「教程」免费下载QQ音乐中的付费音乐

QQ音乐》是大家比较常用的音乐播放软件，但好多音乐因版权的原因需要付费后才能下载，今天就教大家免费下载QQ音乐中的付费音乐。

步骤

1、首先打开浏览器（这里以搜狗浏览器为例），在地址栏中输入QQ音乐的官方地址，进入QQ音乐官方网站的首页。

QQ音乐首页

2、在QQ音乐首页的搜索框中输入你想要的歌曲并搜索（这里以回小仙的《醒不来的》为例）。

3、点击此歌曲的播放按钮，跳转到播放界面。

播放界面

4、按下键盘上的F12键，在网页的右侧（或者下方）会弹出网页代码窗口，在其中找到第一个src代码，如下图所示，将src="" 双引号内的链接复制下来。

Ps:在双引号内双击即可选中引号内的链接。

代码

5、新建一个网页，在地址栏中粘贴刚才复制的链接并回车，将会打开一个黑色底面的播放窗口。

新建网页

6、点击此窗口播放进度条右侧下载按钮（竖3点），弹出一个下载文件的对话框，重新命名并选择保存的位置后，点击下载即可。

下载

扩展

下载后的文件的扩展名为.m4a，如果你需要把文件转换为mp3格式，可以参考以下步骤。

1、启动QQ音乐客户端，选择程序右上角的主菜单，在弹出的子菜单中选择“音频转码”。

2、在弹出的音频转码对话框中，选择“添加歌曲”，然后设置好转换文件的保存位置后，点击“开始转换”按钮对歌曲进行转换。

3 等待转换完成后，就会得到.MP3格式的文件了。

局限性

这个方法有一定的局限性，它只适用于能在网页上播放的歌曲，部分歌曲会提示“仅限客户端播放”,这时就只能打开客户端在线播放了^_^

仅限客户端播放

结尾

以上就是“免费下载QQ音乐中的付费音乐”的全部内容了，如果你觉得对你有帮助的话还请多多点赞，收藏和转发，谢谢！

.前言

QQ音乐官网：点击访问

作者成品效果预览：点击访问

作者其他博客成品汇总预览：点击访问

暂时源码并没有提供其他获取渠道，私聊作者获取即可，或通过博客后面名片添加作者，很简单！

二.主要功能点列表

顶级菜单

二级菜单

歌单推荐

新歌首发

精彩推荐

新碟首发

排行榜

通用网站底部（版权、企业信息等）

三.产品效果图

1.切换顶级菜单、二级菜单：

2.歌单推荐（菜单切换+轮播）：

3.新歌首发（菜单切换+轮播）：

4.精彩推荐（轮播）：

5.新碟首发（菜单切换+轮播）：

6.排行榜（背景图裁剪实现：background-position属性）：

7.MV（菜单切换+轮播）：

四.实现

项目目录截图：

img存放各种静态图片资源等；

page目录是通用目录文件（看名称几乎也能明白了），top就是网站通用顶部，index就是框架通用主体盒子，foot就是网站通用底部；

router就是路由；

views其他功能目录文件，子目录home目录为首页，其他子目录功能待开发实现；

components为组件存放目录，子目录home专门存放首页组件页面（歌单推荐、新歌首发、精彩推荐。。mv等），所以首页已经被拆分成各个子页面，非常美观和利于后续功能拓展或修改

首页主页面 views/home/index.vue，通过引入子页面组件：

<template>
<div style="font-size: 14px;">
<song-sheet-recommend></song-sheet-recommend>
<new-song-first></new-song-first>
<hot-recommend></hot-recommend>
<new-dish-first></new-dish-first>
<ranking-list></ranking-list>
<mv></mv>
</div>
</template>
<script>
import songSheetRecommend from "../../components/home/song_sheet_recommend.vue";
import newSongFirst from "../../components/home/new_song_first.vue";
import hotRecommend from "../../components/home/hot_recommend.vue";
import newDishFirst from "../../components/home/new_dish_first.vue";
import rankingList from "../../components/home/ranking_list.vue";
import mv from "../../components/home/mv.vue";
export default {
components: {
songSheetRecommend,
newSongFirst,
hotRecommend,
newDishFirst,
rankingList,
mv
},
data() {
return {
};
},
mounted() {
},
methods: {
}
};
</script>
<style>
</style>

歌单推荐（首页其中子页面之一），菜单切换，模拟数据交互，types1和types2赋值给types：

<template>
<div class="mod_bg" style="font-size: 14px;">
<div style="margin: 0 10%;">
<div class="mod_title">
歌单推荐
</div>
<div class="mod_small_title">
<span v-for="(item,index) in submenus" :key="index" :class="subMenuIndex!==index?'sub-menu-hover':''" @click="selSubMenu(index)" :style="'padding: 10px 30px;'+(subMenuIndex===index?'color: #31c27c;':'')">
{{item.name}}
</span>
</div>
<div>
<el-carousel trigger="click" :autoplay="false" height="350px">
<el-carousel-item v-for="i in 4" :key="i" indicator-position="outside">
<div style="margin: 0 10%;" class="recommend-box">
<div class="recommend-item" v-for="(item,index) in types" :key="index">
<div class="play-item">
<div style="text-align: center;height: 224px;overflow: hidden;">
<el-image :src="item.img" fit="cover" style="width: 100%;height: 224px;" class="cover"></el-image>
</div>
<div class="play-box">
<img src="../../../public/img/cover_play.png">
</div>
</div>
<div class="recommend-item-title title-active">
{{item.name}}
</div>
<div class="recommend-item-des">
播放量：{{item.playNum}}
</div>
</div>
</div>
</el-carousel-item>
</el-carousel>
</div>
</div>
</div>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
subMenuIndex: 0,
submenus: [
{name:'为你推荐'},
{name:'经典'},
{name:'网络歌曲'},
{name:'韩语'},
{name:'官方歌单'},
{name:'情歌'},
],
types:[],
types1:[
{name:'二哥抖音最火',playNum:'4357.9万',img:require('../../../public/img/recommend1.jpg')},
{name:'华语天花板：奏响青春的时代乐章',playNum:'1190.5万',img:require('../../../public/img/recommend2.jpg')},
{name:'冬季限定 ·冰雪世界专属电音BGM',playNum:'4.3万',img:require('../../../public/img/recommend3.jpg')},
{name:'车载DJ热歌：轻松一路Fun肆嗨！',playNum:'4534.6万',img:require('../../../public/img/recommend4.jpg')},
{name:'爱的故事翻篇，被爱的人不用道歉',playNum:'2037.3万',img:require('../../../public/img/recommend5.jpg')}
],
types2:[
{name:'不为人知的天才，老一辈香港音乐人',playNum:'51.5万',img:require('../../../public/img/recommend6.jpg')},
{name:'以漂亮的姿势，穿越到八十年代',playNum:'87.5万',img:require('../../../public/img/recommend7.jpg')},
{name:'「经典粤语」唱着你我的悲欢离合',playNum:'123.3万',img:require('../../../public/img/recommend8.jpg')},
{name:'重温一把当年的火，粤语经典',playNum:'104.9万',img:require('../../../public/img/recommend9.jpg')},
{name:'有一种歌词，叫小美',playNum:'315.7万',img:require('../../../public/img/recommend10.jpg')}
]
};
},
mounted() {
this.types=this.types1;
},
methods: {
selSubMenu(index){//切換菜單
this.subMenuIndex=index;
console.info(index % 2);
if(index % 2===0){
this.types=this.types1;
}else{
this.types=this.types2;
}
},
}
};
</script>
<style>
.mod_bg {
background: url("../../../public/img/bg_detail.jpg") 50% 0 repeat-x;
/*background: linear-gradient(to bottom, #FFFFFF,#FFFFFF,#FFFFFF, #eeeeee);*/
}
.mod_bg .el-carousel__button{
background-color: #67e56d !important;
}
.mod_title{
height: 40px;
line-height: 40px;
font-size: 28px;
font-weight: bolder;
color: #3a3a3a;
text-align: center;
padding: 50px 0 24px 0;
letter-spacing:10px;
}
.mod_small_title{
text-align: center;
height: 50px;
line-height: 50px;
font-size: 15px;
}
.recommend-box{
display: flex;
}
.recommend-item{
width: calc(20% - 0px);
margin: 10px 10px 10px 10px;
cursor: pointer;
}
.recommend-item:first-of-type{
margin: 10px 10px 10px 0!important;
}
.recommend-item:last-of-type{
margin: 10px 0 10px 10px!important;
}
.recommend-item-title{
height: 22px;
line-height: 22px;
overflow: hidden;
text-overflow: ellipsis;
margin-top: 15px;
}
.title-active:hover{
cursor: pointer;
color: #31c27c;
}
.recommend-item-des{
color: #999;
}
.play-box{
opacity: 0;
position: relative;
text-align: center;
height: 224px;
overflow: hidden;
margin-top: -224px;
background-color: rgba(161, 161, 161, 0.5);
}
.play-box img{
width: 25px;
height: 25px;
margin-top: 87px;
}
.play-item:hover .cover{
transition: transform 1s ease 0s;
transform: scale(1.1);
}
.play-item:hover .play-box{
opacity: 1;
}
.play-item:hover .play-box img{
transition: transform 0.5s ease 0s;
transform: scale(2);
}
</style>

五.总结

以QQ音乐官方网站作为参考，模拟实现，实现最终的效果还是满意的，样式交互等也是最大化模拟官方的，后续再不断完善、增加其他功能和其他页面。

需要源码：点赞 + 关注 + 留言 + 私信

觉得不错的点个赞，如有建议的请留言，非常感谢！
如需帮助，私聊作者即可！再次感谢~

荐学习

金三即过，这300道python高频面试都没刷，银四怎么闯？

本文对使用到的技术仅做简单的介绍，若想了解更多，请前往相应的官网网站进行学习。
本文适合对爬虫相关知识接触不多的新手，主要是普及Selenium如何做爬虫，大佬请跳过。

01 Selenium简单介绍

1.1.简介

Selenium是一个用于测试网站的自动化测试工具，支持各种主流界面浏览器。
简而言之，Selenium是一个用来做网站自动化测试的库，它的定位是做自动化测试的。我们也可以利用它来做爬虫，获取一些网页信息，并且这种爬虫是模拟真实浏览器操作的，实用性更强。
Selenium是市面上唯一一款可以与付费产品竞争的自动化测试工具。
如果想了解更多，可以前往Selenium中文网学习

1.2.安装

要使用Selenium首先要在python中安装相关的库：

pip install Selenium

安装相应浏览器的webdricer驱动文件，这里提供chrome的链接，其它浏览器网上搜一搜就有。选择合适的版本，我选择的是2.23。
下载解压后得到exe文件，将这个文件拷贝到chrom的安装文件夹下：

一般是C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application，或者是C:\Program Files\Google\Chrome\Application。

然后将该路径配置到环境变量中：

最后到写段代码测试一下：

from selenium import webdriver
driver=webdriver.Chrome(executable_path="C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe")

如果看到开启了一个浏览器窗口就是成功了，否则下面会有相应的报错信息，需要检查前面的步骤。

1.3.简单使用介绍

1.元素定位方式：

基本上前几种方式就能够获取到需要的元素，需要自己辨别结果是否唯一来选择相应的选择器。
通过drive对象调用此方法，返回的是标签对象，或者是标签对象的列表，可以通过.text获取该标签下的文字，可以通过get_attribute()获取标签的其它属性值。

分享快速定位元素的小妙招：看所需信息所在的标签的id，class，name的名称是否与标签下信息的语义有关，一般有关的都代表是唯一的。（从开发者的角度去思考）若无法通过当前标签唯一定位，则考虑父级标签，一次类推，总是能找到定位的方法的。

2.鼠标事件（模拟鼠标操作）

通过标签对象调用即可。

3.键盘事件（模拟键盘操作）

4.其他操作

其他操作包括控制浏览器的操作，获取断言信息，表单切换，多窗口切换，警告框处理，下拉框处理，文件上传操作，cookie操作，调用js代码，截图，关闭浏览器等操作，因为在这里用的不多，就没有一一罗列，自行去官网学习。

02 爬取目标

这个实战爬虫主要完成以下目标：
爬取QQ音乐官网指定歌手的前5首歌曲的基本信息和前五百条热门评论。

2.1 获取前五歌曲的url

分析该页面的代码得知，包裹所有歌曲信息的标签的class是唯一的，我们可以获取到它，再遍历所有子标签，也可以一次得到所有包裹歌曲信息的div，再获取里面的a标签。

2.2 获取歌曲基本信息

可以看到基本信息标签里的class名称是有一部分带语义的，那么通过css选择器肯定可以唯一确定下来。

2.3 获取歌词

页面上的歌词不完整，似乎需要点击展开才行，但其实所有歌词已经在标签里面了，只是显示的问题了。

2.4 获取前五百条评论消息

我们可以看到热门评论一次是十五条，下面有一个点击加载更多链接，点了之后会多出15条。
我们需要模拟点击33次，获得510条评论

2.5 写入CSV文件

使用csv库，将爬取到的数据写入到csv文件中进行持久化。

2.6 实现代码

from selenium import webdriver
import csv
from time import sleep
import time
#
#  Author : ATFWUS
#  Date : 2021-03-21 20:00
#  Version : 1.0
#  爬取周杰伦最热门五首歌曲的基本信息，歌词，前五百条热门评论
#  此代码仅供交流学习使用
#
#1.创建Chrome浏览器对象，这会在电脑上在打开一个浏览器窗口
driver=webdriver.Chrome(executable_path="C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe")
#2.打开QQ音乐 -周杰伦页面
driver.get("https://y.qq.com/n/yqq/singer/0025NhlN2yWrP4.html")
#3.配置
csv_file=open('songs.csv','w',newline='',encoding='utf-8')
writer=csv.writer(csv_file)
start=time.time()
# 取前5首歌曲
song_numer=5
song_url_list=[]
song_resourses=[]
songlist__item=driver.find_elements_by_class_name("songlist__item")
# 获取所有歌曲url
for song in songlist__item:
    song__url=song.find_element_by_class_name("js_song").get_attribute("href")
    song_url_list.append(song__url)
    song_numer-=1
    if(song_numer==0):
        break
# print(song_url_list)
print("已获取周杰伦热门歌曲列表前五首的url")
print()
# 获取一首歌曲所需要的信息
def getSongResourse(url):
    song_resourse={}
    driver.get(url)
    # 这个0.5秒用于等待异步请求的完成
    sleep(0.8)
    # 获取歌曲名
    song_name=driver.find_element_by_class_name("data__name_txt").text
    print("开始获取歌曲《"+song_name+"》的基本信息")
    # 获取流派，发行时间，评论数
    song_liupai=driver.find_element_by_css_selector(".js_genre").text[3:]
    song_time=driver.find_element_by_css_selector(".js_public_time").text[5:]
    song_comment_num=driver.find_element_by_css_selector(".js_into_comment").text[3:-1]
    print("歌曲《" + song_name + "》基本信息获取完毕")
    print("开始获取歌曲《" + song_name + "》的歌词")
    # 点击展开歌词
    driver.find_element_by_partial_link_text("[展开]").click()
    sleep(0.3)
    lyic=""
    # 获取拼接歌词
    lyic_box=driver.find_element_by_id("lrc_content").find_elements_by_tag_name("p")
    for l in lyic_box:
        if l.text!="":
            lyic+=l.text+"\n"
    print("歌曲《" + song_name + "》的歌词获取完毕")
    print("开始获取歌曲《" + song_name + "》的第1-15条热门评论")
    # 获取500条评论
    comments=[]
    # 点击加载更多29次，每次多出15条评论
    for i in range(33):
        driver.find_element_by_partial_link_text("点击加载更多").click()
        print("开始获取歌曲《" + song_name + "》的第"+str((i+1)*15+1)+"-"+str((i+2)*15)+"条热门评论")
        sleep(0.5)
    comments_list=driver.find_element_by_css_selector(".js_hot_list").find_elements_by_tag_name("li")
    for com in comments_list:
        content=com.find_element_by_css_selector(".js_hot_text").text
        content_time=com.find_element_by_css_selector(".comment__date").text
        zan_num=com.find_element_by_class_name("js_praise_num").text
        comment={}
        comment.update({"评论内容":content})
        comment.update({"评论时间":content_time})
        comment.update({"评论点赞次数":zan_num})
        comments.append(comment)
    print("歌曲《" + song_name + "》的前五百条热门评论获取完毕")
    print("歌曲《"+song_name+"》所有信息获取完毕")
    print()
    song_resourse.update({"歌曲名":song_name})
    song_resourse.update({"流派":song_liupai})
    song_resourse.update({"发行时间":song_time})
    song_resourse.update({"评论数":song_comment_num})
    song_resourse.update({"歌词":lyic})
    song_resourse.update({"500条精彩评论":comments})
    return song_resourse
for song_page in song_url_list:
    song_resourses.append(getSongResourse(song_page))
    # break
print("正在写入CSV文件...")
for i in song_resourses:
    writer.writerow([i["歌曲名"],i["流派"],i["发行时间"],i["评论数"],i["歌词"]])
    for j in i["500条精彩评论"]:
        writer.writerow([j["评论内容"],j["评论时间"],j["评论点赞次数"]])
    writer.writerow([])
csv_file.close()
end=time.time()
print("爬取完成，总耗时"+str(end-start)+"秒")

2.7 代码注意事项

注意在驱动对象get请求网页之后，要sleep一段时间，这段时间是网站用来进行ajax请求获取所需数据的，如果不sleep，那么你获取的数据很有可能是空的，或者是默认值。
整个爬下来大概10分钟的样子，我已经将进度输出，不要提前关闭，因为我是最后才写入csv文件的，提前关闭csv文件里什么也没有。
QQ音乐最近有个bug，就是点击去获取更多后，新增的15条评论还是最初的，可能也是网的原因，代码那里应该没有问题的。
这个代码主要用于爬取主要数据，很多模拟操作可能不完善。

2.8 使用Padas库简单的计算数据

有关Padas库的使用，它的两种数据结构，请查看官网，这里不做说明。
先读取csv文件中的数据到内存中，再进行操作。
需要先安装padas库：

pip install padas

import pandas as pd
import csv
# 这五个列表用于创建Series
se=[]
names=[]
# 先读取CSV文件的内容至内存中
with open("songs.csv",'r',encoding="utf8") as f:
    # 创建阅读器对象
    reader=csv.reader(f)
    rows=[row for row in reader]
    index=0
    print("开始解析CSV数据...")
    for i in range(5):
        s1=[]
        # 读取第一行信息
        names.append(rows[index].__str__().split(',')[0][2:-1])
        index+=1
        # 读取五百条评论的点赞消息
        for j in range(510):
            s1.append(int(rows[index].__str__().split(',')[2][2:-2]))
            index+=1
        se.append(s1)
        # 读取掉空行
        index+=1
    print("CSV数据解析成功\n")

# 创建的5个series
for i in range(5):
    series=pd.Series(se[i])
    print("歌曲《"+names[i]+"》的平均点赞次数是：" + str(series.mean()))
    print("歌曲《" + names[i] + "》的标准差是：" + str(series.std()))
    print()

2.9 大致结果截图

感叹：爬下几千条评论，看了之后，发现，有伤感那味了，哈哈哈

作者：ATFWUS
原文链接：https://blog.csdn.net/ATFWUS/article/details/115053245

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