Python爬虫实例——爬取美团美食数据

这里是Python爬虫实例——爬取美团美食数据的完整攻略。

目录

• 前言
• 爬虫流程说明
• 代码实现
• 第一步：分析网页源码
• 第二步：获取网页信息
• 第三步：解析网页信息
• 第四步：保存数据
• 总结

前言

本篇文章将介绍如何使用Python爬虫爬取美团美食数据，爬取的内容包括美食店名、店铺评分、店铺地址和人均消费等信息。为了方便展示，我们将把数据保存成Excel表格，并在程序中进行展示。

爬虫流程说明

爬虫流程如下：

1. 分析网页源码，找出需要爬取的数据；
2. 使用Python获取网页信息；
3. 解析网页信息，把需要的数据提取出来；
4. 保存数据。

代码实现

以下是详细的代码实现过程：

第一步：分析网页源码

打开美团美食网页并右键查看源代码，可以发现店名和评分存储在<div>标签中，店铺地址和人均消费存储在<div>标签中，代码如下：

<div class="title">
  <a href="//www.meituan.com/meishi/10363465/" data-click-name="shop_title_click" data-shopid="10363465" target="_blank" data-reactid="...">店铺名</a>
</div>
<div class="comment">
  <span class="star_icon" style="width:55px" data-reactid="..."></span>
  <span class="comment-tip" data-reactid="...">4.6分</span>
</div>
<div class="address" data-reactid="...">
  <span itemprop="locality region" data-reactid="...">地址</span>
  <span class="pipe" data-reactid="...">|</span>
  <span data-reactid="...">人均<span class="price" data-reactid="...">¥42</span></span>
</div>

第二步：获取网页信息

使用requests库获取网站信息，代码如下：

import requests

url = 'https://www.meituan.com/meishi/g107'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text

第三步：解析网页信息

使用BeautifulSoup库解析网页源码，并提取需要的数据，代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
shops = soup.find_all('div', class_='poi-tile-nodeal')
data = []
for shop in shops:
    name = shop.find('a').get_text()
    address = shop.find('div', class_='address').get_text()
    comment = shop.find('span', class_='comment-tip').get_text()
    price = shop.find('div', class_='price').get_text()
    data.append({'name': name, 'address': address, 'comment': comment, 'price': price})
df = pd.DataFrame(data)

第四步：保存数据

使用pandas库把数据保存成Excel表格并且在命令行中进行展示，代码如下：

df.to_excel('meishi.xlsx', sheet_name='美食', index=False)
print(df)

这样就完成了爬虫程序的编写。

总结

本篇文章介绍了如何使用Python爬虫爬取美团美食数据，以及如何使用requests、BeautifulSoup和pandas等库进行网页信息的获取、解析和保存。同时，还对爬虫流程进行了详细的说明，运用了markdown语法的标题、代码块等等。