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网易云音乐歌曲数据集（5730.csv）。

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简介：
通过使用py爬虫技术，我们成功地获取了网易云音乐歌单的相关数据。

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  • 网易云音乐歌曲数据_5730.csv
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    该文档为网易云音乐平台上的一份歌曲数据集，包含5730条记录，内容涵盖歌曲ID、名称、专辑、歌手及播放量等信息。适合用于数据分析和音乐推荐算法的研究。 利用Python爬虫抓取网易云音乐的歌单数据。
     
  • 网易云音乐歌曲清单收集.csv
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    这是一个包含网易云音乐中多首歌曲信息的数据清单文件，适用于音乐爱好者和研究者分析、整理个人歌单。 网易云音乐歌单采集.csv
     
  • 【数据集】网易云音乐优秀评论.csv
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    本数据集包含了精选自中国在线音乐平台网易云音乐上的高质量用户评论，旨在为研究和开发提供丰富的文本分析素材。 数据来源：和鲸社区，请注明来源！原作者：Ustinian 网易云音乐是一款专注于发现与分享的音乐产品，依托专业音乐人、DJ、好友推荐及社交功能，为用户打造全新的音乐生活。 该数据集是一个CSV文件，包含了用户Id、昵称、评论内容以及点赞数。此资源由作者本人首次上传发布，目的是为了获取勋章。如有需要，请随时联系作者并告知删除信息的要求。
     
  • Python爬虫获取网易云音乐歌曲
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    本项目利用Python编写爬虫程序，专门用于从网易云音乐抓取歌曲信息。通过解析网页源代码，提取并保存用户所需的音乐数据。 只需要将想要听的歌单链接复制到指定位置，并把需要存储的歌曲地址放进去，稍等片刻就会自动下载并保存在电脑中的指定位置，具体操作方法请自行探索。
     
  • 使用Python下载网易云音乐的歌曲歌词
    优质
    本教程介绍如何利用Python编写脚本自动从网易云音乐下载歌曲歌词，包括所需库的安装、API的使用及代码实现。 根据歌曲名字下载网易云音乐的歌词。
     
  • Python3获取网易云音乐歌单数据
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    本项目旨在通过Python3编程语言实现对网易云音乐平台上的歌单信息进行自动化采集和处理，便于数据分析与个人收藏管理。 支持Python 3以上版本，包含中文注释。用户可以选择想要爬取的歌单，并输入相应的ID即可开始操作。
     
  • 网易云音乐云盘歌曲信息校正工具
    优质
    网易云音乐云盘歌曲信息校正工具是一款专为网易云音乐用户设计的小程序或脚本，能够高效地识别并修正存储在云盘中的音频文件元数据和标签信息，如歌名、歌手、专辑等，确保用户享有精准、高质量的本地曲库体验。 音乐云盘的一个优点是允许用户上传无版权的歌曲进行自由播放和下载。然而，在上传过程中有时会出现匹配问题，导致无法正确显示封面图片或歌词。 为了修正网易云音乐云盘中信息不匹配的问题，可以使用一个专门的软件逐个手动修改这些错误。
     
  • 网易云音乐情感类数据集.rar
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    该数据集包含了从网易云音乐的情感歌曲评论中收集的大量文本信息，适用于自然语言处理、情绪分析及机器学习研究。文件为rar压缩格式。 网易云音乐情感分类数据集包含约395,000条音乐情感标签数据，每条数据由歌曲ID、歌单ID以及歌曲的情感标签三个主要部分组成。这些数据来源于网易云音乐官方网站，并提供了对歌曲情感进行标记的详尽信息。其中，歌曲ID唯一标识了每首歌曲的身份，而歌单ID则表明该歌曲所属的具体歌单。通过赋予每首歌曲特定的情感分类标签，研究者和数据科学家能够深入探讨音乐与人类情绪之间的关系及其影响因素。 由于数据集规模庞大且内容丰富详实，它非常适合用于构建情感分析模型、进行深度的数据挖掘，并进一步探索音乐作品在传递情感方面的作用机制以及人对不同类型音乐的反应模式。
     
  • 用于抓取网易云音乐歌手、专辑、歌曲、评论和歌词数据的Python脚本_163MusicSpider.zip
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    这是一个Python开发的爬虫工具包《163MusicSpider》，专门用于从网易云音乐平台获取歌手信息、专辑详情、曲目列表及用户评论与歌词等内容。 一个用于获取网易云音乐歌手、专辑、歌曲、评论、歌词等数据的Python爬虫程序，命名为163MusicSpider。
     
  • 音乐推荐：该系统类似于网易云音乐的歌单和相似歌曲推荐
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    本音乐推荐系统借鉴网易云音乐模式，提供个性化歌单及类似曲目建议，旨在为用户打造专属音乐世界。 音乐推荐系统使用Python 3.5编写，并在Jupyter笔记本上运行。该推荐系统的功能类似于网易云音乐的歌单推荐以及相似歌曲推荐。 数据获取：通过爬虫从网易云音乐中抓取了80万首歌和超过400万个收藏记录，存储格式为json文件，总大小约为3.59GB。每个歌单的数据结构如下： { result: { id: 111450065, status: 0, commentThreadId: A_PL_0_111450065, trackCount: 120, updateTime: 1460164523907, commentCount: 227, ordered: true, anonimous: false } }