環境介紹：

• python 3.6
• pycharm 安裝包 安裝教程 使用教程 激活碼 插件(翻譯插件/漢化插件/主題)
• Jupyter Notebook

爬蟲知識點

1. 動態資料抓包演示
2. json資料決議
3. requests模塊的使用
4. 保存csv

爬蟲代碼實作程序

1. 發送請求, 對于找到資料包發送請求
2. 獲取資料, 根據服務器給你回傳的response資料來的
3. 決議資料, 提取我們想要的內容資料
4. 保存資料, 保存到csv檔案

【付費VIP完整版】只要看了就能學會的教程，80集Python基礎入門視頻教學

匯入模塊

import requests  # 資料請求 第三方模塊 pip install requests
import pprint  # 格式化輸出模塊
import csv  # csv模塊
import time # 時間模塊

發送請求

url = 'https://apimobile.meituan.com/group/v4/poi/pcsearch/70'
data = {
    'uuid': '6e481fe03995425389b9.1630752137.1.0.0',
    'userid': '266252179',
    'limit': '32',
    'offset': page,
    'cateId': '-1',
    'q': '烤肉',
    'token': '4MJy5kaiY_0MoirG34NJTcVUbz0AAAAAkQ4AAF4NOv8TNNdNqymsxWRtJVUW4NjQFW35_twZkd49gZqFzL1IOHxnL0s4hB03zfr3Pg',
}
# 請求頭: 把python代碼進行偽裝成瀏覽器 [披著羊皮的狼] 封IP 就用IP代理更換IP
# 請求頭 都是可以從開發者工具里面直接復制粘貼
# ser-Agent: 瀏覽器的基本資訊
# Referer: 防盜鏈 告訴服務器我們發送的請求是哪里來的 比如: 西游記唐僧[來自動土大唐的和尚][唐朝比較盛世]
headers = {
    'Referer': 'https://chs.meituan.com/',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.4577.63 Safari/537.36'
}
# 發送請求
response = requests.get(url=url, params=data, headers=headers)

決議資料

for index in result:
    # pprint.pprint(index)
    # f'{}' 字串格式化
    index_url = f'https://www.meituan.com/meishi/{index["id"]}/'
    # ctrl + D
    dit = {
        '店鋪名稱': index['title'],
        '店鋪評分': index['avgscore'],
        '評論數量': index['comments'],
        '人均消費': index['avgprice'],
        '所在商圈': index['areaname'],
        '店鋪型別': index['backCateName'],
        '詳情頁': index_url,
    }
    csv_writer.writerow(dit)
    print(dit)

保存資料

f = open('烤肉資料1.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
    '店鋪名稱',
    '店鋪評分',
    '評論數量',
    '人均消費',
    '所在商圈',
    '店鋪型別',
    '詳情頁',
])
csv_writer.writeheader() # 寫入表頭

運行代碼，展示結果

對于本篇文章有疑問，或者想要資料集的同學也可以加【資料白嫖、解答交流群：1039649593】

資料可視化展示

匯入資料

import pandas as pd
import numpy as np
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType  #引入主題
df = pd.read_csv('烤肉資料.csv',encoding='utf-8',engine="python")
df.sample(5)

店鋪評分

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 設定加載的字體名
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 解決保存影像是負號'-'顯示為方塊的問題
fig,axes=plt.subplots(2,1,figsize=(12,12))
sns.regplot(x='人均消費',y='店鋪評分',data=https://www.cnblogs.com/qshhl/p/df,color='r',marker='+',ax=axes[0])
sns.regplot(x='評論數量',y='店鋪評分',data=https://www.cnblogs.com/qshhl/p/df,color='g',marker='*',ax=axes[1])

商圈烤肉店數量top10

df2 = df.groupby('所在商圈')['店鋪名稱'].count()
df2 = df2.sort_values(ascending=True)[-10:]
df2 = df2.round(2)
c = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND))
    .add_xaxis(df2.index.tolist())
    .add_yaxis("",df2.tolist()).reversal_axis() #X軸與y軸調換順序
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商圈烤肉店數量top10",subtitle="資料來源：美團",pos_left = 'center'),
                       xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=16)), #更改橫坐標字體大小
                       yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=16)), #更改縱坐標字體大小
                       )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='right'))
    )
c.render_notebook()

不同評分型別店鋪數量

df4 = df.groupby('評分型別')['店鋪名稱'].count()
df4 = df4.sort_values(ascending=False)
regions = df4.index.tolist()
values = df4.tolist()
c = (
        Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND))
        .add("", [z for z in zip(regions,values)])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同評分型別店鋪數量",subtitle="資料來源：美團",pos_top="-1%",pos_left = 'center'))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%",font_size=18))
    )
c.render_notebook()

不同店鋪型別店鋪數量

df6 = df.groupby('店鋪型別')['店鋪名稱'].count()
df6 = df6.sort_values(ascending=False)[:10]
df6 = df6.round(2)
regions = df6.index.tolist()
values = df6.tolist()
c = (
        Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND))
        .add("", [i for i in zip(regions,values)],radius=["40%", "75%"])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同店鋪型別店鋪數量",pos_top="-1%",pos_left = 'center'))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}",font_size=18))
    )
c.render_notebook()

不同店鋪型別評分

df6 = df.groupby('店鋪型別')['店鋪評分'].mean()
df6 = df6.sort_values(ascending=True)
df6 = df6.round(2)
df6 = df6.tail(10)
c = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND))
    .add_xaxis(df6.index.tolist())
    .add_yaxis("",df6.tolist()).reversal_axis() #X軸與y軸調換順序
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同店鋪型別評分",subtitle="資料來源：美團",pos_left = 'center'),
                       xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=16)), #更改橫坐標字體大小
                       yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=16)), #更改縱坐標字體大小
                       )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='right'))
    )
c.render_notebook()

不同店鋪型別評論人數

df7 = df.groupby('店鋪型別')['評論數量'].sum()
df7 = df7.sort_values(ascending=True)
df7 = df7.tail(10)
c = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND))
    .add_xaxis(df7.index.tolist())
    .add_yaxis("",df7.tolist()).reversal_axis() #X軸與y軸調換順序
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同店鋪型別評論人數",subtitle="資料來源：美團",pos_left = 'center'),
                       xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=16)), #更改橫坐標字體大小
                       yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=16)), #更改縱坐標字體大小
                       )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='right'))
    )
c.render_notebook()

標籤：Python

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