歌手列表的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

矽谷工程師爬蟲手冊：用Python成為進階高手

為了解決歌手列表的問題，作者黄永祥 這樣論述：

　　循序漸進，涉及面廣 　　站在初學者的角度，循序漸進地介紹使用Python開發網路爬蟲的各種知識，內容由淺入深，涵蓋目前網路爬蟲開發的各種熱門工具和前瞻性技術。   　　從理論到實作，培養爬蟲開發思維 　　在說明過程中，不僅介紹理論知識，注重培養讀者的爬蟲開發思維，而且安排綜合應用實例或小型應用程式，讓讀者能順利地將理論應用到實作中。   　　實戰專案豐富，擴充性強 　　作者精心設計和挑選，根據實際開發經驗歸納而來的實戰專案，涵蓋在實際開發中所遇到的各種問題。說明步驟詳盡、結構清晰、分析深入淺出，而且案例擴充性強，讓讀者更容易掌握爬蟲開發技術，以應對業務需求，還可根據實際需求擴充開發。

  　　內容豐富，傾情分享 　　本書內容都來自作者多年的程式設計實作，操作性很強。還介紹爬蟲軟體和爬蟲架構的開發，幫助讀者擴充知識結構，提升開發技能。   　　適合讀者群：Python網路爬蟲初學者、Python初級爬蟲工程師、從事資料抓取和分析的技術人員，或學習Python程式設計的開發人員。   本書特色   　　一本讓你夠格去Google、百度、微軟、fb上班的修鍊大法 　　◎ 爬文字、爬評論、爬音樂、爬圖片、爬電影，無所不爬！ 　　◎ 存文字、存表格、存word、存db，存json、存csv，什麼都存！ 　　◎ Fiddler、 urlib、 requests、 selenium、 a

ppium、 scrapy，樣樣都有！ 　　◎ SQLAchemy、 MongoDB、MySQL、Redis、 SQLServer，格式通吃！ 　　◎ 百度、QQ、微博、求職網、搶票網、購物網、房仲網，通通都抓！ 　　◎ 自己完成爬蟲視窗程式、自己開發爬蟲架構、自己設計反爬機制！

歌手列表進入發燒排行的影片

台語流行歌曲中勞動意象描寫之研究

為了解決歌手列表的問題，作者林家承 這樣論述：

台語流行歌曲從日治時代開始就陸續有許多作品，在台語流行歌曲的歌詞中，除了男歡女愛的主流書寫外，也有不少描寫社會現象的作品，像是本論文所要探討在歌詞中所描寫的「勞動意象」就是其一。 勞動型態的轉變，早期以農業為主，慢慢地走向工業，商業及服務業。台灣社會面臨了經濟起飛、台灣錢淹腳目甚至淹到肚臍、然後從經濟泡沫化又走向了衰退的一個過程。不同世代的人們從早期日出而作日落而息，到離鄉背井出外打拼，變成了所謂的勞工階層，勞動型態的轉變，帶給經歷社會變遷的人民甚麼樣的心境變化？歌曲中所描寫的勞動意象是否有隨著時代而有所轉變呢？創作者對於勞動意象的描寫，是從何種角度來觀察？不同的勞動主體，勞動內容，勞

動場域甚至是因應時代背景所產生勞動意象的延伸，對於台語流行歌曲創作的本身又產生甚麼樣不同的風味與變化呢？這是本論文所要討論的內容。 筆者首先概述台灣日治時代到今日的台語流行歌曲的歷史，然後挑選出與勞動意象描寫的相關歌曲，將其歌曲的歌詞中，關於勞動意象描寫進行整理分析。例如不同職業的勞動意象差異、不同性別的勞動主體在歌詞中所反映的樣態、勞動生活的影射與描寫、到外地勞動所衍生的鄉愁、或者是勞動者本身對未來發展願景等，都在本論文的討論範圍之中。經由採集、整理、文本分析等，藉此了解台語流行歌曲的創作是如何描寫勞動階層，期盼能完整探究台語流行歌曲從日治時期開始到現在與社會發展帶給勞動生態的變化其中

的關連性，並藉由歌詞的探尋對當時作詞者所要反映的時代意涵作更深入的剖析。

實戰Python網路爬蟲

為了解決歌手列表的問題，作者黃永祥 這樣論述：

本書從原理到實踐，循序漸進地講述了使用Python開髮網絡爬蟲的核心技術。全書從邏輯上可分為基礎篇、實戰篇和爬蟲框架篇三部分。基礎篇主要介紹了編寫網路爬蟲所需的基礎知識，包括網站分析、數據抓取、數據清洗和數據入庫。網站分析講述如何使用Chrome和Fiddler抓包工具對網站做全面分析；數據抓取介紹了Python爬蟲模塊Urllib和Requests的基礎知識；數據清洗主要介紹字元串操作、正則和BeautifulSoup的使用；數據入庫講述了MySQL和MongoDB的操作，通過ORM框架SQLAlchemy實現數據持久化，進行企業級開發。實戰篇深入講解了分散式爬蟲、爬蟲軟體的開發、12306

搶票程序和微博爬取等。框架篇主要講述流行的爬蟲框架Scrapy，並以Scrapy與Selenium、Splash、Redis結合的項目案例，讓讀者深層次了解Scrapy的使用。此外，本書還介紹了爬蟲的上線部署、如何自己動手開發一款爬蟲框架、反爬蟲技術的解決方案等內容。 本書適用Python 3.X編寫，技術先進，項目豐富，適合欲從事爬蟲工程師和數據分析師崗位的初學者、大學生和研究生使用，也很適合有一些網路爬蟲編寫經驗，但希望更加全面、深入理解Python爬蟲的開發人員使用。 黃永祥，CSDN博客專家和簽約講師，多年軟體研發經驗，主要從事機器人流程系統研發、大數據系

統研發、網路爬蟲研發以及自動化運維繫統研發。擅長使用Python編寫高質量代碼，對Python有深入研究，熱愛分享和新技術的探索。 第1章 理解網路爬蟲1 1.1 爬蟲的定義1 1.2 爬蟲的類型2 1.3 爬蟲的原理2 1.4 爬蟲的搜索策略4 1.5 爬蟲的合法性與開發流程5 1.6 本章小結6 第2章 爬蟲開發基礎7 2.1 HTTP與HTTPS7 2.2 請求頭9 2.3 Cookies10 2.4 HTML11 2.5 12 2.6 JSON14 2.7 Ajax14 2.8 本章小結15 第3章 Chrome分析網站16 3.1 Chrome開發工具16 3.2

Elements標籤17 3.3 Network標籤18 3.4 分析QQ音樂20 3.5 本章小結23 第4章 Fiddler抓包24 4.1 Fiddler介紹24 4.2 Fiddler安裝配置24 4.3 Fiddler抓取手機應用26 4.4 Toolbar工具列29 4.5 Web Session列表30 4.6 View選項視圖32 4.7 Quickexec命令列33 4.8 本章小結34 第5章 爬蟲庫Urllib35 5.1 Urllib簡介35 5.2 發送請求36 5.3 複雜的請求37 5.4 代理IP38 5.5 使用Cookies39 5.6 證書驗證40 5.

7 資料處理41 5.8 本章小結42 第6章 爬蟲庫Requests43 6.1 Requests簡介及安裝43 6.2 請求方式44 6.3 複雜的請求方式45 6.4 下載與上傳47 6.5 本章小結49 第7章 Requests-Cache爬蟲緩存50 7.1 簡介及安裝50 7.2 在Requests中使用緩存50 7.3 緩存的存儲機制53 7.4 本章小結54 第8章 爬蟲庫Requests-HTML55 8.1 簡介及安裝55 8.2 請求方式56 8.3 數據清洗56 8.4 Ajax動態資料抓取59 8.5 本章小結61 第9章 網頁操控與數據爬取62 9.1 瞭解Sele

nium62 9.2 安裝Selenium63 9.3 網頁元素定位66 9.4 網頁元素操控70 9.5 常用功能73 9.6 實戰：百度自動答題80 9.7 本章小結85 0章 手機App數據爬取86 10.1 Appium簡介及原理86 10.2 搭建開發環境87 10.3 連接Android系統92 10.4 App的元素定位97 10.5 App的元素操控99 10.6 實戰：淘寶商品採集102 10.7 本章小結107 1章 Splash、Mitmproxy與Aiohttp109 11.1 Splash動態資料抓取109 11.1.1 簡介及安裝109 11.1.2 使用Splas

h的API介面112 11.2 Mitmproxy抓包116 11.2.1 簡介及安裝116 11.2.2 用Mitmdump抓取愛奇藝視頻116 11.3 Aiohttp高併發抓取119 11.3.1 簡介及使用119 11.3.2 Aiohttp非同步爬取小說排行榜123 11.4 本章小結126 2章 驗證碼識別128 12.1 驗證碼的類型128 12.2 OCR技術129 12.3 協力廠商平臺131 12.4 本章小結134 3章 數據清洗136 13.1 字串操作136 13.1.1 截取136 13.1.2 替換137 13.1.3 查找137 13.1.4 分割138 13.

2 規則運算式139 13.2.1 正則語法140 13.2.2 正則處理函數141 13.3 BeautifulSoup數據清洗144 13.3.1 BeautifulSoup介紹與安裝144 13.3.2 BeautifulSoup的使用示例146 13.4 本章小結149 4章 文檔資料存儲150 14.1 CSV資料的寫入和讀取150 14.2 Excel資料的寫入和讀取151 14.3 Word資料的寫入和讀取154 14.4 本章小結156 5章 ORM框架158 15.1 SQLAlchemy介紹與安裝158 15.1.1 操作資料庫的方法158 15.1.2 SQLAlchem

y框架介紹158 15.1.3 SQLAlchemy的安裝159 15.2 連接資料庫160 15.3 創建資料表162 15.4 添加數據164 15.5 新數據165 15.6 查詢資料166 15.7 本章小結168 6章 MongoDB資料庫操作169 16.1 MongoDB介紹169 16.2 MogoDB的安裝及使用170 16.2.1 MongoDB的安裝與配置170 16.2.2 MongoDB視覺化工具172 16.2.3 PyMongo的安裝173 16.3 連接MongoDB資料庫173 16.4 添加文檔174 16.5 新文檔175 16.6 查詢文檔176 16.

7 本章小結178 7章 實戰：爬取51Job招聘資訊180 17.1 項目分析180 17.2 獲取城市編號180 17.3 獲取招聘職位總頁數182 17.4 爬取每個職位資訊184 17.5 資料存儲188 17.6 爬蟲設定檔190 17.7 本章小結191 8章 實戰：分散式爬蟲——QQ音樂193 18.1 項目分析193 18.2 歌曲下載194 18.3 歌手的歌曲信息198 18.4 分類歌手列表201 18.5 全站歌手列表203 18.6 資料存儲204 18.7 分散式爬蟲205 18.7.1 分散式概念205 18.7.2 併發庫concurrent.futures20

6 18.7.3 分散式策略207 18.8 本章小結209 9章 實戰：12306搶票爬蟲211 19.1 項目分析211 19.2 驗證碼驗證211 19.3 用戶登錄與驗證214 19.4 查詢車次219 19.5 預訂車票225 19.6 提交訂單227 19.7 生成訂單233 19.8 本章小結236 第20章 實戰：玩轉微博244 20.1 項目分析244 20.2 用戶登錄244 20.3 用戶登錄（帶驗證碼）253 20.4 關鍵字搜索熱門微博259 20.5 發佈微博264 20.6 關注用戶268 20.7 點贊和轉發評論271 20.8 本章小結277 第21章 實戰：

微博爬蟲軟體發展278 21.1 GUI庫及PyQt5的安裝與配置278 21.1.1 GUI庫278 21.1.2 PyQt5安裝及環境搭建279 21.2 項目分析281 21.3 軟體主介面284 21.4 相關服務介面288 21.5 微博採集介面292 21.6 微博發佈介面297 21.7 微博爬蟲功能308 21.8 本章小結315 第22章 Scrapy爬蟲開發317 22.1 認識與安裝Scrapy317 22.1.1 常見爬蟲框架介紹317 22.1.2 Scrapy的運行機制318 22.1.3 安裝Scrapy319 22.2 Scrapy爬蟲開發示例320 22.3

Spider的編寫326 22.4 Items的編寫329 22.5 Item Pipeline的編寫330 22.5.1 用MongoDB實現資料入庫330 22.5.2 用SQLAlchemy實現資料入庫332 22.6 Selectors的編寫333 22.7 文件下載336 22.8 本章小結339 第23章 Scrapy擴展開發341 23.1 剖析Scrapy中介軟體341 23.1.1 SpiderMiddleware中介軟體342 23.1.2 DownloaderMiddleware中介軟體344 23.2 自訂中介軟體347 23.2.1 設置代理IP服務347 23.2.

2 動態設置請求頭350 23.2.3 設置隨機Cookies353 23.3 實戰：Scrapy+Selenium爬取豆瓣電影評論355 23.3.1 網站分析355 23.3.2 專案設計與實現357 23.3.3 定義Selenium中介軟體359 23.3.4 開發Spider程式360 23.4 實戰：Scrapy+Splash爬取B站動漫信息362 23.4.1 Scrapy_Splash實現原理363 23.4.2 網站分析363 23.4.3 專案設計與實現365 23.4.4 開發Spider程式367 23.5 實戰：Scrapy+Redis分散式爬取貓眼排行榜369 23

.5.1 Scrapy_Redis實現原理369 23.5.2 安裝Redis資料庫371 23.5.3 網站分析372 23.5.4 專案設計與實現373 23.5.5 開發Spider程式375 23.6 分散式爬蟲與增量式爬蟲377 23.6.1 基於管道實現增量式378 23.6.2 基於中介軟體實現增量式381 23.7 本章小結384 第24章 實戰：爬取鏈家樓盤信息386 24.1 項目分析386 24.2 創建項目389 24.3 專案配置389 24.4 定義存儲欄位391 24.5 定義管道類392 24.6 編寫爬蟲規則396 24.7 本章小結400 第25章 實戰：Q

Q音樂全站爬取402 25.1 項目分析402 25.2 專案創建與配置403 25.2.1 項目創建403 25.2.2 專案配置403 25.3 定義存儲欄位和管道類405 25.3.1 定義存儲欄位405 25.3.2 定義管道類405 25.4 編寫爬蟲規則408 25.5 本章小結413 第26章 爬蟲的上線部署415 26.1 非框架式爬蟲部署415 26.1.1 創建可執行程式415 26.1.2 制定任務計畫程式417 26.1.3 創建服務程式421 26.2 框架式爬蟲部署424 26.2.1 Scrapyd部署爬蟲服務424 26.2.2 Gerapy爬蟲管理框架429

26.3 本章小結434 第27章 反爬蟲的解決方案435 27.1 常見的反爬蟲技術435 27.2 基於驗證碼的反爬蟲436 27.2.1 驗證碼出現的情況437 27.2.2 解決方案438 27.3 基於請求參數的反爬蟲439 27.3.1 請求參數的資料來源439 27.3.2 請求參數的查找440 27.4 基於請求頭的反爬蟲441 27.5 基於Cookies的反爬蟲443 27.6 本章小結447 第28章 自己動手開發爬蟲框架449 28.1 框架設計說明449 28.2 非同步爬取方式450 28.3 資料清洗機制455 28.4 資料存儲機制457 28.5 實戰：用自製

框架爬取豆瓣電影463 28.6 本章小結468

預測線上音樂利基市場後起之秀

為了解決歌手列表的問題，作者郭俊佑 這樣論述：

近年來，由於資訊發展的快速，依賴傳統CD音樂市場，轉變為數位音樂系統，為了增加聆聽音樂的方便性，線上數位音樂逐漸成為當代的主流市場，由於網路使用數量的上升，使線上服務可以藉由聽眾使用習慣收集大量的資訊訊息。本研究透過知名音樂平台KKBOX聽眾的歷史聆聽紀錄找出聽眾與歌手之間的關聯，過去研究都是關於大型銷售市場的分析，卻忽略了有忠實粉絲所喜愛的歌手。雖然表面上並沒有達到可觀的利益，但是將這些歌手進行分析，將可以達到不錯的經濟效益。所以本研究將會從聽眾的聆聽紀錄中，挖掘線上音樂市場中的小眾市場，藉由小眾市場進行市場分析與線上音樂排行榜的預測。 因此，本研究將會藉由聽眾對於歌手的聆聽習慣和歌

手被聆聽的歷史紀錄，使用雙分圖(Bipartite graph)，G(U, S, W)的方式實現雙聚類(Co-clustering)交互參考的概念，U表示我們的聽眾、S表示歌手，W則表示聽眾跟歌手之間的聆聽次數，首先藉由聆聽區間算出聽眾歷史聆聽紀錄忠誠度找出忠實聽眾，接著藉由忠實聽眾找出小眾歌手及透過小眾歌手找出小眾聽眾，藉由聆聽區間與資訊熵(Information Entropy)計算小眾歌手忠誠分數當作權重值找出每位歌手的小眾分數並進行排序，最後預測小眾市場後起之秀。我們藉由驗證歌手聆聽頻率呈現冪次定律判斷是否符合帕累托法則(Pareto principle)，根據帕累托法則選擇小眾歌手候

選人，最後透過忠誠度的計算給予小眾歌手小眾分數指標將小眾歌手進行排序。根據我們提出的框架可以有效產生小眾歌手列表，經由小眾歌手銷售的狀況進行預測模型的建立，預測部份主要分成三個項目預測銷售量位置、預測排名區間及預測排名動態，將透過決策樹、隨機森林、K最近鄰、樸素貝葉斯與支持向量機建立預測模型。 實驗結果，決策樹在三個實驗中表現優異，實驗最後選擇了精確率、召回率與F值作為評估模型的衡量標準，我們藉由決策樹針對三個實驗所得到的最優結果分別為72%、97%與95%，因此可以發現在預測歌手排名區間與動態實驗中，決策樹展現樹狀結構優勢。