20254210 2025-2026-2 《Python程序设计》实验四报告

课程：《Python程序设计》
班级： 2542
姓名： 李承轩
学号：20254210
实验教师：王志强
实验日期：2026年5月26日
必修/选修： 必修课

一、项目总体设计

1.1 设计思路

采用模块化分层设计，将程序划分为五大核心模块：数据爬取模块、界面布局模块、歌曲交互模块、搜索筛选模块、数据导出模块。
首先通过爬虫技术抓取网络热门音乐榜单，提取歌曲名称、歌手信息、音乐播放链接；再搭建简洁直观的图形操作窗口，实现榜单展示、关键词搜索；最后实现点击歌曲跳转浏览器有声播放、数据导出、界面清空等拓展功能，全程不使用音频播放第三方库，依靠系统自带浏览器完成音乐出声播放，程序简洁稳定、实用性强。

1.2 项目核心功能

榜单爬虫抓取功能：自动访问音乐榜单网页，批量爬取热门歌曲信息与播放地址。
可视化榜单展示功能：在 GUI 窗口内整齐排版展示全部音乐排行榜单。
点击有声播放功能：鼠标单击任意歌曲，自动调用浏览器打开对应音乐页面，正常播放出声音，点击歌曲与播放内容完全对应，无错位错误。
关键词模糊搜索功能：输入歌曲名或歌手关键词，快速筛选匹配相关音乐。
Excel 数据导出功能：一键将全部榜单信息保存至 Excel 表格，方便查看与整理。
界面清空重置功能：一键清空搜索内容与榜单展示内容，快速重新操作。

二、系统实现过程

2.1 环境部署

在 PyCharm 终端执行命令安装所需第三方库：
plaintext
pip install requests beautifulsoup4 openpyxl————安装插件

2.2 代码功能实现

网络爬虫模块：设置请求请求头模拟浏览器访问，规避基础反爬机制，定位榜单标签，循环提取歌手、歌曲名、网页播放链接，整合存入列表。
GUI 界面搭建：创建主程序窗口，设置窗口大小、标题，布局搜索输入框、功能按钮、榜单展示文本框，界面布局整洁美观。
点击播放逻辑：获取鼠标点击行号，精准剔除标题空行偏移量，精准匹配对应歌曲链接，调用本地浏览器直接打开播放，实现有声播放。
搜索筛选逻辑：获取用户输入关键词，遍历所有爬取数据，匹配包含关键词的音乐并重新展示。
数据保存逻辑：创建 Excel 工作表，设置表头，循环写入所有音乐数据，完成本地文件保存。
辅助功能实现：编写清空函数，一键重置界面所有内容，优化用户操作体验。

2.3 源代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from openpyxl import Workbook
import tkinter as tk
from tkinter import scrolledtext, messagebox
import webbrowser

def get_music_rank():
url = "https://music.163.com/discover/toplist?id=19723756"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
}
res = requests.get(url, headers=headers)
res.encoding = "utf-8"
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
song_list = []
textarea = soup.find("textarea", id="song-list-pre-data")
if textarea:
import json
data = json.loads(textarea.text)
for song in data:
song_name = song["name"]
singer = ",".join(artist["name"] for artist in song["artists"])
song_id = song["id"]
song_url = f"https://music.163.com/song?id={song_id}"
song_list.append([singer, song_name, song_url])
return song_list
all_song_data = []

def load_all_rank():
global all_song_data
all_song_data = get_music_rank()
text_area.delete(1.0, tk.END)
text_area.insert(tk.END, "======= 网易云热门音乐榜单 =======\n\n")
for i, (singer, song, _) in enumerate(all_song_data, 1):
text_area.insert(tk.END, f"{i}. {singer} - {song}\n")

def play_selected_song(event):
try:
index = text_area.index(tk.CURRENT)
line_num = int(index.split(".")[0])
real_index = line_num - 3
if 0 <= real_index < len(all_song_data):
singer, song, url = all_song_data[real_index]
webbrowser.open(url)
messagebox.showinfo("播放成功", f"已打开网页播放：\n{song}")
except:
pass

def search_song():
keyword = entry_search.get().strip()
if not keyword:
messagebox.showwarning("提示", "请输入搜索内容")
return
result = []
for item in all_song_data:
if keyword in item[0] or keyword in item[1]:
result.append(item)
text_area.delete(1.0, tk.END)
text_area.insert(tk.END, f"===== 搜索：{keyword} =====\n\n")
for i, (singer, song, _) in enumerate(result, 1):
text_area.insert(tk.END, f"{i}. {singer} - {song}\n")

def save_excel():
if not all_song_data:
messagebox.showwarning("提示", "请先加载榜单")
return
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "音乐榜单"
ws.append(["歌手","歌曲名","播放链接"])
for s in all_song_data:
ws.append(s)
wb.save("音乐榜单.xlsx")
messagebox.showinfo("完成", "已导出Excel表格")

def clear_all():
text_area.delete(1.0, tk.END)
entry_search.delete(0, tk.END)

win = tk.Tk()
win.title("音乐爬虫播放系统")
win.geometry("750x550")

tk.Label(win, text="搜索歌曲：", font=("微软雅黑",11)).place(x=20, y=15)
entry_search = tk.Entry(win, width=32, font=("微软雅黑",11))
entry_search.place(x=100, y=17)

tk.Button(win, text="加载榜单", command=load_all_rank, bg="#409EFF", fg="white", width=9).place(x=360, y=15)
tk.Button(win, text="搜索", command=search_song, bg="#67C23A", fg="white", width=7).place(x=450, y=15)
tk.Button(win, text="导出Excel", command=save_excel, bg="#FF9800", fg="white", width=9).place(x=515, y=15)
tk.Button(win, text="清空", command=clear_all, bg="#F56C6C", fg="white", width=7).place(x=600, y=15)

text_area = scrolledtext.ScrolledText(win, width=90, height=28, font=("微软雅黑",11))
text_area.place(x=20, y=60)
text_area.bind("", play_selected_song)

win.mainloop()

三、实验测试与运行结果

3.1 运行测试步骤

运行 Python 程序，自动弹出可视化操作窗口。
点击加载榜单按钮，程序自动爬取并展示完整热门音乐排行榜。
鼠标单击任意一首歌曲，自动弹出浏览器并跳转音乐播放页面，正常播放出声音，歌曲匹配精准无误。
在搜索框输入歌曲名称或歌手名称，点击搜索，快速筛选出对应音乐。
点击导出 Excel 按钮，项目目录自动生成表格文件，保存所有音乐信息。
点击清空按钮，一键重置界面，可重新进行操作。

【20254210 python实验四综合实践 运行视频】

3.2 运行结果

程序整体运行流畅无报错，所有预设功能全部实现，界面操作简单便捷，数据抓取稳定，搜索筛选精准，浏览器跳转播放成功出声，Excel 文件正常生成保存，完全达到项目开发预期效果。

四、实验问题分析与解决方案

  • 问题一：点击歌曲与播放歌曲不一致，出现索引错位
    原因：榜单标题、空白行占用文本框行数，导致读取行号偏移。
    解决：手动减去固定偏移行数，精准定位真实歌曲数据下标，实现一一对应。
  • 问题二：程序无音乐播放声音
    原因：未使用音频播放库，仅做文字提示无法出声。
    解决：调用 Python 自带webbrowser库，跳转官方音乐网页，依靠网页原生播放器实现有声播放，无需额外安装音频库。
  • 问题三：网页部分数据抓取失败
    原因：网页部分标签格式不统一，存在异常数据。
    解决：添加异常捕获语句try-except，跳过异常数据，保证程序正常运行不崩溃。
  • 问题四：第三方库运行报错
    原因：未安装对应依赖库，虚拟环境缺少运行组件。
    解决：在终端执行 pip 安装命令，补齐所有所需依赖库。

五、课程整体学习总结

  • 本学期 Python 综合实践课程体系完整、内容充实，课程由浅入深、循序渐进地带领我们系统学习了 Python 编程的知识体系，从最基础的Python 语法规则、变量定义、数据类型、输入输出，到条件判断、循环结构、异常处理等程序逻辑控制，同时学习了网络爬虫、图形界面 GUI 开发等实用性极强的应用技术，全面覆盖了 Python 基础编程与实战开发的关键知识点。
  • 在课程学习过程中，我们从最简单的代码语法练习、小程序调试起步，逐步完成逻辑训练、函数封装、文件操作等基础任务，随后开始接触小型趣味项目开发，逐步过渡到网络数据爬取、可视化交互界面、数据自动化处理等综合型实践项目。通过层层递进的学习与训练，我不仅掌握了 Python 语言的核心语法与编程逻辑，更清晰理解了 Python 在日常办公自动化、网络数据采集、简单数据分析、信息批量处理等真实场景中的应用方式，真正做到了学以致用。
  • 通过课堂实操、课后练习、项目开发等多形式训练，我已能够熟练使用PyCharm专业开发工具完成项目创建、代码编写、断点调试、错误排查与程序优化等操作，能够独立完成小型 Python 项目的需求分析、结构设计、代码实现与功能测试。在项目开发过程中，我深刻理解了模块化编程、代码分层封装、函数复用的重要意义，学会将复杂功能拆分为独立模块，提升了代码的可读性、可维护性与可扩展性。同时，我也熟练掌握了requests、BeautifulSoup、openpyxl、tkinter等常用第三方库的安装、导入与实际使用方法，具备了独立查阅文档、解决开发问题的基本能力，整体编程思维与工程实践能力得到了全面提升。

六、学习心得体会

  • 经过一学期的 Python 课程学习，我收获颇丰，深刻感受到 Python 语言简洁易懂、实用性极强的特点。相比其他编程语言，Python 语法更加简洁亲民，入门难度低，上手速度快，非常适合零基础学习编程。
  • 在本次音乐爬虫项目开发过程中，我遇到了索引错位、数据抓取异常、播放功能无法实现等诸多问题，在不断排查错误、查阅资料、修改调试代码的过程中，我的代码调试能力和独立解决问题的能力得到了极大提升。
  • 同时我也深刻意识到，编程学习不能只学习理论知识，必须坚持动手实操，只有不断编写代码、完成项目实训，才能真正将课堂理论知识转化为自身实操能力。生活中很多繁琐重复的工作，都可以利用 Python 程序实现自动化处理，极大提升做事效率，这也让我对编程学习产生了更加浓厚的兴趣。在今后的学习中，我会坚持多敲代码、多做项目，不断积累实战经验，夯实编程基础。

七、课程学习意见与建议

  1. 建议课堂增加更多贴近日常生活的实用项目教学，例如天气提醒、数据整理、短视频下载、办公表格自动处理等，提升学生学习积极性。
  2. 适当增加小组合作实训项目，让学生分工完成项目开发，培养团队协作能力与项目统筹能力。
  3. 课后多布置小型趣味实训作业，由浅入深逐步提升项目难度，巩固课堂所学知识点。

最后感谢王志强老师一个学期的指导，辛苦啦~