网易云音乐信息采集可视化分析系统 | 技术栈Flask+Echarts 多模块全流程实现 毕业设计源码 deepseek 人工智能 深度学习
本项目基于Flask框架开发网易云音乐数据分析系统，通过Python爬虫技术采集歌单数据，实现多维度可视化展示与管理功能。系统采用前后端分离架构，后端使用Flask+PyMySQL处理数据，前端结合Echarts、LayUI实现交互界面。核心功能包括：1)数据分析大屏，展示歌单类型统计、热门排行等8类图表；2)后台管理模块，支持用户及歌单信息的增删改查；3)数据采集功能，通过Requests+Be
·
博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅
1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
2、大数据毕业设计：2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark（建议收藏）✅
1、项目介绍
技术栈
后端：Flask、PyMySql、pandas、requests、bs4；前端：HTML、Jquery、Ajax、LayUI、Echarts
功能模块
· 分析可视化模块
· 后台管理功能模块
· 数据采集功能
· 用户登录注册功能
项目介绍
随着互联网技术的发展，音乐成为人们生活中不可或缺的一部分，网易云音乐作为国内热门音乐平台，积累了大量用户和歌单数据。本项目基于这一背景，通过Python爬虫技术采集网易云音乐歌单信息，经数据清洗后存入MySQL数据库，借助Echarts实现多维度数据可视化，依托Flask框架搭建系统，实现用户登录注册、数据管理及多种数据分析可视化功能，为理解用户需求和市场趋势提供直观支持。
2、项目截图
0、数据分析大屏
整合了歌单类型统计、歌单创建数量统计、热门歌单排行、歌单分享与评论量趋势、歌单收藏量变化、歌单歌曲数量分布、歌单创建地域分布以及语种播放量占比等多种数据可视化功能模块，能够从不同维度直观呈现音乐相关数据的分析结果。
1、用户管理界面
包含了左侧的系统管理、数据管理等导航功能，以及用户管理模块下的用户信息查询、新增用户、用户信息列表展示和分页管理等功能，同时还支持对已有用户信息进行编辑和删除等操作，整体为后台管理提供了用户信息的维护与管理能力。
2、歌曲管理界面
包含了歌单数据的查询筛选、新增歌单、歌单信息列表展示和分页管理等功能，同时支持对已有歌单进行编辑操作，编辑弹窗可对歌单名称、类型、标签、发布时间等详细信息进行维护，整体为歌单数据提供了全流程的管理与维护能力。
3、注册登录界面
包含了账号密码输入、密码显示隐藏、自动登录选项、注册账号入口以及登录提交等功能模块，整体为用户提供了系统身份验证与账号注册的入口，保障了系统访问的安全性与便捷性。
4、后台首页
包含了公告通知展示、快捷操作入口、系统信息展示以及左侧的系统管理、数据管理等导航功能，整体为管理员提供了系统概览、公告查看、快捷操作和系统信息查看的能力。
5、数据采集爬虫界面
包含了代码编辑、项目文件管理、依赖管理、运行调试、数据输出展示以及进程控制等功能模块，整体为开发者提供了从代码编写、依赖管理到程序运行、调试和结果查看的全流程开发与运行环境。
3、项目说明
一、技术栈简要说明
本项目采用前后端分离架构，后端选用Flask框架搭建服务，搭配PyMySql实现MySQL数据库交互，借助pandas完成数据清洗与处理，通过requests和bs4库实现网易云音乐数据的爬取；前端运用HTML搭建页面结构，结合Jquery、Ajax实现交互效果，依托LayUI构建后台管理界面，利用Echarts完成多维度数据可视化展示，整体技术栈轻量高效，适配项目开发与运行需求。
二、功能模块详细介绍
· 分析可视化模块：核心实现多维度网易云音乐数据可视化展示，包含数据分析大屏及各类图表，整合歌单类型统计、歌单创建数量统计、热门歌单排行、歌单分享与评论量趋势、歌单收藏量变化、歌单歌曲数量分布、歌单创建地域分布以及语种播放量占比等功能，能够从不同维度直观呈现音乐相关数据的分析结果，助力用户快速把握数据规律。
· 后台管理功能模块：涵盖多个核心操作界面，包括用户管理界面、歌曲管理界面和后台首页。用户管理界面支持左侧系统管理、数据管理等导航功能，可实现用户信息查询、新增用户、用户信息列表展示、分页管理，以及已有用户信息的编辑和删除，保障用户信息的高效维护；歌曲管理界面可进行歌单数据的查询筛选、新增歌单、歌单信息列表展示和分页管理，支持歌单编辑，可维护歌单名称、类型、标签、发布时间等详细信息；后台首页展示公告通知、快捷操作入口和系统信息，搭配左侧导航，为管理员提供系统概览、公告查看、快捷操作和系统信息查看的便捷能力。
· 数据采集功能：通过数据采集爬虫界面实现，该界面包含代码编辑、项目文件管理、依赖管理、运行调试、数据输出展示以及进程控制等功能，为开发者提供从代码编写、依赖管理到程序运行、调试和结果查看的全流程开发与运行环境，确保网易云音乐歌单数据能够高效、准确采集。
· 用户登录注册功能：通过注册登录界面实现，包含账号密码输入、密码显示隐藏、自动登录选项、注册账号入口以及登录提交等功能模块，为用户提供系统身份验证与账号注册的安全入口，既保障系统访问的安全性，又提升用户操作的便捷性。
三、项目总结
本项目围绕网易云音乐数据采集、处理、可视化及管理展开，依托指定技术栈，实现了从数据爬取到最终展示管理的全流程功能。通过多模块协同，既完成了网易云音乐歌单数据的高效采集与规范管理，又借助可视化图表直观呈现数据价值，帮助使用者更好地理解用户需求和市场趋势。项目界面简洁易用，功能完善全面，适配不同用户的操作需求，既适合开发者进行数据采集调试，也适合管理员进行后台数据维护，同时通过可视化分析为数据决策提供有力支撑，整体实现了预期的开发目标，具备一定的实用性和参考价值。
4、核心代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import csv
import json
import time
import pymysql
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 请求头
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.74 Safari/537.36 Edg/99.0.1150.52'
}
# 歌单类型链接
type_url = "https://music.163.com/discover/playlist"
# 连接数据库
db = pymysql.connect(
host="localhost",
user="root",
password="123456",
port=3306,
db="cloud_music"
)
cursor = db.cursor()
csv_data = []
"""获取歌单类型"""
def get_playlist_type(url):
response = requests.get(url=url, headers=headers)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
types = [t.text for t in soup.select("a.s-fc1")][1:]
return types
"""获取歌单id"""
def get_playlist_id(url):
response = requests.get(url=url, headers=headers)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
ids = [re.sub(r"\D+", "", i['href']) for i in soup.select("a.msk")]
t = re.search('https.*cat=(.*)&limit', url).group(1)
get_playlist_info(ids, t)
"""获取歌单信息"""
def get_playlist_info(ids, t):
playlist_url = "https://api.obfs.dev/api/netease/playlist?id={}"
urls = [playlist_url.format(i) for i in ids]
for url in urls:
try:
response = requests.get(url=url, headers=headers)
json_text = response.text
json_playlist = json.loads(json_text)["playlist"]
except:
continue
# 歌单ID、歌单名、歌单类型、标签、创建时间、最后更新时间、播放量、收藏量、转发量、评论数
# 用户名、性别、用户类型、VIP类型、省份、城市
playlistID = str(json_playlist["id"])
name = json_playlist["name"]
playlistType = t
tags = "、".join(json_playlist["tags"])
createTime = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(int(str(json_playlist["createTime"])[:-3])))
updateTime = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(int(str(json_playlist["updateTime"])[:-3])))
tracks_num = len(json_playlist["trackIds"])
playCount = json_playlist["playCount"]
subscribedCount = json_playlist["subscribedCount"]
shareCount = json_playlist["shareCount"]
commentCount = json_playlist["commentCount"]
nickname = json_playlist['creator']['nickname']
gender = str(json_playlist['creator']['gender'])
userType = str(json_playlist['creator']['userType'])
vipType = str(json_playlist['creator']['vipType'])
province = str(json_playlist['creator']['province'])
city = str(json_playlist['creator']['city'])
# 匹配性别、省份、城市代码
if gender == '1':
gender = '男'
else:
gender = '女'
# 打开行政区代码文件
with open("country.csv", encoding="utf-8") as f:
rows = csv.reader(f)
for row in rows:
if row[0] == province:
province = row[1]
if row[0] == city:
city = row[1]
if province == '香港特别行政区':
city = '香港特别行政区'
if province == '澳门特别行政区':
city = '澳门特别行政区'
if province == '台湾省':
city = '台湾省'
if province == str(json_playlist['creator']['province']):
province = '海外'
city = '海外'
if city == str(json_playlist['creator']['city']):
city = province
playlist = [playlistID, name, playlistType, tags, createTime, updateTime,
tracks_num, playCount, subscribedCount, shareCount, commentCount,
nickname, gender, userType, vipType, province, city]
print(playlist)
csv_data.append(playlist)
playlists = playlist[0:11]
users = playlist[11:17]
save_to_musiclist(playlist)
save_to_playlists(playlists)
save_to_users(playlists, users)
"""保存到数据库"""
def save_to_musiclist(playlist):
sql = """insert into musiclist(id, name, type, tags, create_time, update_time,tracks_num, play_count,
subscribed_count, share_count, comment_count,nickname,gender, user_type, vip_type, province, city)
values (%s, %s, %s, %s, %s, %s,%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"""
try:
cursor.execute(sql, (
playlist[0], playlist[1], playlist[2], playlist[3], playlist[4], playlist[5], playlist[6], playlist[7],
playlist[8], playlist[9], playlist[10], playlist[11], playlist[12], playlist[13], playlist[14],
playlist[15],
playlist[16]))
db.commit()
except:
db.rollback()
def save_to_playlists(playlists):
sql = """insert into playlists(id, name, type, tags, create_time, update_time,
tracks_num, play_count, subscribed_count, share_count, comment_count)
values (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"""
try:
cursor.execute(sql, (
playlists[0], playlists[1], playlists[2], playlists[3], playlists[4], playlists[5], playlists[6],
playlists[7],
playlists[8], playlists[9], playlists[10]))
db.commit()
except:
db.rollback()
def save_to_users(playlists, users):
sql = """insert into users(id,nickname,gender, user_type, vip_type, province, city)
values (%s,%s, %s, %s, %s, %s, %s)"""
try:
cursor.execute(sql, (playlists[0], users[0], users[1], users[2], users[3], users[4], users[5]))
db.commit()
except:
db.rollback()
def main():
types = get_playlist_type(type_url)
for t in types:
for i in range(42):
url = "https://music.163.com/discover/playlist/?order=hot&cat={0}&limit=35&offset={1}".format(t, i * 35)
get_playlist_id(url)
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
main()
5、源码获取方式
🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅
感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻
脑启社区是一个专注类脑智能领域的开发者社区。欢迎加入社区，共建类脑智能生态。社区为开发者提供了丰富的开源类脑工具软件、类脑算法模型及数据集、类脑知识库、类脑技术培训课程以及类脑应用案例等资源。
更多推荐
25
0- 0
已为社区贡献28条内容
所有评论(0)