Python: J'ai escaladé tous les salons de foot voisins la nuit. C'est un bon frère.

Programmation de coca Python 2021-10-29 16:08:38
python ai escalad tous les

Les gars.,J'arrive!Toute la journée a été amusante,Vous devez aimer~

On est fatigués au travail,Ne vous Récompensez pas,C'est vrai.,Alors j'ai rampé toute ma main pour me laverjioLe magasin de,Les empereurs du bain,Canard de chasse!

 

Beaucoup de gens apprennentpython,Je ne sais pas par où commencer..
Beaucoup de gens apprennentpython,Après avoir maîtrisé la grammaire de base,,Je ne sais pas où trouver un cas..
Beaucoup de gens qui ont déjà fait des cas,Mais je ne sais pas comment apprendre des connaissances plus avancées.
Donc pour ces trois catégories de personnes,Je vous offre une bonne plateforme d'apprentissage,Obtenez gratuitement des tutoriels vidéo,Livres électroniques,Et le code source du cours!
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Bienvenue à,Discuter ensemble Apprendre ensemble!

 


Pas grand - chose à dire,Allez!!Les gars.,Tout est normal Normal!

L'environnement utilisé est

python 3.8 Interpréteur
pycharm Éditeur

La plupart des points de connaissance utilisés Ce sont des points de connaissance de base,Et quelques points de connaissance sur les bases du crawler.

Module à utiliser
requests >>> pip install requests Module tiers J'ai besoin que tout le monde installe
csv
win + R Entréecmd Saisissez la commande d'installation pip install Nom du module ( Si vous pensez que l'installation est lente , Vous pouvez changer de source miroir domestique )

Puisque c'est un reptile , Alors nous ne devons pas analyser l'idée de base du crawler .

Analyse des sources de données
Peu importe ce qu'on grimpe , Il faut d'abord trouver la source des données . Il y a des sources pour passer à l'étape suivante .

1. Déterminez ce qu'on va chercher dans les données ?
Données de base du magasin
2. Analyse de capture de paquets à l'aide d'outils de développement Où puis - je obtenir des données analytiques
Données de meituan , Analyse à partir des données de la première page , Il n'y a aucun moyen de tourner la page pour ramper

Étapes du processus de codage
Avec la cible source , Demande d'accès aux données ,Analyser les données, Enfin, créez un dossier à enregistrer dans ExcelTableaux.Bien sûr., Si vous voulez grimper plus , Je suis sûr que le retournement automatique des pages

  1. Envoyer la demande, Pour le paquet d'information du magasin urlAdresse envoyer la demande
  2. Obtenir des données, Obtenir le retour du serveurresponseDonnées de réponse
  3. Analyser les données, Extraire quelques données que nous voulons ( Informations sur le magasin )
  4. Enregistrer les données, Enregistrer le contenu des données correspondantes csv Dans le formulaire
  5. Ramper sur plusieurs pages: Plusieurs pages pour accéder au contenu des données

Tous les codes
Le Code est là ,Tout le monde peut essayer., Un bain de pieds normal , En fait, Grimpez ce que vous voulez .

 

import requests
import pprint
import re
import csv
import time
f = open('Massagedata.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
'Nom du magasin',
'Consommation par habitant',
'Classement des magasins',
'Nombre de commentaires',
' Secteur d'activité ',
'Type de magasin',
'Adresse du magasin',
'Coordonnées',
'Heures d'ouverture',
'Page de détails',
])
csv_writer.writeheader()
def get_shop_info(html_url):
headers = {
'Cookie': '_lxsdk_cuid=1742973e754c8-0755662a43e0a2-3962420d-1fa400-1742973e754c8; iuuid=1F1D4BFAA0B9CA777B0EC2B899C43AD6C5C9CDB370B86A51322AB71211B94277; cityname=%E9%95%BF%E6%B2%99; _lxsdk=1F1D4BFAA0B9CA777B0EC2B899C43AD6C5C9CDB370B86A51322AB71211B94277; _hc.v=f4f02748-8eb7-1ea7-385c-5899047aa1c1.1618907157; __mta=251035321.1598423295952.1598423295952.1621410161604.2; uuid=05f4abe326934bf19027.1634911815.1.0.0; rvct=1%2C70%2C30; _lx_utm=utm_source%3DBaidu%26utm_medium%3Dorganic; mtcdn=K; lt=knaBbvVTfN50cupoV5b87GJMXzkAAAAAAw8AAELrweWvhGhrM0fw6oTkLe5c6DGXJ6PCtxfyHgUPl3k-SVVR-Vs0LjzrGfewJhX8-g; u=266252179; n=qSP946594369; token2=knaBbvVTfN50cupoV5b87GJMXzkAAAAAAw8AAELrweWvhGhrM0fw6oTkLe5c6DGXJ6PCtxfyHgUPl3k-SVVR-Vs0LjzrGfewJhX8-g; unc=qSP946594369; firstTime=1634974011563; ci=70; _lxsdk_s=17cac0b849b-b3e-dac-85e%7C%7C10',
'Host': 'www.meituan.com',
'Referer': 'https://bj.meituan.com/',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.54 Safari/537.36',
}
response = requests.get(url=html_url, headers=headers)
# print(response.text)
phone = re.findall('"phone":"(.*?)"', response.text)[0]
openTime = re.findall('"openTime":"(.*?)"', response.text)[0].replace('\\n', '')
address = re.findall('"address":"(.*?)"', response.text)[0]
shop_info = [address, phone, openTime]
# print(shop_info)
return shop_info
# def get_shop_info(html_url):
# headers_1 = {
# 'Cookie': '_lxsdk_cuid=1742973e754c8-0755662a43e0a2-3962420d-1fa400-1742973e754c8; iuuid=1F1D4BFAA0B9CA777B0EC2B899C43AD6C5C9CDB370B86A51322AB71211B94277; cityname=%E9%95%BF%E6%B2%99; _lxsdk=1F1D4BFAA0B9CA777B0EC2B899C43AD6C5C9CDB370B86A51322AB71211B94277; _hc.v=f4f02748-8eb7-1ea7-385c-5899047aa1c1.1618907157; uuid=96d0bfc90dfc441b81fb.1630669508.1.0.0; ci=30; rvct=30; mtcdn=K; lt=1vyIlUgnzqEfhjpxic8Whf_WGfwAAAAAbg4AAOEUVbolB83IgwxL1wwOGfvIpVZsnHpwF6bGZZ5yT_SL4V8GRr4_WKkQ4s2AcF6Tmg; u=266252179; n=qSP946594369; token2=1vyIlUgnzqEfhjpxic8Whf_WGfwAAAAAbg4AAOEUVbolB83IgwxL1wwOGfvIpVZsnHpwF6bGZZ5yT_SL4V8GRr4_WKkQ4s2AcF6Tmg; firstTime=1630669549381; unc=qSP946594369; _lxsdk_s=17bab7a163a-27-d8f-8fd%7C%7C113',
# # 'Referer': 'https://sz.meituan.com/',
# '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_1 = requests.get(url=html_url, headers=headers_1)
# html_data = re.findall('"address":"(.*?)","phone":"(\d+)"', response_1.text)[0]
# return html_data
# get_shop_info('https://www.meituan.com/meishi/193587069/')
for page in range(0, 1537, 32):
time.sleep(2)
url = 'https://apimobile.meituan.com/group/v4/poi/pcsearch/30'
data = {
'uuid': '05f4abe326934bf19027.1634911815.1.0.0',
'userid': '266252179',
'limit': '32',
'offset': page,
'cateId': '-1',
'q': 'Massage',
'token': 'knaBbvVTfN50cupoV5b87GJMXzkAAAAAAw8AAELrweWvhGhrM0fw6oTkLe5c6DGXJ6PCtxfyHgUPl3k-SVVR-Vs0LjzrGfewJhX8-g'
}
headers = {
'Referer': 'https://sz.meituan.com/',
'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://www.meituan.com/meishi/{shop_id}/'
shop_info = get_shop_info(index_url)
dit = {
'Nom du magasin': index['title'],
'Consommation par habitant': index['avgprice'],
'Classement des magasins': index['avgscore'],
'Nombre de commentaires': index['comments'],
' Secteur d'activité ': index['areaname'],
'Type de magasin': index['backCateName'],
'Adresse du magasin': shop_info[0],
'Coordonnées': shop_info[1],
'Heures d'ouverture': shop_info[2],
'Page de détails': index_url,
}
csv_writer.writerow(dit)
print(dit)

 

Il y a aussi l'analyse des données , Je n'écrirai pas , Un article de l'autre jour , Il existe des moyens de réaliser l'analyse des données , De la même plateforme .

Les gars., Après avoir regardé, n'oubliez pas de faire des compliments , Pour que je puisse mettre à jour plus rapidement , J'aime être rapide ~
Pour vous récompenser pour une petite amie !

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