献给吃货们的爱♡ -- 大众点评美食数据分析

Posted 2023-05-12

参考技术A

怎么样打开你的味蕾没有？为了分析美味和美食，我用Python抓取大众点评上海地区餐厅数据进行了分析，诚意满满献给吃货。
数据抓取过程详见文章 《大众点评数据爬取》 。文章中没有特别说明的话，评分是指口味、环境、服务这3项的平均分。

选取高评论商户（评论数量在19K以上），再按口味、环境、服务顺序排序结果

米其林三星餐厅 L\'ATELIER de Joël Robuchon 落户上海，在外滩18号，人均消费1435元，评分 9.07

海底捞(浦建路店)服务得分是9.3，其他是9.2。点评上服务最高分也是9.4分，是这两家：

湖北菜，挑战版辣的跳，据说吃完这道菜可以上英雄榜。

不全面不完整

1）面 -- 寻找一碗好面

2）生煎 -- 地道上海传统风味小吃

好啦，写到这，我也饿了。如果还有没有写到的，欢迎资深吃货来补充纠正。留言评论你吃过的最满意的餐厅，最令你心心念念的美食。

Python爬虫实战，Scrapy实战，大众点评爬虫

前言

爬一波大众点评上美食板块的数据，顺便再把爬到的数据做一波可视化分析

开发工具

Python版本：3.6.4

相关模块：

scrapy模块；

requests模块；

fontTools模块；

pyecharts模块；

以及一些python自带的模块。

环境搭建

安装python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

数据爬取

首先，我们新建一个名为大众点评的scrapy项目：

scrapy startproject dazhongdianping

效果如下：

然后去大众点评踩个点吧，这里以杭州为例：

http://www.dianping.com/hangzhou/ch10

显然，我们想爬取的数据如下图红框所示：

在items.py里定义一下这些数据类型：

\'\'\'定义要爬取的数据\'\'\'
class DazhongdianpingItem(scrapy.Item):
    # 店名
    shopname = scrapy.Field()
    # 点评数量
    num_comments = scrapy.Field()
    # 人均价格
    avg_price = scrapy.Field()
    # 美食类型
    food_type = scrapy.Field()
    # 所在商区
    business_district_name = scrapy.Field()
    # 具体位置
    location = scrapy.Field()
    # 口味评分
    taste_score = scrapy.Field()
    # 环境评分
    environment_score = scrapy.Field()
    # 服务评分
    serve_score = scrapy.Field()

然后利用正则表达式来提取网页中我们想要的数据(字体反爬我就不讲了，知乎随便搜一下，就好多相关的文章T_T。只要下载对应的字体文件，然后找到对应的映射关系就ok啦)：

# 提取我们想要的数据
all_infos = re.findall(r\'<li class="" >(.*?)<div class="operate J_operate Hide">\', response.text, re.S|re.M)
for info in all_infos:
    item = DazhongdianpingItem()
    # --店名
    item[\'shopname\'] = re.findall(r\'<h4>(.*?)<\\/h4>\', info, re.S|re.M)[0]
    # --点评数量
    try:
        num_comments = re.findall(r\'LXAnalytics\\(\\\'moduleClick\\\', \\\'shopreview\\\'\\).*?>(.*?)<\\/b>\', info, re.S|re.M)[0]
        num_comments = \'\'.join(re.findall(r\'>(.*?)<\', num_comments, re.S|re.M))
        for k, v in shopnum_crack_dict.items():
            num_comments = num_comments.replace(k, str(v))
        item[\'num_comments\'] = num_comments
    except:
        item[\'num_comments\'] = \'null\'
    # --人均价格
    try:
        avg_price = re.findall(r\'<b>￥(.*?)<\\/b>\', info, re.S|re.M)[0]
        avg_price = \'\'.join(re.findall(r\'>(.*?)<\', avg_price, re.S|re.M))
        for k, v in shopnum_crack_dict.items():
            avg_price = avg_price.replace(k, str(v))
        item[\'avg_price\'] = avg_price
    except:
        item[\'avg_price\'] = \'null\'
    # --美食类型
    food_type = re.findall(r\'<a.*?data-click-name="shop_tag_cate_click".*?>(.*?)<\\/span>\', info, re.S|re.M)[0]
    food_type = \'\'.join(re.findall(r\'>(.*?)<\', food_type, re.S|re.M))
    for k, v in tagname_crack_dict.items():
        food_type = food_type.replace(k, str(v))
    item[\'food_type\'] = food_type
    # --所在商区
    business_district_name = re.findall(r\'<a.*?data-click-name="shop_tag_region_click".*?>(.*?)<\\/span>\', info, re.S|re.M)[0]
    business_district_name = \'\'.join(re.findall(r\'>(.*?)<\', business_district_name, re.S|re.M))
    for k, v in tagname_crack_dict.items():
        business_district_name = business_district_name.replace(k, str(v))
    item[\'business_district_name\'] = business_district_name
    # --具体位置
    location = re.findall(r\'<span class="addr">(.*?)<\\/span>\', info, re.S|re.M)[0]
    location = \'\'.join(re.findall(r\'>(.*?)<\', location, re.S|re.M))
    for k, v in address_crack_dict.items():
        location = location.replace(k, str(v))
    item[\'location\'] = location
    # --口味评分
    try:
        taste_score = re.findall(r\'口味<b>(.*?)<\\/b>\', info, re.S|re.M)[0]
        taste_score = \'\'.join(re.findall(r\'>(.*?)<\', taste_score, re.S|re.M))
        for k, v in shopnum_crack_dict.items():
            taste_score = taste_score.replace(k, str(v))
        item[\'taste_score\'] = taste_score
    except:
        item[\'taste_score\'] = \'null\'
    # --环境评分
    try:
        environment_score = re.findall(r\'环境<b>(.*?)<\\/b>\', info, re.S|re.M)[0]
        environment_score = \'\'.join(re.findall(r\'>(.*?)<\', environment_score, re.S|re.M))
        for k, v in shopnum_crack_dict.items():
            environment_score = environment_score.replace(k, str(v))
        item[\'environment_score\'] = environment_score
    except:
        item[\'environment_score\'] = \'null\'
    # --服务评分
    try:
        serve_score = re.findall(r\'服务<b>(.*?)<\\/b>\', info, re.S|re.M)[0]
        serve_score = \'\'.join(re.findall(r\'>(.*?)<\', serve_score, re.S|re.M))
        for k, v in shopnum_crack_dict.items():
            serve_score = serve_score.replace(k, str(v))
        item[\'serve_score\'] = serve_score
    except:
        item[\'serve_score\'] = \'null\'
    # --yield
    yield item

最后在终端运行如下命令就可以爬取我们想要的数据啦：

scrapy crawl dazhongdianping -o infos.json -t json

文章到这里就结束了，感谢你的观看，关注我每天分享Python爬虫实战系列，下篇文章分享中国地震台网爬虫。

为了感谢读者们，我想把我最近收藏的一些编程干货分享给大家，回馈每一个读者，希望能帮到你们。

干货主要有：

①　2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）

②　Python标准库资料（最全中文版）

③　项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）

④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）

⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）

All done~完整源代码+干货详见个人简介或者私信获取相关文件。。