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Python怎么爬取美团烤肉商家数据

发布时间:2021-11-25 11:48:25 来源:亿速云 阅读:191 作者:iii 栏目:大数据
# Python怎么爬取美团烤肉商家数据 ## 前言 在当今大数据时代,获取和分析商业数据对于市场调研、竞品分析和商业决策具有重要意义。美团作为中国领先的生活服务平台,积累了海量的商家数据。本文将详细介绍如何使用Python爬取美团平台的烤肉商家数据,包括店铺名称、评分、销量、地址等信息。 ## 一、准备工作 ### 1.1 技术准备 在开始爬取前,需要掌握以下Python相关知识: - 基础Python语法 - requests库的使用 - 正则表达式或BeautifulSoup解析 - 反爬虫机制应对 - 数据存储(CSV/MySQL等) ### 1.2 工具准备 需要安装的Python库: ```python pip install requests beautifulsoup4 pandas selenium 

1.3 法律风险提示

在爬取任何网站数据前,请务必: 1. 查看网站的robots.txt文件(如:https://www.meituan.com/robots.txt) 2. 遵守网站的服务条款 3. 控制请求频率,避免对目标服务器造成压力 4. 仅用于学习研究,不用于商业用途

二、分析美团页面结构

2.1 网页版与APP版对比

美团的数据获取主要有两种途径: 1. 网页版https://www.meituan.com - 优点:结构清晰 - 缺点:反爬严格,数据不全 2. APP接口:通过抓包获取API - 优点:数据完整 - 缺点:需要逆向工程

2.2 关键数据定位

以北京地区烤肉商家为例,我们需要提取: - 商家名称 - 评分(口味/环境/服务) - 人均消费 - 月销量 - 详细地址 - 优惠信息

三、爬虫实现方案

3.1 基础爬取方案(简易版)

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def get_meituan_data(city, keyword): url = f"https://www.meituan.com/meishi/{city}/" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36...', 'Cookie': '你的Cookie' } params = { 'q': keyword, 'page': 1 } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析商家列表 shops = [] for item in soup.select('.common-list-item'): name = item.select_one('.shopname').text.strip() score = item.select_one('.score').text.strip() # 其他字段类似提取... shops.append({ 'name': name, 'score': score, # 其他字段... }) return pd.DataFrame(shops) 

3.2 高级方案(处理动态加载)

美团采用动态加载技术,建议使用Selenium:

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By import time def selenium_crawl(): driver = webdriver.Chrome() driver.get("https://www.meituan.com/meishi/beijing/") # 模拟滚动加载 last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight") while True: driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") time.sleep(2) new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight") if new_height == last_height: break last_height = new_height # 提取数据 items = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.common-list-item') for item in items: # 解析逻辑... pass driver.quit() 

四、处理反爬机制

4.1 常见反爬措施

美团采用的反爬手段包括: 1. 请求频率限制 2. Cookie验证 3. 行为验证码 4. IP封禁

4.2 应对策略

# 使用代理IP池 proxies = { 'http': 'http://127.0.0.1:8888', 'https': 'http://127.0.0.1:8888' } # 随机请求头 from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() headers = {'User-Agent': ua.random} # 请求间隔 import random time.sleep(random.uniform(1, 3)) 

五、数据存储与分析

5.1 存储到CSV

df.to_csv('meituan_bbq.csv', index=False, encoding='utf_8_sig') 

5.2 存储到数据库

import sqlite3 conn = sqlite3.connect('meituan.db') df.to_sql('bbq_shops', conn, if_exists='replace', index=False) conn.close() 

六、完整代码示例

import requests import pandas as pd import time import random from bs4 import BeautifulSoup from fake_useragent import UserAgent class MeituanSpider: def __init__(self): self.ua = UserAgent() self.base_url = "https://www.meituan.com/meishi/{}/" self.data = [] def get_headers(self): return { 'User-Agent': self.ua.random, 'Referer': 'https://www.meituan.com', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9' } def parse_page(self, html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') items = soup.select('.common-list-item') for item in items: try: shop = { 'name': item.select_one('.shopname').text.strip(), 'score': item.select_one('.score').text.strip(), 'avg_price': item.select_one('.avg-price').text.strip(), 'address': item.select_one('.address').text.strip() } self.data.append(shop) except Exception as e: print(f"解析出错: {e}") def crawl(self, city, pages=5): for page in range(1, pages+1): url = self.base_url.format(city) params = {'p': page} try: response = requests.get( url, headers=self.get_headers(), params=params, timeout=10 ) self.parse_page(response.text) print(f"第{page}页抓取完成") time.sleep(random.uniform(1, 3)) except Exception as e: print(f"请求失败: {e}") return pd.DataFrame(self.data) if __name__ == '__main__': spider = MeituanSpider() df = spider.crawl('beijing', pages=3) df.to_csv('beijing_bbq.csv', index=False) 

七、数据分析示例

获取数据后可以进行以下分析: 1. 各区域烤肉店分布热力图 2. 价格区间统计 3. 评分与销量的关系 4. 优惠活动分析

import matplotlib.pyplot as plt # 示例:绘制价格分布直方图 df['avg_price'] = df['avg_price'].str.extract('(\d+)').astype(float) df['avg_price'].hist(bins=20) plt.title('北京烤肉人均消费分布') plt.xlabel('价格(元)') plt.ylabel('商家数量') plt.show() 

八、注意事项

  1. 遵守法律法规:严格控制爬取频率,建议间隔3秒以上
  2. 数据清洗:美团数据可能存在HTML标签或特殊字符
  3. 异常处理:增加重试机制和超时设置
  4. 更新维护:定期检查选择器是否失效

结语

本文介绍了使用Python爬取美团烤肉商家数据的完整流程。实际应用中,建议结合具体需求调整爬取策略,并始终遵守网络爬虫道德规范。随着美团反爬技术的升级,可能需要不断调整爬虫方案。对于大规模商业用途的数据获取,建议通过美团官方API合作渠道获取数据。

注意:本文仅供技术学习参考,请勿用于非法用途。实际运行代码可能需要根据美团页面结构调整解析逻辑。 “`

这篇文章包含了约2200字,采用Markdown格式编写,涵盖了从准备工作到具体实现的完整流程,并提供了多个代码示例和注意事项。您可以根据实际需要调整内容细节。

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