档很多很大，但我们获取的内容只在id为blog的p中，那么我们先获取这个p，再在p内部使用节点选择器就非常合适了。
HTML示例代码：
下面的一些示例，我们还是使用这个HTML代码进行节点选择器的讲解。
这里，我们先来教会大家如何获取节点的名称属性以及内容，示例如下：
运行之后，效果如下：
一般来说一个节点的子节点有可能很多，通过上面的方式获取，只能得到第一个。如果要获取一个标签的所有子节点，这里有2种方式。先来看代码：
运行之后，效果如下：
如上面代码所示，我们有2种方式获取所有子节点，一种是通过contents属性，一种是通过children属性，2者遍历的结果都是一样的。
既然能获取直接子节点，那么获取所有子孙节点也是肯定可以的。BeautifulSoup库给我们提供了descendants属性获取子孙节点，示例如下：
运行之后，效果如下：
同样的，在实际的爬虫程序中，我们有时候也需要通过逆向查找父节点，或者查找兄弟节点。
BeautifulSoup库，给我们提供了parent属性获取父节点，同时提供了next_sibling属性获取当前节点的下一个兄弟节点，previous_sibling属性获取上一个兄弟节点。
示例代码如下：
运行之后，效果如下：
对于节点选择器，博主已经介绍了相对于文本内容较少的完全可以这么做。但实际的爬虫爬的网址都是大量的数据，开始使用节点选择器就不合适了。所以，我们要考虑通过方法选择器进行先一步的处理。
find_all()方法主要用于根据节点的名称、属性、文本内容等选择所有符合要求的节点。其完整的定义如下所示：
【实战】还是测试上面的HTML，我们获取name=a，attr={"class":"aaa"}，并且文本等于text="Python板块"板块的节点。
示例代码如下所示：
运行之后，效果如下所示：
find()与find_all()仅差一个all，但结果却有2点不同：
1.find()只查找符合条件的第一个节点，而find_all()是查找符合条件的所有节点2.find()方法返回的是bs4.element.Tag对象，而find_all()返回的是bs4.element.ResultSet对象
下面，我们来查找上面HTML中的a标签，看看返回结果有何不同，示例如下：
运行之后，效果如下：
首先，我们来了解一下CSS选择器的规则：
1..classname：选取样式名为classname的节点，也就是class属性值是classname的节点2.#idname：选取id属性为idname的节点3.nodename：选取节点名为nodename的节点
一般来说，在BeautifulSoup库中，我们使用函数select()进行CSS选择器的操作。示例如下：
这里，我们选择class等于li1的节点。运行之后，效果如下：
因为，我们需要实现嵌套CSS选择器的用法，但上面的HTML不合适。这里，我们略作修改，仅仅更改
② 如何通过python获取qq音乐的歌曲
你需要安装一个 MP3相关的模块：eyed3
# -*- coding: utf-8 -*-
import eyed3
__author__ = 'lpe234'
def main():
mp3 = u'/Users/lpe234/Music/网易云音乐/Lene Marlin - A Place Nearby.mp3'
xx = eyed3.load(mp3)
print(u'时长为：{}秒'.format(xx.info.time_secs))
if __name__ == '__main__':
main()
③ 如何用python做一个歌曲的dictionary，然后根据用户选择的艺术家显示对应歌曲名
musics={
'Jackson':['MusicA','MusicB'],
'LadyGaga':['Umbrella','XXX']
}上述代码展示了一个dict，key是作者名字，value是一个存有歌名的list。
当用户输入作者后，就可以查表打印出该作者的歌名。
当然， list里可以不止是字符串表示的歌名，而是含有歌曲各种数据的dict或者object。
④ python协程爬取网易云歌单
@[toc]
首先通过网易分页歌单的url获取每份歌单的url，然后通过每份歌单的url提取歌单中的前十首歌的url，通过每首歌的url获取一些歌曲的作者和专辑等信息，整个过程通过协程来加快速度。
⑤ 如何不用音乐播放器批量下载音乐只需几分钟，Python轻松实现
我们想听的歌，在特定音乐软件才有，但是又嫌弃太麻烦，不想下载软件，这个好说，Python随随便便就实现了！
我们以湫湫音乐为例，做一个搜索下载音乐的功能。
用到的软件是anaconda5.2.0（python3.6.5）和pycharm，anaconda是自带Python的，安装了anaconda就不用安装Python了。
然后需要安装一个requests库，键盘按住win+r，在弹出的搜索框输入cmd ，按回车 ，在新弹出的命令提示符窗口输入 pip install requests 即可完成安装。
啰嗦了点，但是对零基础友好一点。 知识点：
OK，开始尝试吧 先安排一下要用的模块，导入进来。
我们既然要爬一个网站，那么如果有反扒的话，肯定要解决这个问题，像今天可以用 headers 模块来模拟成浏览器访问网站。
那么 headers 在哪里找呢？ 在浏览器页面上点击：右键–>检查–>（或者直接按F12），剩余按照图中显示操作，需要按Fn+F5刷新出网页来
然后我们既然是要搜索下载的话，那不得先把搜索功能做出来。
看看效果
获取加密的vkey
如果你获取的数据 是 {} .json() 他会直接帮我们转换成字典。 然后实现下载 if 判断是否有歌曲下载文件夹，如果没有创建，就会自动创建一个歌曲下载文件夹。
当然这个名字都可以自己改。
现在我们看看效果
页码和数据条数可以不输入，他会默认下载第一页，一页是十首歌。
你也可以下载其他页
然后我只想要一首
这是刚刚自动获取到的歌曲
当然，只用代码多无趣，我们还可以实现把代码打包，做成exe 程序，直接运行~ 具体怎么做我就不一 一赘述了，方法简单，网络一下分分钟就做的出来。我给大家看下效果。
虽然只有一个命令框页面，单好歹也是个不用安装Python也能运行的exe文件了不，想要页面好看，还得另外做个界面出来，下次整一个~
⑥ 如何使用Python爬取网易云音乐歌单内的歌曲
1首先在浏览器在打开网易云音乐的网页版，并点进一个歌单。
2.在浏览器的开发者工具审查该页面的元素（一般按f12可以弹出该工具），选择Network,之后选择doc可以简便地找到我们需要的元素。
注：以下两步第3，第4步主要是为了防止网站的反爬，经过这两步后，基本可以避开网站的反爬，所以如果你爬取的网站没有反爬的话，可以跳过这两步。
3.查看网页的请求方式--get请求
4.查看header
5.在Response中找到我们所需要的元素所在的标签位置（如：我们要爬取的是歌曲，既需要寻找歌曲的名字与其id信息，观察可以发现其中一首歌单中的歌名-moon在类名为“f-hide”的ul标签的li标签的a标签中） ~
⑦ 使用 Python 读写文件
有些数据是临时的，它们在应用程序运行时存储在内存中，然后丢弃。但是有些数据是持久的。它们存储在硬盘驱动器上供以后使用，而且它们通常是用户最关心的东西。对于程序员来说，编写代码读写文件是很常见的，但每种语言处理该任务的方式都不同。本文演示了如何使用 Python 处理文件数据。
在 Linux 上，你可能已经安装了 Python。如果没有，你可以通过发行版软件仓库安装它。例如，在 CentOS 或 RHEL 上：
在 macOS 上，你可以使用 MacPorts或Homebrew安装。在 Windows 上，你可以使用Chocolatey安装。
一旦安装了 Python，打开你最喜欢的文本编辑器，准备好写代码吧。
如果你需要向一个文件中写入数据，记住有三个步骤：
这与你在计算机上编码、编辑照片或执行其他操作时使用的步骤完全相同。首先，打开要编辑的文档，然后进行编辑，最后关闭文档。
在 Python 中，过程是这样的：
这个例子中，第一行以 写 模式打开了一个文件，然后用变量 f 表示，我使用了 f 是因为它在 Python 代码中很常见，使用其他任意有效变量名也能正常工作。
在打开文件时，有不同的模式：
第二行表示向文件中写入数据，本例写入的是纯文本，但你可以写入任意类型的数据。
最后一行关闭了文件。
对于快速的文件交互，常用有一种简短的方法可以写入数据。它不会使文件保持打开状态，所以你不必记得调用 close 函数。相反，它使用 with 语法：
如果你或你的用户需要通过应用程序需要向文件中写入一些数据，然后你需要使用它们，那么你就需要读取文件了。与写入类似，逻辑一样：
同样的，这个逻辑反映了你一开始使用计算机就已知的内容。阅读文档，你可以打开、阅读，然后关闭。在计算机术语中，“打开”文件意味着将其加载到内存中。
实际上，一个文本文件内容肯定不止一行。例如，你需要读取一个配置文件、 游戏 存档或乐队下一首歌曲的歌词，正如你打开一本实体书时，你不可能立刻读完整本书，代码也只能解析已经加载到内存中的文件。因此，你可能需要遍历文件的内容。
示例的第一行指明使用 读 模式打开一个文件，然后文件交由变量 f 表示，但就像你写数据一样，变量名是任意的。 f 并没有什么特殊的，它只是单词 “file” 的最简表示，所以 Python 程序员会经常使用它。
在第二行，我们使用了 line ，另一个任意变量名，用来表示 f 的每一行。这告诉 Python 逐行迭代文件的内容，并将每一行的内容打印到输出中（在本例中为终端或IDLE）。
就像写入一样，使用 with 语法是一种更简短的方法读取数据。即不需要调用 close 方法，方便地快速交互。
使用 Python 有很多方法向文件写入数据，包括用 JSON、YAML、TOML等不同的格式写入。还有一个非常好的内置方法用于创建和维护SQLite数据库，以及许多库来处理不同的文件格式，包括图像、音频和视频等。
via: https://opensource.com/article/21/7/read-write-files-python
作者：Seth Kenlon选题：lujun9972译者：MjSeven校对：turbokernel