Python爬虫实战之网易云音乐加密解析附源码

 更新时间:2021年10月15日 08:51:36   作者:松鼠爱吃饼干  
读万卷书不如行万里路,学的扎不扎实要通过实战才能看出来,本篇文章手把手带你解析网易云音乐数据,大家可以在实战过程中更有效的掌握python

环境

  •  python3.8
  • pycharm2021.2

知识点

  • requests >>> pip install requests
  • execjs >>> pip install PyExecJS

第一步

打开这个网站 在里面去分析我们需要的数据 每个音乐的名称 id

去网页源代码查找数据,发现并没有,这个网页 并不是一个静态页面

打开开发者工具,找到歌曲的id

找到真正的目标网址https://music.163.com/discover/toplist

【付费VIP完整版】只要看了就能学会的教程,80集Python基础入门视频教学

点这里即可免费在线观看

第二步

通过代码去实现当前这一个步骤

  • 通过代码去访问当这个页面 – 拿到网页源代码
  • 提取我们真正想要的 音乐的名称 id
  • 下载音乐: id获取是为了下载音乐分析里面音乐数据的 加密规则 去下载歌曲

开始代码

先导入所需模块

import requests
import re
import execjs

请求数据

# 通过代码去访问当这个页面 -- 拿到网页源代码
url = 'https://music.163.com/discover/toplist'
# 伪装
headers = {
    'cookie': '_ntes_nuid=063717de540d3ec18d9b4a0bdf51e931; WM_TID=sxztjH%2FJbYZBEREFBQZvAgttUnJPrvYf; ntes_kaola_ad=1; NMTID=00OSBNvfChgV2TD7k5IhSzky6R8lXgAAAF0zoWmoA; _ntes_nnid=063717de540d3ec18d9b4a0bdf51e931,1607344992641; _iuqxldmzr_=32; OUTFOX_SEARCH_USER_ID_NCOO=2145381542.3273497; WEVNSM=1.0.0; WNMCID=sazafu.1624080681192.01.0; UM_distinctid=17b784cb58a17-097be09ee87fb9-c343365-1aeaa0-17b784cb58b8bc; __root_domain_v=.163.com; _qddaz=QD.159230735652240; vinfo_n_f_l_n3=11aae7905aa2179b.1.11.1575470964063.1625470009945.1632894007779; usertrack=ezq0J2FlcQWNYypxAx88Ag==; JSESSIONID-WYYY=Yvm62%5Cnd8XNkT2ryCNOJx9urqXsxCDMF6srNnGRegtmuNdB5MrrS9ou%2FWw3JbVf960uHnGW3Bb%2Fbhv2xZm3Vn%2B%2BonZSX38sqKiUMuRd6TDKD39HRzGmrZ%5Cp9IUaNs%5C5nYt9xltJBt5qRgWsl0PZsxDhSu26ugGAozPffXXAjemm0o%2Fv%5C%3A1634111694844; WM_NI=au9XpuutN3GwymEoZsAgWl6%2BH4cTcHgYKos%2BWibR3hSntTQhrpX%2FLoCAycOKLnZteLb1LlluoIk9jlKxaaUThS4tfZr9jWB3LVjXKQUH4%2BMpukbEPcnHaN80J8%2FhoqeeYms%3D; WM_NIKE=9ca17ae2e6ffcda170e2e6ee8de74b85b18eb3b27bae8e8ab2d44e969f9aafae3388af8f98d06da59b968ecf2af0fea7c3b92aa3abf7b9f37fb7ac82d4c67dbbb38b90d97983b9998db5218cecadb5e244a5878590f22195b7aeb3b26491b2bcb5d464b2b098d0cf65819fb784ce4190b29695e848a2ef848def7fad97a5dae96889a8af82d860ac8dfc95e552b2e7a6b8c139908aa6b9ca5b9798fcccd07cb7b5aea6d369ae98afafbb3c8ae8e189ee7ba7bb978ef237e2a3; playerid=29374327',
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36'
}
# url: 分析出来的真正数据链接
# headers: 伪装请求头
response = requests.get(url, headers).text
# <Response [200]>: 告诉你访问成功了

提取我们真正想要的 音乐的名称 id

zip_data = re.findall('<li><a href="/song\?id=(.*?)" rel="external nofollow"  rel="external nofollow" >(.*?)</a></li>', response)
for music_id, title in zip_data:
    # url_1 = 'http://music.163.com/song/media/outer/url?id=' + music_id
    url_1 = 'https://music.163.com/weapi/song/enhance/player/url/v1?csrf_token='
    result = ctx.call('start', music_id)
    data = {
        'params': result['encText'],
        'encSecKey': result['encSecKey']
    }
    # 发送请求
    # 当前的音乐数据
    music_url = requests.post(url_1, data=data, headers=headers).json()['data'][0]['url']
    music_data = requests.get(music_url, headers).content
    title = re.sub(r'[/\\:*?"<>|]', '_', title)

导入js文件

# js文件导入
js = open('music163.js', mode='r', encoding='utf-8').read()
ctx = execjs.compile(js)

保存文件

with open('music/' + title + '.mp3', mode='wb') as f:
    f.write(music_data)
print(title)

完整代码

import requests
import re
import execjs

url = 'https://music.163.com/discover/toplist'
# 伪装
headers = {
    'cookie': '_ntes_nuid=063717de540d3ec18d9b4a0bdf51e931; WM_TID=sxztjH%2FJbYZBEREFBQZvAgttUnJPrvYf; ntes_kaola_ad=1; NMTID=00OSBNvfChgV2TD7k5IhSzky6R8lXgAAAF0zoWmoA; _ntes_nnid=063717de540d3ec18d9b4a0bdf51e931,1607344992641; _iuqxldmzr_=32; OUTFOX_SEARCH_USER_ID_NCOO=2145381542.3273497; WEVNSM=1.0.0; WNMCID=sazafu.1624080681192.01.0; UM_distinctid=17b784cb58a17-097be09ee87fb9-c343365-1aeaa0-17b784cb58b8bc; __root_domain_v=.163.com; _qddaz=QD.159230735652240; vinfo_n_f_l_n3=11aae7905aa2179b.1.11.1575470964063.1625470009945.1632894007779; usertrack=ezq0J2FlcQWNYypxAx88Ag==; JSESSIONID-WYYY=Yvm62%5Cnd8XNkT2ryCNOJx9urqXsxCDMF6srNnGRegtmuNdB5MrrS9ou%2FWw3JbVf960uHnGW3Bb%2Fbhv2xZm3Vn%2B%2BonZSX38sqKiUMuRd6TDKD39HRzGmrZ%5Cp9IUaNs%5C5nYt9xltJBt5qRgWsl0PZsxDhSu26ugGAozPffXXAjemm0o%2Fv%5C%3A1634111694844; WM_NI=au9XpuutN3GwymEoZsAgWl6%2BH4cTcHgYKos%2BWibR3hSntTQhrpX%2FLoCAycOKLnZteLb1LlluoIk9jlKxaaUThS4tfZr9jWB3LVjXKQUH4%2BMpukbEPcnHaN80J8%2FhoqeeYms%3D; WM_NIKE=9ca17ae2e6ffcda170e2e6ee8de74b85b18eb3b27bae8e8ab2d44e969f9aafae3388af8f98d06da59b968ecf2af0fea7c3b92aa3abf7b9f37fb7ac82d4c67dbbb38b90d97983b9998db5218cecadb5e244a5878590f22195b7aeb3b26491b2bcb5d464b2b098d0cf65819fb784ce4190b29695e848a2ef848def7fad97a5dae96889a8af82d860ac8dfc95e552b2e7a6b8c139908aa6b9ca5b9798fcccd07cb7b5aea6d369ae98afafbb3c8ae8e189ee7ba7bb978ef237e2a3; playerid=29374327',
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36'
}

response = requests.get(url, headers).text
zip_data = re.findall('<li><a href="/song\?id=(.*?)" rel="external nofollow"  rel="external nofollow" >(.*?)</a></li>', response)
js = open('music163.js', mode='r', encoding='utf-8').read()
ctx = execjs.compile(js)
for music_id, title in zip_data:
    url_1 = 'https://music.163.com/weapi/song/enhance/player/url/v1?csrf_token='
    result = ctx.call('start', music_id)
    data = {
        'params': result['encText'],
        'encSecKey': result['encSecKey']
    }
    music_url = requests.post(url_1, data=data, headers=headers).json()['data'][0]['url']
    music_data = requests.get(music_url, headers).content
    title = re.sub(r'[/\\:*?"<>|]', '_', title)
    with open('music/' + title + '.mp3', mode='wb') as f:
        f.write(music_data)
    print(title)

到此这篇关于Python爬虫实战之网易云音乐加密解析附源码的文章就介绍到这了,更多相关Python 网易云音乐解析内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Tornado协程在python2.7如何返回值(实现方法)

    Tornado协程在python2.7如何返回值(实现方法)

    下面小编就为大家带来一篇Tornado协程在python2.7如何返回值(实现方法)。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2017-06-06
  •  分享Python 中的 7 种交叉验证方法

     分享Python 中的 7 种交叉验证方法

    这篇文章主要给大家分享的是Python 中的 7 种交叉验证方法,交叉验证是一种用于估计机器学习模型性能的统计方法,它是一种评估统计分析结果如何推广到独立数据集的方法,下文相关介绍,需要的朋友可以参考一下
    2022-03-03
  • Python Pandas两个表格内容模糊匹配的实现

    Python Pandas两个表格内容模糊匹配的实现

    模糊查询大家应该都不会陌生,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python Pandas两个表格内容模糊匹配的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2021-11-11
  • 使用Python实现火车票查询系统(带界面)

    使用Python实现火车票查询系统(带界面)

    周末、假期来了,七夕也快到了,又到一年中最一票难求的时候了!本文将用Python制作一个简单的火车票查询系统,感兴趣的可以了解一下
    2022-07-07
  • python使用 zip 同时迭代多个序列示例

    python使用 zip 同时迭代多个序列示例

    这篇文章主要介绍了python使用 zip 同时迭代多个序列,结合实例形式分析了Python使用zip遍历迭代长度相等与不等的序列相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2019-07-07
  • python多进程和多线程介绍

    python多进程和多线程介绍

    这篇文章主要介绍了python多进程和多线程,进程是分配资源的最小单位,线程是系统调度的最小单位,下文更多相关资料介绍,需要的小伙伴可以参考一下
    2022-04-04
  • python 实现对文件夹中的图像连续重命名方法

    python 实现对文件夹中的图像连续重命名方法

    今天小编就为大家分享一篇python 实现对文件夹中的图像连续重命名方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-10-10
  • Python开发如何在ubuntu 15.10 上配置vim

    Python开发如何在ubuntu 15.10 上配置vim

    这篇文章主要介绍了Python开发如何在ubuntu 15.10 上配置vim 的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2016-01-01
  • Python实战之markdown转pdf(包含公式转换)

    Python实战之markdown转pdf(包含公式转换)

    由于我们markdown编辑器比较特殊,不是很方便浏览,如果转换成pdf的话,就不需要可以的去安装各种编辑器才可以看了。所以本文将介绍如何通过Python实现md转pdf或者是docx,需要的朋友可以参考一下
    2021-12-12
  • 浅析python表达式4+0.5值的数据类型

    浅析python表达式4+0.5值的数据类型

    在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于python表达式4+0.5值的数据类型的知识点内容,需要的的朋友们学习下。
    2020-02-02

最新评论