"大众年夜众号：菜鸟学Python
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我是张学友的铁杆粉丝，听了他的很多很多歌曲，比如“吻别”，“饿狼传说”，“等你等到我心痛”，“祝福”，“她来听我的演唱会”等等。学友的歌伴我走过了很多很多岁月，从大学生到研究生，从学生到码农。都是歌神是情歌王子，那学友的歌里的情绪到底如何，既然玩Python,不如动手剖析一下。我们爬取了近16万的歌词并剖析，并用机器学习剖析了一下，哇创造几个亮点。
01 歌词的网络首先是对付歌词素材的网络，我比拟了各大音乐平台的歌词爬取难易程度，决定采取百度音乐作为爬取工具，爬取张学友的歌曲，由于其歌词是采取lrc文件保存，
爬虫这块非常大略，一共才几十行代码，我把核心的代码贴了一下，大家可以动手敲一下看看，不是很难的。爬取结束之后将所有的歌词文件爬取到了本地。如下图所示：
但是在读取歌词的时候，歌词中存在缺失落，乱码等问题，以是须要对付歌词进行耐心的洗濯，然后将歌词以及歌曲名称以及歌手信息保存到Excel表中，洗濯好的数据如下图所示，去表格开头一部分的数据:
取表格后10行的数据：
02 歌词情绪剖析接下来便是进行对付歌词的情绪剖析，对付歌词的情绪剖析，依托的是BosonNLP平台，该平台对付中文，供应了许多利用大略、功能强大、性能可靠的自然措辞剖析做事。我们这里是用到他的情绪剖析的功能。
首先大家得去它的平台注册，得到我们个人的API密钥，如下图所示：
得到API密钥后，就按照它的教程进行了对付歌词的情绪剖析，该平台供应的情绪剖析，每天只有500次的免费利用机会。而且它对付语句的情绪剖析返回的是两个值：
第一个值是指该语句是非负面的概率第二个值是指的负面的概率，两个值的和加起来即是1这里的负面可以理解为一些悲观的态度，例如生气、焦虑、忧伤等等。代码如下图所示：
上述的代码非常的大略,紧张做了下面几步:
1).先将歌词读入到list_lyrics这个列表中
2).然后调用requests.post函数，将语句送至BosonNLP平台
3).末了就会返回该歌词的情绪剖析值。
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十大悲哀曲目为: 0 1
0 我不明白 0.996758
1 不想失落去你 0.996119
2 燥狂 0.989038
3 I Don T Wanna Be 0.986872
4 你冷得像风 0.977820
5 认床 0.977314
6 葬月 0.977087
7 问月 0.974448
8 当爱变成习气 0.974190
9 算命 0.973292
十大积极曲目为: 0 1
0 让奇妙飞行 0.996168
1 花与琴的流星 0.995877
2 祝愿 0.992565
3 温馨 0.991497
4 仍是会喜好你 0.990432
5 仍是喜好你 0.990432
6 流星下的愿 0.988126
7 留住这光阴 (Full Version) 0.986213
8 简大略单便是爱 0.986053
9 飞机师的风衣 0.981768
由上图可以看出，学友哥的最悲哀的歌曲为《我不明白》，负面指数达到了0.996758，可谓是悲哀至极。
做到这些就完了吗？显然不足，作为情歌王，张学友的各种一定充斥着繁芜的“情绪关系”，
读取文件，然后遍列每一行大歌词，用count统计每一行的关键字.
从图上我们可以看出，学友哥的歌曲人物关系大部分还是环绕两人的情绪展开，很少有掺杂“第三者”的问题。
既然是情歌，怎么能少得了“爱”，
从上图可以看出，《命运舞会》这首歌中“爱”涌现的次数最高。
末了
创造永久，自己，没有，一个，不会，生平，什么，统统这些词是高频涌现的。想想确实是的，你试着回顾几首学友的歌，都忽多忽少的涌现这些词。
以上便是
自要你乐意，Python给你供应了各种玩，还是有趣的那种~自己试试呗 ^_^
