网易云音乐数据可视化: 网易云音乐数据(歌单、用户、歌词、评论)Python爬取Flask框架搭建ECharts、WordCloud可视化项目。系统分为:数据采集模块、数据分析处理模块、数据存储模块、以及数据可视化呈现模块。 |
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网易云音乐 数据可视化
之前学习了Python爬虫,了解了数据可视化技术的使用,学习了轻量级的Flask web搭建,现在打算做一个项目demo,爬取网易云音乐的歌单数据,爬取歌单中每首音乐的歌词、评论等内容,进行可视化展示。展示内容包括歌单分析、歌曲情绪分析、词云分析。 介绍网易云音乐数据(歌单、用户、歌词、评论)Python爬取Flask框架搭建ECharts、WordCloud可视化项目。系统分为:数据采集模块、数据分析处理模块、数据存储模块、以及数据可视化呈现模块。 项目目标: 1. 实现通过搜索关键词,对相关歌曲的主要信息进行展示、下载(选做)。 2. 对搜索出的信息进行歌单、歌词、评论、听众地域分布、活跃时间段等几个方面的数据进行可视化分析。 技术环境Python3、urllib库、Flask框架、ECharts.js、WordCloud库、SQLite3数据库 分工要求做一个菜单项,完成相应的数据可视化的功能展示,功能不能相同,多页显示。 菜单项:首页、列表(分页选做)、ECharts图表2-3个、词云0-1个、团队介绍页(选做) 数据目标 基本数据: 1.爬取歌单预览页,所有歌单数据,35单*38页,(歌单详情url) 2.爬取歌单详情页(歌单标题、歌单作者、作者url、歌单创建日期、歌单收藏量、歌单分享量、歌单评论数、歌单标签、歌单介绍、歌单歌曲数量) 3.爬取歌单内音乐(歌曲id、标题、时长、歌手、专辑、歌曲url) 4.爬取歌曲详情(歌曲id、歌曲标题、歌手、专辑、歌词、评论数、评论内容) 5.爬取歌曲歌单评论内容(歌单歌曲辨识id、评论者id、评论者名、评论内容、评论时间、评论点赞量、评论者url-地区累计听歌量) 分析方向:1.数据库可视化:用户搜索关键词,完成相应内容可视化的展现。 1.数据呈现的多样化:多种图表形式。(用户活跃时间分布、用户地域分布、歌单标签排名、歌曲情绪、评论区词云、歌单歌曲词云、) 2.数据维度的设计:能够从不同维度的数据分析,为用户提供更多的价值 3.界面表现的美化(可点击保存词云图片,根据歌曲id生成评论区词云、根据歌单id生成歌单词云) 项目成果:项目源码:Gitee[暂时设为私密仓库,后期会公开]
开发笔记:my Blog 项目截图1.首页 2.后台数据页 3.数据图表页 4.数据词云页面 5.技术介绍页 6.网站作者介绍页 |
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