美团数据抓取详细教程

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如何进行数据处理中的数据抓取(二)

数据抓取是指从互联网或其他数据源中提取数据的过程，它是数据处理的第一步，也是数据分析的基础。

数据抓取的目的是为了获取需要的数据，以供后续分析和应用。

本文将从准备工作、选择抓取工具、数据清洗和处理等方面探讨如何进行数据处理中的数据抓取。

1.准备工作在进行数据抓取之前，需要进行一系列的准备工作。

首先，明确需要抓取的目标数据类型和范围，明确数据的来源和目的地。

其次，了解目标网站或数据源的结构和规则，确定需要抓取的数据在哪些页面或文件中。

最后，了解相关的法律法规和道德规范，确保数据抓取过程的合法性和道德性。

2.选择抓取工具在选择抓取工具时，需要根据数据类型、抓取难度和自身技术水平等因素进行综合考虑。

有一些成熟的开源抓取工具，比如BeautifulSoup、Scrapy等，它们具有强大的功能和灵活的扩展性。

此外，也可以根据自己的需求自行开发抓取工具，比如使用编程语言的相关库进行抓取。

3.数据清洗和处理数据抓取下来后，通常需要进行数据清洗和处理，以提高数据的质量和可用性。

数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、解决格式不一致等问题。

数据处理则根据具体需求进行，可以进行数据格式转换、数据聚合、数据筛选等操作，以便后续的数据分析和应用。

4.处理异常情况在数据抓取的过程中，可能会遇到一些异常情况，比如网站反爬虫机制、网络连接中断等。

针对这些异常情况，需要制定相应的应对策略。

可以使用代理IP、降低抓取频率、使用动态切换的User-Agent等手段来规避反爬虫机制。

对于网络连接中断等问题，则需要设置重试机制，确保数据抓取的可靠性和完整性。

5.合理利用API对于一些提供API接口的网站或数据源，可以直接调用API进行数据获取，这样可以大大简化数据抓取的过程。

API接口通常提供了数据的标准化格式和查询参数，可以根据需求进行定制化的数据获取。

此外，还要注意遵守API的使用规则，避免对服务器造成过大的负担。

总之，数据抓取是数据处理的重要环节，它直接影响到后续数据分析和应用的效果。

python爬虫与美食爬虫工程师教你用scrapy爬取美团简单易上手

Python爬虫与美食！爬虫工程师教你用scrapy爬取美团！简单易上手Python和美食都是不可少的，两者并没有冲突，哈哈，本文主要思路是根据手机定位信息周边美食进行爬取：在给大家分享之前呢，我介绍一下我弄的一个学习交流群，有什么不懂的问题，都可以在群里踊跃发言，需要啥资料随时在群文件里面获取自己想要的资料。

这个python群就是：330637182 小编期待大家一起进群交流讨论，讲实话还是一个非常适合学习的地方的。

各种入门资料啊，进阶资料啊，框架资料啊爬虫等等，都是有的，风里雨里，小编都在群里等你。

爬取目标：微信小程序中的美团生活1、首先需要获取广州市地图边界。

1）获取地图边界主要是依赖高德地图api接口，需要自行申请key2）使用matplotlib进行绘制结果如图，测试没问题：2、构造外包矩形，对外包矩形进行等距划分。

1）美团定位显示3km内的商家，所以任意相邻的两个点之间的距离应该小于6km，其实就是一个正方形对角线的距离必须小于或等于6，即2x^2=36,解得x=4.242642）因为纬度1°为111.3195km，经度每度为111.3195cos(纬度)，根据经纬度最大和最小点按照4.24264km 的距离进行遍历，得到以下所有点（900个）3、筛选出落在广州市内的坐标，并将坐标信息发送到spider1）原本是打算写个射线法进行筛选坐标的，后面想起好像有类似的轮子，于是使用了shapely进行坐标筛选出401个符合要求的点，感谢造轮子的大神2）将以上功能定义成函数式，并在spider 中改写start_requests，将坐标遍历4、对所有符合要求的坐标信息进行遍历爬取，主要是获取商家的poiid5、根据卖家的poiid，对美团app的商家信息进行爬取，包含坐标信息6、数据入库最后抓取了6378条商家信息7、注意事项1）数据库插入报错: Traceback:: (1241, 'Operand should contain 1 column(s)')输出数据中的坐标为tuple格式，改成str解决2)因为坐标为经纬度，有6位小数点，浮点型计算不太熟悉，所以开始处理的时候转换成了int3）美团接口获取主要是使用Fiddler8、数据展示1）人均消费最高的商家，香格里拉大酒店占了4个2）最受欢迎的前十商家，你去过几家？3）商家人均价格分布，多少钱才符合大众消费？4）根据坐标绘制的散点图，哪里开店最受欢迎？5）词频统计，广州什么美食店最多？谢谢阅读，本文转载于简书，如有侵权请联系小编。

美团商家数据采集器以及采集方法

7.0采集美团商家数据的方法本文介绍使用八爪鱼采集网站：使用功能点：●Ajax滚动加载设置●分页列表内容提取相关采集教程：淘宝评论采集天猫店铺采集大众点评评价采集步骤1：创建采集任务1）进入主界面选择，选择自定义模式2）将上面网址的网址复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”美团商家数据采集方法图23）保存网址后，页面将在八爪鱼采集器中打开，红色方框中的信息是这次演示要采集的内容美团商家数据采集方法图3步骤2：设置ajax页面加载时间●设置打开网页步骤的ajax滚动加载时间●找到翻页按钮，设置翻页循环●设置翻页步骤ajax下拉加载时间1）在页面打开后，当下拉页面时，会发现页面有新的数据在进行加载（具体参考八爪鱼7.0教程——AJAX滚动教程）美团商家数据采集方法图4所以需要进行以下设置：打开流程图，点击“打开网页”步骤，在右侧的高级选项框中，勾选“页面加载完成向下滚动”，设置滚动次数，每次滚动间隔时间，一般设置2秒，这个页面的滚动方式，选择直接滚动到底部；最后点击确定美团商家数据采集方法图52）将页面下拉到底部，找到下一页按钮，鼠标点击，在右侧操作提示框中，选择“循环点击下一页”美团商家数据采集方法图6由于页面使用了ajax加载技术，当采集时候，网站总需要重新加载，所以对翻页步骤需进行上面打开网页步骤中的设置美团商家数据采集方法图7步骤3：商家信息采集●选中需要采集的字段信息，创建采集列表●编辑采集字段名称1）如图，移动鼠标选中列表中商家的名称，右键点击，需采集的内容会变成绿色美团商家数据采集方法图82）移动鼠标选中红色方框里任意文本字段后，列表中所有适配内容会变成绿色，在右侧操作提示框中，查看提取的字段，可以将不需要的字段删除，然后点击“选中全部”注意：鼠标放在提示框中的字段上会出现一个删除标识，点击即可删除该字段。

美团商家数据采集方法图103）点击“采集以下数据”4）修改采集字段名，并点击下方提示中的“保存并开始采集”美团商家数据采集方法图12步骤4：数据采集及导出1）根据采集的情况选择合适的采集方式，这里选择“启动本地采集”美团商家数据采集方法图13说明：本地采集占用当前电脑资源进行采集，如果存在采集时间要求或当前电脑无法长时间进行采集可以使用云采集功能，云采集在网络中进行采集，无需当前电脑支持，电脑可以关机，可以设置多个云节点分摊任务，10个节点相当于10台电脑分配任务帮你采集，速度降低为原来的十分之一；采集到的数据可以在云上保存三个月，可以随时进行导出操作。

Python爬取美团酒店信息

Python爬取美团酒店信息事由：近期和朋友聊天，聊到黄⼭酒店事情，需要了解⼀下黄⼭的酒店情况，然后就想着⽤python 爬⼀些数据出来，做个参考主要思路：通过查找，基本思路清晰，⽬标明确，仅仅爬取美团莫⼀地区的酒店信息，不过于复杂，先完成⼀个⼩⽬标环境： python 3.6主要问题：1. 在爬取美团黄⼭酒店第⼀页后，顺利拿到想要的信息，但在点击第⼆页后，chrome中检查信息能够看见想要的信息，但是查看源代码却没有，思考后，应该是Ajax动态获取的，然后查找办法，最终通过selenium模拟浏览器，然后进⾏爬取2. 标签查找，通过chrome进⾏分析整体⽹站标签信息后，对某⼀个标签的class未清楚认识，导致错误认识，消耗⽐较长的调试时间代码如下：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom selenium import webdriverfrom mon.desired_capabilities import DesiredCapabilitiesimport xlwturl = '/huangshan/'#获取酒店分页信息，返回最⼤页码def get_page_num(url):html = requests.get(url).textsoup = BeautifulSoup(html,'lxml')page_info = soup.find_all('li',class_='page-link') #获取酒店⾸页的页⾯导航条信息page_num = page_info[-1].find('a').get_text() #获取酒店页⾯的总页数return int(page_num) #返回酒店页⾯的总页数#获取所有酒店详细信息，包含酒店名称，链接，地址，评分，消费⼈数，价格，上次预定时间def get_hotel_info(url):dcap = dict(DesiredCapabilities.PHANTOMJS)dcap['erAgent'] = ('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36') #设置userAgent，可以从浏览器中找到，⽤于反爬⾍禁⽌IP browser = webdriver.PhantomJS("/Users/chenglv/phantomjs-2.1.1-macosx/bin/phantomjs", desired_capabilities=dcap) #指定phantomjs程序路径browser.get(url)hotel_info = {}hotel_id = ['酒店名','⽹址','酒店地址','评价','消费⼈数','价格','上次预约时间']col_num = 1page_num = 1book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8',style_compression=0) #创建excel⽂件sheet = book.add_sheet('hotel_info',cell_overwrite_ok=True) #创建excel sheet表单for i in range(len(hotel_id)): #写⼊表单第⼀⾏，即列名称sheet.write(0,i,hotel_id[i]) #excel中写⼊第⼀⾏列名while(page_num < get_page_num(url)+1):#获取⼀个页⾯的所有酒店信息for item in browser.find_elements_by_class_name('info-wrapper'):hotel_info['name'] = item.find_element_by_class_name('poi-title').texthotel_info['link'] = item.find_element_by_class_name('poi-title').get_attribute('href')hotel_info['address'] = item.find_element_by_class_name('poi-address').text.split('')[1]hotel_info['star'] = item.find_element_by_class_name('poi-grade').texthotel_info['consumers'] = item.find_element_by_class_name('poi-buy-num').texthotel_info['price'] = item.find_element_by_class_name('poi-price').texthotel_info['last_order_time'] = item.find_element_by_class_name('last-order-time').text#将当前页⾯中的酒店信息获取到后，写⼊excel的⾏中for i in range(len(hotel_info.values())):sheet.write(col_num,i,list(hotel_info.values())[i])col_num+=1browser.find_element_by_class_name('paginator').find_element_by_class_name('next').find_element_by_tag_name('a').click() #⼀个页⾯写完后，通过点击"下⼀页"图标⾄下⼀页，继续获取page_num += 1book.save('hotel_info_huangshan.csv')def main():get_hotel_info(url)if'__main__' == __name__:main()运⾏后结果如下图：此部分仅因兴趣编写，还有很多未考虑，后期可以进⾏多层爬取，以及爬取更多的内容。

使用Python抓取美团数据存于Excel中

使⽤Python抓取美团数据存于Excel中0.程序是针对美团中的美⾷部分数据按好评排序采集。

要抓取保存的数据为：商家名类型地理位置评论⼈数均价最低价格1.⾸先编写⽹页数据采集函数，使⽤request采集⽹页源码，具体实现如下def getHtml(url):headers = ('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11')opener = urllib.request.build_opener()opener.addheaders = [headers]htmldata = opener.open(url).read()htmldata=htmldata.decode('utf-8')return htmldata2.根据⽹页源码解析获取已上线城市的urlclass GetCityUrl(HTMLParser):part = ('gaevent','changecity/build')urldic = {}def handle_starttag(self, tag, attrs):if tag=='a' and (self.part in attrs):for att,value in attrs:if att=='href':self.urldic.__setitem__(value, value+'/category/meishi/all/rating')def getUrl(self):return self.urldic3.获取分页urlclass GetPages(HTMLParser):pagelist = list()temphref = str()flg = 0initurl = str()def setInitUrl(self,url):self.initurl = urldef handle_starttag(self, tag, attrs):if tag=='a':for attr,value in attrs:if attr=='href' and ('page' in value):self.temphref = self.initurl + valueif self.temphref not in self.pagelist:self.pagelist.append(self.temphref)def getList(self):return self.pagelist4.解析⽹页源码获取有效信息class MyHTMLParser(HTMLParser):tempstr = str()divsum = int()def handle_starttag(self, tag, attrs):if tag=='div':for attr,value in attrs:if attr=='class' and value.find('poi-tile-nodeal')!=-1:self.tempstr=''self.divsum = 0def handle_data(self, data):if(data.isspace()==False):data = data.replace('·', '·')if data=='¥':if '¥' not in self.tempstr:self.tempstr+='⽆' +'\t'self.tempstr+=dataelif data=='¥':if '¥' not in self.tempstr:self.tempstr+='⽆' +'\t'self.tempstr+='¥'self.tempstr=self.tempstr[0:-1]+data+'\t'elif data=='⼈均 ':self.tempstr+='⼈均'elif data[0]=='起':self.tempstr=self.tempstr[0:-1]+'起'else:self.tempstr+=data+'\t'def handle_endtag(self, tag):if tag=='div':self.divsum+=1if self.divsum==6:if (self.tempstr.find('¥'))!=-1:if (re.split(r'\t', self.tempstr).__len__())==5:teststr = str()flg = 0for stmp in re.split(r'\t',self.tempstr):if flg==2:teststr+='⽆位置信息'+'\t'teststr+=stmp+'\t'flg+=1self.tempstr=teststrif (re.split(r'\t', self.tempstr).__len__())==6:arraystr.append(self.tempstr)self.divsum=0self.tempstr=''5.将信息存放于Excel中def SaveExcel(listdata):head=['商家名','类型','地理位置','评论⼈数','均价','最低价格'] wbk=xlwt.Workbook()sheet1=wbk.add_sheet("sheet1")ii=0for testhand in head:sheet1.write(0,ii,testhand)ii+=1i=1j=0for stt in listdata:j=0lis = re.split(r'\t',stt)for ls in lis:sheet1.write(i,j,ls)j=j+1i+=1wbk.save('test.xls')以下是Excel中的数据：附录完整代码：#encoding:utf-8'''Created on 2016年7⽉22⽇python version 3.5@author: baalhuo'''from html.parser import HTMLParserimport reimport urllib.requestimport xlwtimport time#存放采集的商家信息arraystr = list()#解析⽹页源码获取有效信息class MyHTMLParser(HTMLParser):tempstr = str()divsum = int()def handle_starttag(self, tag, attrs):if tag=='div':if attr=='class' and value.find('poi-tile-nodeal')!=-1:self.tempstr=''self.divsum = 0def handle_data(self, data):if(data.isspace()==False):data = data.replace('·', '·')if data=='¥':if '¥' not in self.tempstr:self.tempstr+='⽆' +'\t'self.tempstr+=dataelif data=='¥':if '¥' not in self.tempstr:self.tempstr+='⽆' +'\t'self.tempstr+='¥'elif data=='⼈评价':self.tempstr=self.tempstr[0:-1]+data+'\t'elif data=='⼈均 ':self.tempstr+='⼈均'elif data[0]=='起':self.tempstr=self.tempstr[0:-1]+'起'else:self.tempstr+=data+'\t'def handle_endtag(self, tag):if tag=='div':self.divsum+=1if self.divsum==6:if (self.tempstr.find('¥'))!=-1:if (re.split(r'\t', self.tempstr).__len__())==5:teststr = str()flg = 0for stmp in re.split(r'\t',self.tempstr):if flg==2:teststr+='⽆位置信息'+'\t'teststr+=stmp+'\t'flg+=1self.tempstr=teststrif (re.split(r'\t', self.tempstr).__len__())==6:arraystr.append(self.tempstr)self.divsum=0self.tempstr=''#获取美团已上线城市的url ⽬前为844个城市地区class GetCityUrl(HTMLParser):part = ('gaevent','changecity/build')urldic = {}def handle_starttag(self, tag, attrs):if tag=='a' and (self.part in attrs):for att,value in attrs:if att=='href':self.urldic.__setitem__(value, value+'/category/meishi/all/rating')def getUrl(self):return self.urldic#获取分页URLclass GetPages(HTMLParser):pagelist = list()temphref = str()flg = 0initurl = str()def setInitUrl(self,url):self.initurl = urldef handle_starttag(self, tag, attrs):if tag=='a':for attr,value in attrs:if attr=='href' and ('page' in value):self.temphref = self.initurl + valueif self.temphref not in self.pagelist:self.pagelist.append(self.temphref)def getList(self):return self.pagelist#采集⽹页源码信息def getHtml(url):headers = ('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11') opener = urllib.request.build_opener()opener.addheaders = [headers]htmldata = opener.open(url).read()htmldata=htmldata.decode('utf-8')return htmldata#将信息保存到Excel中def SaveExcel(listdata):head=['商家名','类型','地理位置','评论⼈数','均价','最低价格']wbk=xlwt.Workbook()sheet1=wbk.add_sheet("sheet1")ii=0for testhand in head:sheet1.write(0,ii,testhand)ii+=1i=1j=0for stt in listdata:j=0lis = re.split(r'\t',stt)for ls in lis:sheet1.write(i,j,ls)j=j+1i+=1wbk.save('e:/test3.xls')par = GetCityUrl()par.feed(getHtml('/index/changecity/initiative')) urldic = par.getUrl()par = MyHTMLParser()print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(time.time()))) ffwait=1for url in urldic:data = getHtml(urldic.get(url))getpage = GetPages()getpage.setInitUrl(url)getpage.feed(data)pageurllist = getpage.getList()par.feed(data)for urltemp in pageurllist:par.feed(getHtml(urltemp))arraystr.append('切换地区 ')if ffwait ==4:#此处只抓取了4个城市数据break;ffwait+=1SaveExcel(arraystr)print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(time.time()))) print('Done')学之，以记之。

数据抓取详细教程

数据抓取详细教程一、内容简述亲爱的朋友们，你们好！今天我要给大家介绍一个非常实用的技能——数据抓取。

在这个信息爆炸的时代，数据抓取就像是一把开启宝藏的钥匙，让我们轻松获取所需的信息。

那么数据抓取到底是什么呢？别急接下来我就为大家详细解读。

首先数据抓取是一种技术，通过特定的方法和工具，从互联网或其他数据源中，提取出我们需要的数据信息。

你可以想象成是在茫茫网海中，精准捕捞到你想要的那部分信息。

这项技能在现代社会非常实用，无论是做研究、分析市场、还是个人兴趣爱好，都能派上用场。

那么教程的内容都有哪些呢？首先我们会从基础开始，介绍数据抓取的基本原理和常用工具。

接着我们会深入探讨如何设置和使用这些工具，进行实战操作。

我们会分享一些实用的案例和技巧，帮助大家更快地掌握数据抓取的要领。

此外我们还会探讨一些高级技巧，比如如何处理抓取到的数据、如何优化抓取效率等。

这本教程就像一个贴心的引导员，带你走进数据抓取的世界，让你轻松掌握这项实用技能。

无论你是初学者还是专业人士，都能从中受益。

让我们一起开启数据抓取之旅吧！1. 数据抓取的定义与重要性数据抓取简单来说，就是从互联网上获取我们想要的信息。

你是不是经常在网上查找资料，看到有用的信息想保存下来？数据抓取就能帮你实现这个愿望，它就像是一个超级助手，帮你收集那些散落在各个角落里的宝贝信息。

那么数据抓取为什么会这么重要呢？在这个信息爆炸的时代，互联网上有着海量的数据，其中包含了许多有价值的信息。

数据抓取就像是一个淘金者，能够帮你从这些数据中筛选出你需要的宝藏。

对于普通人来说，抓取数据能帮助我们更方便快捷地找到所需信息，提高效率；对于企业来说，数据抓取更是挖掘潜在客户、了解市场动态、做出科学决策的重要工具。

所以掌握数据抓取技能，在这个信息时代可是非常有用的哦！2. 数据抓取的应用场景及价值你是不是经常遇到这样的情况：在网上看到很多有用的信息，却苦于无法轻松获取？别担心数据抓取技术就是来帮助你解决这个问题的。

美团数据抓取方法

美团数据抓取方法随着外卖市场的发展，很多朋友需要采集美团网站的数据，但数据采集方法又不会用。

今天给大家介绍一些美团的抓取方法供大家使用。

美团数据抓取使用步骤步骤一、下载八爪鱼软件并登陆1、打开/download，即八爪鱼软件官方下载页面，点击图中的下载按钮。

2、软件下载好了之后，双击安装，安装完毕之后打开软件，输入八爪鱼用户名密码，然后点击登陆步骤二、设置美团数据抓取规则任务1、进入登陆界面之后就可以看到主页上的网站简易采集了，选择立即使用即可。

2、进去之后便可以看到目前网页简易模式里面内置的所有主流网站了，需要采集美团内容的，这里选择第四个--美团即可。

3、找到美团-》商家信息-关键词搜索这条爬虫规则，点击即可使用。

4、美团-商家信息-关键词搜索简易采集模式任务界面介绍查看详情：点开可以看到示例网址任务名：自定义任务名，默认为美食商家列表信息采集任务组：给任务划分一个保存任务的组，如果不设置会有一个默认组城市页面地址：输入你要在美团网上采集的城市url（可放入多个）搜索关键词：设置你要搜索的关键词，填入即可示例数据：这个规则采集到的所有字段信息。

5、美团数据抓取规则设置示例例如要采集南昌市所有烧烤类的商家信息在设置里如下图所示：任务名：自定义任务名，也可以不设置按照默认的就行任务组：自定义任务组，也可以不设置按照默认的就行城市页面地址：/搜索关键词：烧烤注意事项：URL列表中建议不超过2万条，大量的URL可以通过八爪鱼先抓取美团里每一个城市的url，少量可直接去浏览器里获取。

步骤三、保存并运行美团数据抓取规则1、设置好爬虫规则之后点击保存。

2、保存之后，点击会出现开始采集的按钮。

3、选择开始采集之后系统将会弹出运行任务的界面，可以选择启动本地采集（本地执行采集流程）或者启动云采集（由云服务器执行采集流程），这里以启动本地采集为例，我们选择启动本地采集按钮。

4、选择本地采集按钮之后，系统将会在本地执行这个采集流程来采集数据，下图为本地采集的效果。

python3.x爬取美团信息

python3.x爬取美团信息查看元素后，可以获得这个⽹站的编码形式是utf-8，这对于我们爬取数据也是关键的。

在⼀开始呢，笔者还打开了⼀款软件，fiddler，抓包这些信息还是很多的，由于笔者截图的时候碰到了⽹络的原因，但是笔者还是找到了⾃⼰想要的信息，这样可以在⾃⼰的代码中加⼊伪装浏览器的信息，那么接下来要做的事情就是定位我们想要找的数据。

分析⾸页的团购信息，我们可以根据多个来确认这个信息的唯⼀标识符，标签中并且有class="xtitle"中间⽂字，那么我们的正则表达式就出来了，r'(.+?)'（正则太难，笔者⼀个个试出来的）描述也是标签并且 class="short-title"，的⽂字，那么很快就匹配到了，正则出来了，r'class="short-title">(.+)'后⾯的就是依次类推。

完成这个，那么我们就开始写我们的爬⾍程序，导⼊我们想要⽤的模块，定义我们想要⽤的变量。

爬去，匹配，然后循环得出来我们的结果，写⼊⽂档。

代码如下#作者：雷⼦#qq：952943386#邮箱：leileili126@#欢迎⼤家来点评，有问题可以进⾏沟通import urllib.requestimport osimport refile=open(r'meituancde.txt','w')url="/"headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.10; rv:47.0) Gecko/20100101 Firefox/47.0"}req=urllib.request.Request(url,headers=headers)response = urllib.request.urlopen(req)html = response.read().decode("utf-8")title_reg=r'(.+?)' #匹配团购jianjie_reg=r'class="short-title">(.+)' #匹配团购简介sellnum_reg=r'(.+)' #销售的数量pire_reg=r'(.+)' #团购的售价title_list = re.findall(title_reg,html)jianjie_list=re.findall(jianjie_reg,html)sellnum_list=re.findall(sellnum_reg,html)pire_list=re.findall(pire_reg,html)meitu={}i = 0for title in title_list:meitu['团购'] =title_list[i]for jianjie in jianjie_list:meitu['简介']=jianjie_list[i]for sellum in sellnum_list:meitu['销量']=sellnum_list[i]for pire in pire_list:meitu['美团售价']=pire_list[i]i+=1print(meitu)if len(meitu) !=0:file.write(str(meitu))file.write("\n")file.closeprint("写⼊正确")。

美团数据采集方法

美团数据采集方法美团集吃喝玩乐为一体，各种团购应有尽有，深受消费者喜爱。

所以会有很多商家有抓取美团数据的需求，比如抓取同类型的商家店铺的数据，然后分析每一家店铺的价格，销量，位置，人均消费，好评率等各种重要信息，以这些数据作为支撑，帮助你更好的做出判断和决策，及时根据当下主流用户的消费情况来调整自己店铺的东西，改善自己店铺的不足之处，以此来吸引更多的消费者来你的店铺消费，提升销售额。

下面就为大家介绍一下美团数据的采集方法。

本文主要介绍八爪鱼简易采集模式下的“美团数据抓取”的使用教程以及注意要点。

美团数据采集使用步骤步骤一、下载八爪鱼软件并登陆1、打开/download，即八爪鱼软件官方下载页面，点击图中的下载按钮。

2、进去之后便可以看到目前网页简易模式里面内置的所有主流网站了，需要采集美团内容的，这里选择第四个--美团即可。

3、找到美团-》商家信息-关键词搜索这条爬虫规则，点击即可使用。

怎样采集美团商家信息

怎样采集美团商家信息
随着互联网的发展现在很多人吃饭，购物，消费都选择团购这种方式，商家提供的优惠和套餐也越来越多，选择也困难起来，今天我来教大家怎么通过使用采集数据挑出性价比最高的选择。

建立采集任务
1.进入初始页面，选择高级采集
2.编辑任务名称，备注可以用来记录采集的页面URL
编辑采集流程
1.将打开网页的流程拉到流程线上，输入要采集的网址，记得点击保存
2.点击高级选项，勾选滚动页面，根据采集页面的不同设置滚动次数，然后点击保存
3.将网页下路至底部，右键点击下一页，如图，建立循环点击
4.点击采集页面的第一个商家，创建列表循环
5.进入商家页面，选择需要采集的信息，右键点击，抓取文本，如图所示
6.修改你抓取的文本字段名称
7.将列表循环拉入翻页循环中
8.完成后如图所示，点击保存，完成采集规则编辑，进入下一步
开始采集
1.选择单击采集或云采集，开始采集商家信息
2.完成采集导出数据、
数据导出后，大家就可以通过这些数据去对比这些商家的套餐，从中挑出性价比较高的去消费。

希望可以帮到大家！！！。

如何进行数据处理中的数据抓取(四)

数据抓取是数据处理中的重要一环，它指的是从互联网或其他数据源中提取数据的过程。

数据抓取的目的是为了获取所需数据，以进行后续的分析、建模和应用。

本文将探讨数据抓取的基本原理、方法和常见技术，以及如何进行高效的数据抓取。

一、数据抓取的基本原理数据抓取的基本原理是通过网络请求和解析HTML或其他数据格式，从网页或其他数据源中提取所需数据。

通常，数据抓取的过程可以分为以下几个步骤：1. 发送请求：使用HTTP协议向目标网页或API发送请求，获取网页内容或数据。

2. 解析页面：通过解析HTML或其他数据格式，提取出需要的数据。

这可以通过正则表达式、XPath、CSS选择器等方法来实现。

3. 存储数据：将提取到的数据存储到数据库、文件或其他数据结构中，以便后续的处理和分析。

二、数据抓取的方法和技术1. 基于HTTP协议的数据抓取：这是最常见的数据抓取方法。

通过发送HTTP请求，并使用合适的请求头和参数，可以模拟浏览器行为，获取网页内容或API返回的数据。

常用的HTTP库有Python的requests、Java的HttpClient等。

2. 使用爬虫框架：爬虫框架是一种高效的数据抓取工具，它提供了一系列封装好的功能，如发送HTTP请求、解析页面、处理反爬虫机制等。

例如，Python的Scrapy框架就是一个强大的数据抓取工具。

3. 数据抓取工具和软件：市面上也有许多数据抓取工具和软件，如八爪鱼、WebHarvy等。

这些工具通常提供了可视化的界面和配置选项，方便非技术人员进行数据抓取。

4. 使用API接口：有些数据源提供了API接口，开放了部分数据供开发者使用。

通过调用API接口，可以直接获取所需数据，无需进行页面解析。

使用API接口可以提高数据抓取效率和精确度。

三、高效的数据抓取策略1. 了解数据源：在进行数据抓取之前，要先了解所需数据的来源和数据源的特点。

这包括网页的结构、数据的存储方式、反爬虫机制等。

对数据源有充分的了解，可以避免冗余的抓取和处理，提高效率。

如何采集大众点评数据

如何采集大众点评数据
介绍采集大众点评网数据的方法
建采集任务
1.先去下载个数据采集器，再注册个账号，打开数据采集器
2.输入任务名，点击下一步
编写采集规则
3.在流程设计器里选择打开网页，并拖动到设计器里
4.输入需要采集的网址，点击保存并打开网站
5.将打开的网址下拉到底，找到下一页，轻点鼠标右键，选择执行循环点击下一页操作
完成上一步操作后左上方就会出现一个翻页循环
建商家列表循环
1.将打开的网址拉至本页首个商家，鼠标移动到商家信息上到出现下图的蓝色图层，轻点鼠标右键，选择红色方框的操作
2.选择继续编辑列表
3.将打开的网站下拉到本页最后一个商家，鼠标移动到出现下图的蓝色图层，轻点鼠标右键添加到列表
4.本页的所有商家信息会全部采集到列表中，点击创建列表完成
5.点击循环
6.用鼠标将流程设计器红色方框里的循环拖至循环翻页的循环中
7.如图所示
抓取文本字段
1.鼠标移动到本页第一个商家，选择你需要采集的信息，如图中蓝色图层中的店名，轻点鼠标右键，选择执行红色方框中的抓取元素文本
2.修改抓取的字段名称，完成后点击保存
完成规则编辑
1.点击红色方框中的按钮，保存采集规则，点击右上角，进入下一步操作
2.如果是第一次采集可以直接进入下一步
3.点击启动单机采集（这里的云采集可以进行多个任务的采集，拥有更快的采集
开始采集
导出数据
采集完的数据有不同的导出途径
注意事项
不同的网站需要设计不同的采集规则，需要参考的可以到后面分享的规则市场找寻
.。

Python网络爬虫中的社交媒体数据抓取与分析

Python网络爬虫中的社交媒体数据抓取与分析社交媒体在现代社会中具有重要的影响力，通过分析社交媒体数据可以获取用户行为和趋势等有价值的信息。

Python作为一种强大的编程语言，也被广泛用于网络爬虫开发。

本文将介绍如何使用Python爬虫抓取社交媒体数据，并对其进行分析。

一、社交媒体数据抓取1. 选择目标社交媒体平台在进行社交媒体数据抓取之前，首先需要确定目标社交媒体平台。

不同的社交媒体平台提供不同的API接口或者网页数据供爬取使用。

常见的社交媒体平台包括Twitter、Facebook、Instagram等。

2. 分析目标数据的结构与特点在进行数据抓取之前，需要分析目标数据的结构与特点。

了解数据的结构可以帮助我们确定如何编写爬虫代码，并且提高数据抓取的效率。

例如，Twitter的数据通常以JSON格式返回，而Facebook的数据则需要通过Graph API获取。

3. 利用API进行数据抓取大多数社交媒体平台都提供API接口供开发者使用。

通过API接口，可以按照一定的规则获取数据，避免对目标网站造成过大的访问压力。

例如，Twitter的API接口可以按照关键词搜索、用户ID等条件获取相关数据。

4. 解析网页结构进行数据抓取对于一些没有提供API接口的社交媒体平台，可以通过解析网页的HTML结构进行数据抓取。

爬虫可以使用Python的第三方库如BeautifulSoup或Scrapy等进行网页解析和数据提取。

二、社交媒体数据分析1. 数据清洗与整合在进行数据分析前，首先需要进行数据清洗与整合。

社交媒体数据通常包含大量无用信息或缺失值，需要通过数据清洗的方法进行处理。

同时，将不同来源的数据整合成一个数据集，便于后续分析。

2. 文本分析与情感分析社交媒体数据中的文本信息是非常有价值的资源，可以通过文本分析和情感分析等方法来挖掘用户观点、舆情等有用信息。

Python的自然语言处理库如NLTK可以用于文本的分词、词频统计、情感分析等任务。

python爬虫与美食爬虫工程师教你用scrapy爬取美团简单易上手

这个python群就是：330637182 小编期待大家一起进群交流讨论，讲实话还是一个非常适合学习的地方的。

各种入门资料啊，进阶资料啊，框架资料啊爬虫等等，都是有的，风里雨里，小编都在群里等你。

爬取目标：微信小程序中的美团生活1、首先需要获取广州市地图边界。

如何进行数据处理中的数据抓取

数据抓取是数据处理的重要环节，它是指从各种数据源中提取所需数据的过程。

对于许多数据处理任务来说，数据抓取是关键的第一步，而且数据抓取的质量和效率对后续的数据处理和分析工作有着重要影响。

本文将从数据抓取的目的、方法和技巧等方面进行探讨。

一、数据抓取的目的数据抓取的目的是为了获取所需的数据，供后续的数据处理和分析使用。

在进行数据抓取之前，我们需要明确所需数据的来源和类型，以及数据的格式和结构。

有了明确的目标，我们才能有针对性地进行数据抓取，找到正确的数据源和适合的抓取方法。

二、数据抓取的方法数据抓取的方法有多种，常见的包括爬虫、API接口、数据库查询等。

其中，爬虫是一种常用的数据抓取方法，它通过模拟浏览器行为，访问网页并提取网页内容中的数据。

爬虫的基本原理是通过发送HTTP请求获取网页内容，然后通过解析网页内容提取所需的数据。

在进行爬虫抓取时，我们需要选择合适的爬虫框架和工具。

常用的爬虫框架包括Scrapy、BeautifulSoup等，它们提供了丰富的功能和工具，方便我们进行数据抓取和处理。

在选择框架和工具时，需要考虑需求的复杂度、数据的规模和实时性等因素。

除了爬虫之外，API接口也是常用的数据抓取方法。

很多网站和服务提供了API接口，通过调用API接口可以方便地获取所需数据。

使用API接口进行数据抓取的好处是可以获得结构化的数据，减少数据清洗和处理的工作量。

但是在使用API接口时，我们需要了解接口的调用方式和限制条件，以及可能产生的费用等情况。

数据库查询是另一种常见的数据抓取方法，它适用于数据存储在数据库中的情况。

通过编写查询语句，我们可以从数据库中提取所需的数据。

数据库查询的好处是可以高效地获取大量数据，同时可以进行复杂的数据过滤和排序操作。

但是需要注意的是，在进行数据库查询时，我们需要了解数据库的结构和查询语言，以及有关权限和性能的考虑。

三、数据抓取的技巧数据抓取的效果和效率往往依赖于一些技巧和经验。

如何进行数据处理中的数据抓取(三)

如何进行数据处理中的数据抓取引言：在当今信息时代，数据已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。

而对于数据处理人员来说，数据抓取是开展数据处理工作的首要步骤之一。

本文将探讨如何进行数据处理中的数据抓取，为数据处理工作者提供一些实用的方法和技巧。

一、确定数据抓取的目标在进行数据抓取之前，我们首先需要明确数据抓取的目标。

也就是说，我们需要明确我们需要抓取哪些数据，以及抓取这些数据的目的是什么。

例如，我们可能需要抓取某个电商平台上的商品信息，以便进行价格比较和市场分析。

或者我们需要抓取某个新闻网站的文章内容，以供进一步的文本分析。

明确目标可以帮助我们更好地制定数据抓取的策略和方法。

二、选择合适的数据抓取工具数据抓取可以采用多种工具和技术，如爬虫、API接口等。

选择合适的数据抓取工具取决于我们的抓取目标和具体的需求。

如果我们需要抓取一个网站上的大量数据，那么爬虫可能是一个不错的选择。

而如果我们只需要获取某个网站上的特定数据，那么使用该网站提供的API接口可能更加便捷。

三、了解目标网站的数据结构和规则在进行数据抓取之前，我们需要对目标网站的数据结构和规则有一定的了解。

这可以帮助我们更好地制定数据抓取的策略和规则。

例如，我们可以通过查看网页源代码来分析网站的HTML结构，从而确定需要抓取的数据所在的位置和标签。

同时，我们还需要了解目标网站的反爬虫机制，以防止我们的抓取行为被网站发现和禁止。

四、编写数据抓取代码在进行数据抓取之前，我们需要编写相应的代码来实现数据抓取的功能。

对于爬虫来说，一般使用Python语言来编写。

我们可以利用Python中的第三方库，如BeautifulSoup和Scrapy等，来实现数据的抓取和解析。

在编写代码的过程中，我们需要注意处理异常情况和错误信息，确保数据抓取的稳定性和可靠性。

五、数据清洗和预处理数据抓取完成后，我们还需要进行数据清洗和预处理的工作。

这是为了确保抓取的数据的准确性和完整性。

如何进行数据处理中的数据抓取(五)

数据在现代社会中的重要性不可忽视。

无论是企业、政府还是个人，都需要大量的数据来支持决策和分析。

而数据处理的第一步就是数据抓取，即从各种来源中收集所需的数据。

本文将探讨如何进行数据处理中的数据抓取。

一、明确数据需求在进行数据抓取之前，首先需要明确自己的数据需求。

这包括确定所需数据的类型、来源、格式以及抓取的时间范围等。

只有明确了数据需求，才能更加有针对性地进行数据抓取，避免浪费时间和资源。

二、选择合适的数据抓取工具数据抓取可以通过编写代码实现，也可以利用现有的数据抓取工具。

根据自身情况和需求，选择合适的数据抓取工具非常重要。

常见的数据抓取工具包括Python的Scrapy框架、Beautiful Soup库，以及专门用于数据抓取的软件等。

这些工具都提供了丰富的功能和灵活的配置选项，可以帮助我们高效地抓取数据。

三、合理设置数据抓取参数在进行数据抓取时，需要合理设置一些参数。

比如，设置抓取的延时时间、并发请求数量等。

合理设置这些参数可以避免对数据来源网站造成过大的负荷，同时也能提高数据抓取的效率。

四、处理网站反爬机制为了保护自身的数据和资源，很多网站会设置反爬机制，限制爬虫程序的访问。

因此，我们在进行数据抓取时，需要处理好这些反爬机制。

常见的处理方法包括设置合理的请求头、使用代理IP、模拟人类行为等。

这些方法有助于降低被反爬的概率，提高数据抓取的成功率。

五、数据清洗和整理抓取到的数据通常需要进行清洗和整理，以满足后续的分析和应用需求。

数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。

数据整理则是将原始数据转换成可用于分析的格式，比如将字符串类型转换成数值型、进行时间格式的转换等。

数据清洗和整理是数据抓取过程中不可或缺的一步，对于后续的数据分析非常重要。

六、保护数据隐私和安全在进行数据抓取时，需要注意保护数据隐私和安全。

如果涉及到个人隐私信息，需要遵循相关法律法规，采取措施保护数据的安全性。

同时，对于抓取到的数据，也需要妥善保存和处理，避免泄露和滥用。

使用Selenium反爬（美团）

使⽤Selenium反爬（美团）美团的反爬机制是⾮常完善的，在⽤selenium登陆淘宝的时候发现美团能检测到并弹出滑块，然后⽆论怎么滑动都通过不了，在经过⼀番搜索后发现很多⽹站对selenium都有检测机制，如检测是否存在特有标识。

接下来我们简单分享下使⽤代理访问美团进⾏数据采集。

⽰例如下：# -*- coding:UTF-8 -*-import timeimport refrom datetime import date, timedeltafrom selenium import webdriverfrom mon.exceptions import NoSuchElementExceptionfrom selenium.webdriver import ActionChainsfrom selenium.webdriver.chrome.options import OptionsTB_LOGIN_URL = 'https://'CHROME_DRIVER = '/usr/local/bin/chromedriver' # Windows和Mac的配置路径不⼀样class SessionException(Exception):"""会话异常类"""def __init__(self, message):super().__init__(self)self.message = messagedef __str__(self):return self.messageclass Crawler:def __init__(self):self.browser = Nonedef start(self, username, password):print("初始化浏览器")self.__init_browser()print("切换⾄密码输⼊框")self.__switch_to_password_mode()time.sleep(0.5)print("输⼊⽤户名")self.__write_username(username)time.sleep(2.5)print("输⼊密码")self.__write_password(password)time.sleep(3.5)print("程序模拟解锁")if self.__lock_exist():self.__unlock()print("开始发起登录请求")self.__submit()time.sleep(4.5)# 登录成功，直接请求页⾯print("登录成功，跳转⾄⽬标页⾯")self.__navigate_to_target_page()time.sleep(6.5)print("解析页⾯⽂本")crawler_list = self.__parse_page_content();# 连接数据库并保存数据print("保存数据到mysql数据库")self.__save_list_to_db(crawler_list)def __switch_to_password_mode(self):"""切换到密码模式:return:"""if self.browser.find_element_by_id('J_QRCodeLogin').is_displayed():self.browser.find_element_by_id('J_Quick2Static').click()def __write_username(self, username):"""输⼊账号:param username::return:"""username_input_element = self.browser.find_element_by_id('TPL_username_1')username_input_element.clear()username_input_element.send_keys(username)def __write_password(self, password):"""输⼊密码:param password::return:"""password_input_element = self.browser.find_element_by_id("TPL_password_1")password_input_element.clear()password_input_element.send_keys(password)def __lock_exist(self):"""判断是否存在滑动验证:return:"""return self.__is_element_exist('#nc_1_wrapper') and self.browser.find_element_by_id('nc_1_wrapper').is_displayed()def __unlock(self):"""执⾏滑动解锁:return:"""bar_element = self.browser.find_element_by_id('nc_1_n1z')ActionChains(self.browser).drag_and_drop_by_offset(bar_element, 800, 0).perform()time.sleep(1.5)self.browser.get_screenshot_as_file('error.png')if self.__is_element_exist('.errloading > span'):error_message_element = self.browser.find_element_by_css_selector('.errloading > span') error_message = error_message_element.textself.browser.execute_script('noCaptcha.reset(1)')raise SessionException('滑动验证失败, message = ' + error_message)def __submit(self):"""提交登录:return:"""self.browser.find_element_by_id('J_SubmitStatic').click()time.sleep(0.5)if self.__is_element_exist("#J_Message"):error_message_element = self.browser.find_element_by_css_selector('#J_Message > p') error_message = error_message_element.textraise SessionException('登录出错, message = ' + error_message)#跳转⾄⽬标页⾯def __navigate_to_target_page(self):pass# 解析⽹页数据def __parse_page_content(self):pass#保存数据def __save_list_to_db(self, crawler_list):passdef __init_browser(self):"""初始化selenium浏览器:return:"""options = Options()# options.add_argument("--headless")prefs = {"profile.managed_default_content_settings.images": 1}options.add_experimental_option("prefs", prefs)options.add_argument('--proxy-server=http://127.0.0.1:9000')options.add_argument('disable-infobars')options.add_argument('--no-sandbox')self.browser = webdriver.Chrome(executable_path=CHROME_DRIVER, options=options)self.browser.implicitly_wait(3)self.browser.maximize_window()self.browser.get(TB_LOGIN_URL)#执⾏命令⾏Crawler().start('username'), 'password'))。

周末福利！用Python爬取美团美食信息，吃货们走起来！

周末福利！⽤Python爬取美团美⾷信息，吃货们⾛起来！⼤周末的，不犒劳⼀下⾃⼰，怎么对得起⼀周的⾟勤⼯作呢，对吧。

那么跟我⼀起来爬⼀下你所在的城市美⾷吧基本开发环境Python 3.6Pycharm相关模块的使⽤# 爬⾍模块使⽤import requestsimport reimport csv# 数据分析模块import pandas as pdimport numpy as npfrom pyecharts.charts import *from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.globals import ThemeType #引⼊主题安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

兄弟们学习python，有时候不知道怎么学，从哪⾥开始学。

掌握了基本的⼀些语法或者做了两个案例后，不知道下⼀步怎么⾛，不知道如何去学习更加⾼深的知识。

那么对于这些⼤兄弟们，我准备了⼤量的免费视频教程，PDF电⼦书籍，以及视频源的源代码！还会有⼤佬解答！都在这个群⾥了欢迎加⼊，⼀起讨论⼀起学习！需求数据来源分析某团上⾯这些数据都是可以获取的，当然还有商家的电话也是可以的。

⼀般去找数据的话都是从开发者⼯具⾥⾯进⾏抓包分析，复制想要的数据内容然后进⾏搜索。

如果是这样找数据的话，是没有什么问题的，但是对于美团这个⽹站来说，这样没有办法进⾏多页数据爬取。

某团的数据要从第⼆页找，这样才能进⾏多页数据爬取。

代码实现for page in range(0, 1537, 32):# time.sleep(2)url = 'https:///group/v4/poi/pcsearch/30'data = {'uuid': '96d0bfc90dfc441b81fb.1630669508.1.0.0','userid': '266252179','limit': '32','offset': page,'cateId': '-1','q': '烤⾁','token': '你⾃⼰的token',}headers = {'Referer': 'https:///','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}response = requests.get(url=url, params=data, headers=headers)result = response.json()['data']['searchResult']for index in result:shop_id = index['id']index_url = f'https:///meishi/{shop_id}/'dit = {'店铺名称': index['title'],'⼈均消费': index['avgprice'],'店铺评分': index['avgscore'],'评论⼈数': index['comments'],'所在商圈': index['areaname'],'店铺类型': index['backCateName'],'详情页': index_url,}csv_writer.writerow(dit)print(dit)f = open('美团烤⾁数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['店铺名称','⼈均消费','店铺评分','评论⼈数','所在商圈','店铺类型','详情页',])csv_writer.writeheader()爬取数据展⽰数据分析代码实现及效果import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns%matplotlib inlineplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置加载的字体名plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显⽰为⽅块的问题fig,axes=plt.subplots(2,1,figsize=(12,12))sns.regplot(x='⼈均消费',y='店铺评分',data=df,color='r',marker='+',ax=axes[0])sns.regplot(x='评论⼈数',y='店铺评分',data=df,color='g',marker='*',ax=axes[1])所在商圈烤⾁店铺数量top10df2 = df.groupby('所在商圈')['店铺名称'].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.to_list()).add_yaxis("",df2.to_list()).reversal_axis() #X轴与y轴调换顺序.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商圈烤⾁店数量top10",subtitle="数据来源：美团",pos_left = 'center'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=belOpts(font_size=16)), #更改横坐标字体⼤⼩yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=belOpts(font_size=16)), #更改纵坐标字体⼤⼩).set_series_opts(label_opts=belOpts(font_size=16,position='right')))c.render_notebook()商圈烤⾁店铺评分top10df4 = df.groupby('评分类型')['店铺名称'].count()df4 = df4.sort_values(ascending=False)regions = df4.index.to_list()values = df4.to_list()c = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND)).add("", zip(regions,values)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同评分类型店铺数量",subtitle="数据来源：美团",pos_top="-1%",pos_left = 'center')) .set_series_opts(label_opts=belOpts(formatter="{b}:{d}%",font_size=18)))c.render_notebook()不同评分类型店铺数量df4 = df.groupby('评分类型')['店铺名称'].count()df4 = df4.sort_values(ascending=False)regions = df4.index.to_list()values = df4.to_list()c = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND)).add("", zip(regions,values)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同评分类型店铺数量",subtitle="数据来源：美团",pos_top="-1%",pos_left = 'center')) .set_series_opts(label_opts=belOpts(formatter="{b}:{d}%",font_size=18)))c.render_notebook()不同店铺类型店铺数量df6 = df.groupby('店铺类型')['店铺名称'].count()df6 = df6.sort_values(ascending=False)[:10]df6 = df6.round(2)regions = df6.index.to_list()values = df6.to_list()c = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND)).add("", zip(regions,values),radius=["40%", "75%"]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同店铺类型店铺数量",pos_top="-1%",pos_left = 'center')).set_series_opts(label_opts=belOpts(formatter="{b}: {c}",font_size=18)))c.render_notebook()不同店铺类型店铺评分df6 = df.groupby('店铺类型')['店铺评分'].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.to_list()).add_yaxis("",df6.to_list()).reversal_axis() #X轴与y轴调换顺序.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同店铺类型评分",subtitle="数据来源：美团",pos_left = 'center'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=belOpts(font_size=16)), #更改横坐标字体⼤⼩yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=belOpts(font_size=16)), #更改纵坐标字体⼤⼩).set_series_opts(label_opts=belOpts(font_size=16,position='right')))c.render_notebook()不同店铺类型店铺评论⼈数df7 = df.groupby('店铺类型')['评论⼈数'].sum()df7 = df7.sort_values(ascending=True)df7 = df7.tail(10)c = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND)).add_xaxis(df7.index.to_list()).add_yaxis("",df7.to_list()).reversal_axis() #X轴与y轴调换顺序.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同店铺类型评论⼈数",subtitle="数据来源：美团",pos_left = 'center'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=belOpts(font_size=16)), #更改横坐标字体⼤⼩yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=belOpts(font_size=16)), #更改纵坐标字体⼤⼩).set_series_opts(label_opts=belOpts(font_size=16,position='right')))c.render_notebook()把地⽅改成你们相对应的地点，找到⾃⼰喜欢吃的地⽅，快带约上⾃⼰的⼥朋友、⼩伙伴⼀起去打卡吧~如果觉得有帮助，记得点赞收藏转发哈~⼩编的动⼒来⾃于你们的喜欢。

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美团数据抓取详细教程
美团数据抓取下来有很多作用，比如你可以分析每一家商铺的价格，销量，位置，人均消费，好评率等各种主要信息，帮助你做出更好的判断，分析当下主流消费用户的消费情况。

本次介绍八爪鱼简易采集模式下“美团数据抓取”的使用教程以及注意要点。

美团数据抓取使用步骤
步骤一、下载八爪鱼软件并登陆
1、打开/download，即八爪鱼软件官方下载页面，点击图中的下载按钮。

2、软件下载好了之后，双击安装，安装完毕之后打开软件，输入八爪鱼用户名密码，然后点击登陆
步骤二、设置美团数据抓取规则任务
1、进入登陆界面之后就可以看到主页上的网站简易采集了，选择立即使用即可。

2、进去之后便可以看到目前网页简易模式里面内置的所有主流网站了，需要采集美团内容的，这里选择第四个--美团即可。

3、找到美团-》商家信息-关键词搜索这条爬虫规则，点击即可使用。

4、美团-商家信息-关键词搜索简易采集模式任务界面介绍
查看详情：点开可以看到示例网址
任务名：自定义任务名，默认为美食商家列表信息采集
任务组：给任务划分一个保存任务的组，如果不设置会有一个默认组城市页面地址：输入你要在美团网上采集的城市url（可放入多个）搜索关键词：设置你要搜索的关键词，填入即可
示例数据：这个规则采集到的所有字段信息。

5、美团数据抓取规则设置示例
例如要采集南昌市所有烧烤类的商家信息
在设置里如下图所示：
任务名：自定义任务名，也可以不设置按照默认的就行
任务组：自定义任务组，也可以不设置按照默认的就行
城市页面地址：/
搜索关键词：烧烤
注意事项：URL列表中建议不超过2万条，大量的URL可以通过八爪鱼先抓取美团里每一个城市的url，少量可直接去浏览器里获取。

步骤三、保存并运行美团数据抓取规则1、设置好爬虫规则之后点击保存。

2、保存之后，点击会出现开始采集的按钮。

4、选择本地采集按钮之后，系统将会在本地执行这个采集流程来采集数据，下图为本地采集的效果。

（由于数据量较大，我这展示能够采集到数据后手动停止了）
5、采集完毕之后选择导出数据按钮即可，这里以导出excel2003为例，选择这个选项之后点击确定。

6、然后选择文件存放在电脑上的路径，路径选择好之后选择保存。

7、这样美团上南昌市关于烧烤类的商家数据就被完整的采集导出到自己的电脑上来了。

相关采集教程：
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八爪鱼——90万用户选择的网页数据采集器。

1、操作简单，任何人都可以用：无需技术背景，会上网就能采集。

完全可视化流程，点击鼠标完成操作，2分钟即可快速入门。

2、功能强大，任何网站都可以采：对于点击、登陆、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据的网页，均可经过简单设置进行采集。

3、云采集，关机也可以。

配置好采集任务后可关机，任务可在云端执行。

庞大云采集集群24*7不间断运行，不用担心IP被封，网络中断。

4、功能免费+增值服务，可按需选择。

免费版具备所有功能，能够满足用户的基本采集需求。

同时设置了一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需要。