用23行代码爬取豆瓣音乐top250

豆瓣对于爬虫十分友好，而且豆瓣上面又有各种电影图书音乐等资源，是我们学习爬虫一个很不错的锻炼目标。基本上每个学习爬虫的人都会拿豆瓣来练练手。

网上有各种爬取豆瓣电影top250的教程，虽然豆瓣音乐top250和豆瓣电影top250的爬取十分类似，但是我大致对比了一下，我这种方法应该是最简单的，仅需要23行代码。好吧，如果你有更简单的方法，欢迎给我评论留言交流交流，共同进步。

抓取目标：豆瓣音乐top250的歌名、作者（专辑）、评分和歌曲链接

使用工具：requests + lxml + xpath。

我认为这种工具组合是最适合初学者的，requests比python自带的urllib库好用，功能更强大。关于requests的使用方法，建议看它的官方文档：

http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html

使用lxml来解析网页，速度是最快的，至少比BeatifulSoup快。关于lxml的使用方法，建议看这个：http://lxml.de/

而xpath更是傻白甜的使用方式：直接在浏览器中复制即可，如果想要掌握xpath更具体的语法，建议看w3school的xpath教程：http://www.w3school.com.cn/xpath/

首先目标url是：https://music.douban.com/top250?start=0

点击下一页，我们多观察几个页面的url：

我们会发现url的start=是以25的倍数增长的，起始为start=0，然后是start=25，每页25首音乐，一共十页。

所以，我们可以使用一个for循环来得出这十个页面的url：

关于format()函数的使用方法，可以看菜鸟教程上的讲解：http://www.runoob.com/python/att-string-format.html

关于range()函数的使用方法，可以看菜鸟教程上的讲解：http://www.runoob.com/python/python-func-range.html

然后我们使用requests.get()来进行网页请求：

使用lxml来解析网页：

接下来我们开始提取数据，打开目标页面，将每首音乐的完整信息的xpath信息复制下来：

重复这样的操作，多复制几首音乐的xpath信息，观察它的规律：

这样子规律就很明显了，每首音乐就是table后的序号不同。只要我们将序号去掉，就可以提取所有音乐的全部信息了：

我们再使用同样的方法来获取歌名的xpath信息：

多复制几个歌名信息的xpath来对比一下：

这是注意一下， 上面的xpath路径中，/tbody是多余的，我们要将其删掉，不然会出错，所以，有时候直接在浏览器复制xpath信息也不一定靠谱，这里要注意一下。

这样我们就可以提取出每首歌的歌名：

如果不加[0]，我们得到的结果将是一个list类型，每个结果都被中括号[]裹起来，比较碍眼，所以使用[0]取出list的第一个值就可以了。strip()函数可以去除多余的空格。

还有，音乐的链接和名字的xpath路径是相同的，只是一个取href值，一个取text值。

所以每首歌的链接如下：

我们再使用同样的方法复制作者（专辑）的xpath信息：

多复制几个作者的xpath信息来对比一下：

同样要将/tbody从xpath路径中删掉，这样我们可以提取到每首歌的作者信息：

我们还使用同样的方法复制评分的xpath信息：

多复制几个评分的xpath信息来对比一下：

同理，我们就可以提取出每首歌的评分了：

到现在，我们已经获取了我们想要的所有信息。现在来整合一下代码，存储为TXT文件：

如上，一共23行代码。

爬取结果如下：

本来我想存为CSV文件的，结果发现有的歌曲有多个歌手，而且几个歌手之间是用逗号(，)分开的，这就和CSV中的逗号产生了混淆，导致结果比较错乱。好吧，我暂时不知道存为CSV格式时，怎样消除其本身携带的逗号产生的影响。

当然，同样的爬取思路，我们还可以爬取豆瓣电影top250、豆瓣图书top250。只需要将url和xpath路径修改一下就可以了。

每天学习一点点，每天进步一点点。