轻松实现i.meituan.com app数据采集：零基础爬虫教程

　　想要获取美团商家的详细信息，可以考虑利用i.meituan.com的接口，通过编写Python程序实现自动化爬取。本文将分享如何从零开始实现i.meituan.com app爬虫，包括如何构建请求、解析响应、存储数据等方面。具体内容如下：

　　1.确定需求

　　在编写爬虫之前，需要先明确自己的需求，比如要爬取哪些信息、存储方式是什么、频率是多少等等。只有明确了需求才能更好地规划后续的工作。

　　2.分析网页结构

　　在确定了需求之后，需要分析网页结构，找到目标数据所在的位置。可以使用Chrome浏览器的开发者工具来查看网页结构，找到需要爬取的数据所在的HTML标签。

　　3.构建请求

　　通过分析网页结构，可以得到请求地址和请求参数。需要用Python中的requests库来构建请求，并添加相应的请求头信息。

　　python

import requests

url ='https://i.meituan.com/...'

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',

'Referer':'https://i.meituan.com/',

'Host':'i.meituan.com'

}

params ={

'id':'123456',

'71860c77c6745379b0d44304d66b6a13':1,

'pageSize': 20

}

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

　　4.解析响应

　　得到响应之后，需要对响应进行解析，提取出需要的信息。可以使用Python中的BeautifulSoup库来解析HTML文档，并通过CSS选择器或XPath表达式来定位目标数据。

　　python

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')

result_list = soup.select('.result-list .list-item')

for item in result_list:

name = item.select_one('.name').text

address = item.select_one('.address').text

score = item.select_one('.score').text

　　5.存储数据

　　最后，需要将爬取到的数据存储下来。可以使用Python中的pandas库来创建DataFrame，并将数据保存到Excel或CSV文件中。

　　python

import pandas as pd

data ={'name':[],'address':[],'score':[]}

for item in result_list:

data['name'].append(item.select_one('.name').text)

data['address'].append(item.select_one('.address').text)

data['score'].append(item.select_one('.score').text)

df = pd.DataFrame(data)

df.to_excel('meituan.xlsx', index=False)

　　本文介绍了如何从零开始实现i.meituan.com app爬虫，包括确定需求、分析网页结构、构建请求、解析响应和存储数据等方面。希望本文对大家有所帮助。