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博主亲测!Python+PIDEA 自动化高效采集音乐数据

作者:Toekn_w
  • 2025-10-30
    河南
  • 本文字数:4907 字

    阅读完需:约 16 分钟


一、前言

最近想做个某云音乐每日推荐歌单存档小工具 —— 每天自动获取推荐歌曲,存成 Excel 方便回顾。结果刚跑了 3 天,代码就报网络异常,手动访问发现被平台限制了:刷新 10 次有 8 次跳验证,根本拿不到数据。​我一开始没当回事,试了两种办法:先是用免费代理池,结果要么失效快,要么访问速度比蜗牛还慢,歌单同步成功率不到 30%;后来手动换手机热点,每天要切 3 次 ,还得盯着程序有没有断,完全背离自动化的初衷。​直到跟做音视频分析的同学吐槽,他说自己之前爬 Google Scholar 也遇到过类似问题 ——被识别成爬虫,试了五六家代理后,最后用 IPIDEA 稳住了。他说关键是 IP 够真实,能模拟正常用户访问,我抱着试试看的心态,没想到真解决了我的难题。

二、全面认识

2.1 初步认识

为什么选它?先看我最在意的 3 个点:


  • 地域覆盖:之前获取东南亚音乐榜单时,很多只有中美欧资源,小语种地区完全没资源。但它覆盖 220 + 国家 / 地区,然后试了下获取当地歌单,响应速度比之前快了近 2 倍。​

  • 自动轮转:手动切换太费时间,它支持失效自动切换—— 我设置了响应延迟超 1 秒就换,测试 72 小时里只断过 1 次,还是因为我白名单没加对,比之前的稳定太多。​

  • 场景适配:一开始担心音乐平台这个业务小众,没有适配的,后来发现有多种业务场景,针对性选池后,某云的反爬拦截率下降很多。​


2.2 实际使用感受

用了两周,发现几个比预期更实用的点,尤其适合技术新手:



  1. 资源丰富且稳定:覆盖 220 多个国家和地区的动态与静态资源,在国内外多个地区都有覆盖,让我在处理不同地域的网络任务时,都能获得匹配的本地资源。实际使用中,数据传输速度稳定,较少出现延迟或连接中断的情况,99.9% 的稳定运行时间确实值得肯定的。

  2. 隐私保护够贴心:之前用其他代理时,担心 Cookie 被泄露(毕竟爬取需要带某云登录 Cookie),后来发现它是住宅级真实 IP,抓包看请求头和正常浏览器访问没区别,安全感拉满。

  3. 服务响应及时:在配置代理测试某云接口时,我遇到一个认证问题。尝试联系了客服,发现他们提供 7x24 小时在线支持,响应速度很快,不仅及时解答疑问,还主动提供了针对音乐类 API 调用的优化建议。对需要大规模采集的企业用户,他们还能根据具体场景提供定制方案,这点很实用。

  4. 新手友好度高:支持 Windows/Linux/Mac 全系统,我在 Ubuntu 服务器上部署时,官网有现成的 Python 调用示例;计费也灵活,按流量算,我每天爬 1 次歌单只耗 200MB 左右,新人给的 17.5G 流量够测一个多月。

三、手把手教你:从 0 到 1 的完整流程​

很多新手怕「代理配置太复杂」,其实跟着步骤走 10 分钟就能搞定,我把自己踩过的坑也标出来了:


第一步:注册登录与认证


打开 IPIDEA产品官网,就能看到清晰的注册入口,用手机号就能完成注册,过程很便捷。



登录账号后进入用户中心,建议完成身份验证,这样可以解锁更高的并发请求管理等高级功能。认证流程也不复杂,按照提示上传相关资料,很快就能审核通过。



第二步:选择适合的套餐


在用户后台的 “套餐购买” 板块,能看到动态住宅、静态住宅等多种类型的服务,每种服务都有明确的价格标注。如果有明确的使用需求,可以直接选择对应套餐;如果暂时不确定用量,也可以先充值后按需消费。要是没有找到完全匹配的套餐,还能联系客服咨询专属定制服务,这点还是很人性化的。



第三步:获取并配置代理


认证通过后,在 “获取代理” 中选择 “API 获取”,可以根据需求设置 IP 数量、国家、城市等参数,填写完成后生成链接。



这里需要注意,要把使用设备的 IP 添加到白名单才能正常使用,提前查好自己的设备公网 IP(百度搜「我的 IP」就行),后面加白名单要用,别填局域网 IP(比如 192.168.x.x),不然会出现不可用情况。



复制生成的链接后,在浏览器中请求,就能获取到可用的资源和对应端口,接下来就可以根据自己的需求进行应用了。


四、实战体验

为了测试产品的实际使用效果,我尝试用它配合 Python 进行数据采集,目标是提取某云音乐的每日推荐歌曲信息,并保存到 Excel 中,整个过程比预期更顺畅。


我把完整的采集代码整理好了,加了详细注释,还补充了之前踩过的坑,新手直接改参数就能用。


第一步:导入 requests、json、openpyxl 等必要的 Python 库


import requests#用于发送HTTP请求获取数据import json#用于解析返回的JSON格式数据from openpyxl import Workbook#用于创建和操作Excel文件from datetime import datetime#用于生成时间戳import time#用于处理时间相关操作import os#用于操作系统路径,确保文件保存到桌面
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第二步:通过 API 链接获取资源


#定义一个主函数,获取资源:def get_netease_recommendations_with_ipidea():    ipidea_api_url = "这里填写获取的API专属连接"    print(" 正在获取...")    try:        response = requests.get(ipidea_api_url, timeout=10)        if response.status_code == 200:            ip_list = response.text.strip().split('\n')            if ip_list and ip_list[0].strip():                proxy_ip = ip_list[0].strip()                print(f" 成功获取: {proxy_ip}")            else:                print(" 返回的列表为空")                return None        else:            print(f" 获取失败,状态码: {response.status_code}")            return None    except Exception as e:        print(f" 连接IPIDEA API失败: {e}")        return None
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注:

  • 对返回结果进行多重验证,确保获取的有效

  • 使用 try-except 结构处理可能的网络异常


第三步:配置好代理参数和请求头


 #设置代理    proxies = {        'http': f'http://{proxy_ip}',        'https': f'http://{proxy_ip}'    }
#音乐API配置 netease_url = 'https://music.163.com/api/v3/discovery/recommend/songs' # Cookie配置 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36', 'Referer': 'https://music.163.com/', 'Origin': 'https://music.163.com', 'Accept': 'application/json, text/plain, */*', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8', 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Cookie': '您的Cookie信息...' }
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第四步:Excel 文件初始化


#在发送请求前,我们先创建Excel文件结构    #创建Excel工作簿    wb = Workbook()    ws = wb.active    ws.title = "某云每日推荐歌曲" #设置工作表头    #添加表头    ws.append(['序号', '歌曲名称', '歌手', '专辑', '歌曲ID', '时长', '播放链接'])
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第五步:发送请求与处理数据


    #发送请求    try:        response = requests.get(netease_url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=15)                print(f"响应状态码: {response.status_code}")                if response.status_code == 200:            data = response.json()            print(f"某云返回代码: {data.get('code')}")                        if data.get('code') == 200:                songs = data['data']['dailySongs']                print(f"成功获取到 {len(songs)} 首每日推荐歌曲")                                # 处理歌曲数据                for index, song in enumerate(songs, 1):                    song_name = song['name']                    artists = "、".join([artist['name'] for artist in song['ar']])                    album = song['al']['name']                    song_id = song['id']                    duration_ms = song['dt']                    duration = f"{duration_ms // 60000}:{str(duration_ms % 60000 // 1000).zfill(2)}"                    play_url = f"https://music.163.com/song?id={song_id}"                                        # 控制台输出                    print(f"{index:2d}. {song_name} - {artists}")                                        # 写入Excel                    ws.append([index, song_name, artists, album, song_id, duration, play_url])
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第六步:文件保存与异常处理


#最后,我们将数据保存到桌面,并完善错误处理:                # 保存Excel文件到桌面                if os.name == 'nt':  # Windows                    desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop")                else:  # Mac/Linux                    desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop")                    if not os.path.exists(desktop_path):                        desktop_path = os.path.expanduser("~")                                timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")                filename = f'某云每日推荐_{timestamp}.xlsx'                file_path = os.path.join(desktop_path, filename)                                wb.save(file_path)                print(f"数据已保存到桌面: {file_path}")                print("完成数据获取!")                                return True                    except requests.exceptions.ProxyError as e:        print(f"连接失败: {e}")        return False    except requests.exceptions.Timeout:        print("请求超时,响应过慢")        return False    except requests.exceptions.ConnectionError as e:        print(f"连接错误: {e}")        return False    except json.JSONDecodeError as e:        print(f"JSON解析错误: {e}")        return False    except Exception as e:        print(f"未知错误: {e}")        return False
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第七步:程序主入口


#完整的程序还需要一个主入口: # 运行程序if __name__ == "__main__":    print("=" * 60)    print("某云音乐每日推荐歌曲提取 ")    print("=" * 60)        success = get_netease_recommendations_with_ipidea()        if success:        print("\n任务完成!请查看桌面上的Excel文件")    else:        print("\n任务失败,请检查网络或服务状态")
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实现结果:


五、超多场景预设,助力解决难题

本次实战的音乐采集,凭借稳定、保护使用者的隐私和覆盖广的特点,帮助我成功实现项目。后来发现,它的用途比我想象的广 ,帮朋友解决过两个实际问题,也算是意外收获。以下场景业务应该也可以帮助到您:



为便于理解,简单将这些场景归纳为以下四大应用方向:


  1. 数据驱动决策与市场研究:可助力高效采集公开数据,包括网页数据采集、市场调查、行业信息跟进等,可以为企业战略决策提供精准的数据支撑。

  2. 电子商务竞争与数字化营销:在电商领域,它能保护隐私并监控平台价格、排名;营销方面,通过本地化广告验证和 SEO 优化,助力企业提升营销效果与市场竞争力。

  3. 品牌保护与舆情风险管理: 支持全天候监控,可有效发现侵权内容、监测舆情动态,帮助企业及时维护品牌形象与价值。

  4. 技术运维与安全验证:借助网络资源,它能协助测试网站在不同地域的性能稳定性。

六、用后感受

用了一个多月,总结下它的适配人群和注意点:​


  • 适合的人:有合法数据采集需求(如个人项目、企业调研)、需要稳定 IP、不想花时间折腾代理的人 —— 尤其新手,不用懂底层原理,按步骤配置就能用。​

  • 避坑提醒:一定要遵守平台规则!不可做非法采集。​

  • 新手福利:新人给的 17.5G 流量真的够用 —— 我每天爬 2 次歌单,每次耗 200MB 左右,测了快一个月才用了 10G


如果大家也遇到 IP 被限制、采集不稳定等问题,又不想在厂商上浪费太多时间,不妨试试 —— 但记住,工具只是辅助,合法合规的采集习惯才是最重要的。


亲测好用,尤其对新人免费送 17.5G,优惠给力。诚心安利给各位!


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