Python实现大众点评数据抓取，私人美食圈轻松建立

　　如果你是一个美食爱好者，那么你一定知道大众点评这个软件。它是一个非常实用的APP，可以帮助你查找各种美食店铺，了解餐厅的口味、服务和价格等信息。但是，你是否知道如何抓取大众点评数据并将其应用到自己的生活中呢？在这篇文章中，我们将为您介绍如何使用Python语言抓取大众点评数据，并建立自己的私人美食圈子。

　　一、准备工作

　　在开始之前，您需要准备以下几个工具：

　　1. Python编程环境

　　2. requests库：用于发送HTTP请求和获取响应数据

　　3. BeautifulSoup库：用于解析HTML页面

　　4. pandas库：用于数据处理和分析

　　二、获取店铺信息

　　在使用Python进行抓取之前，我们需要先了解大众点评的网页结构。在大众点评网站上搜索餐厅时，会得到一个包含多个店铺信息的页面。每个店铺信息都包括店名、地址、评分等内容。我们可以使用requests库发送HTTP请求获取该页面，并使用BeautifulSoup库解析HTML代码。

　　python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url ='https://www.dianping.com/search/category/1/10'

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)

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

　　在上面的代码中，我们使用requests库发送了一个GET请求，获取了大众点评网站上的餐厅信息页面。headers参数是为了模拟浏览器发送请求，避免被识别为爬虫程序而被封禁。接着，我们使用BeautifulSoup库解析了响应数据，并将结果保存在98a5f537c46e6a2bcd1066ec72b9a612变量中。

　　三、解析店铺信息

　　在获取了店铺信息页面之后，我们需要提取每个店铺的详细信息，并将其保存到一个pandas数据框中。在大众点评网站上，每个店铺都有一个唯一的ID号码。我们可以通过这个ID号码访问每个店铺的详细页面，并从中提取所需的信息。下面是相关代码：

　　python

import pandas as pd

shops = soup.find_all('div', class_='tit')

shop_list =[]

for shop in shops:

shop_info ={}

link = shop.find('a')

shop_info['name']= link.text.strip()

shop_info['url']= link['href']

shop_id = link['href'].split('/')[-1]

shop_info['id']= shop_id

shop_info['address']= shop.find('span', class_='addr').text.strip()

shop_info['score']= float(shop.find('span', class_='comment-list').b.text)

shop_list.append(shop_info)

df = pd.DataFrame(shop_list)

　　在上面的代码中，我们首先使用find_all方法查找所有包含店铺信息的div元素，并保存到一个名为shops的列表中。接着，我们循环遍历每个店铺信息，并从中提取店名、地址、评分等内容。最后，将所有信息保存到一个名为df的pandas数据框中。

　　四、筛选店铺信息

　　

　　有了店铺信息之后，我们可以根据自己的需求筛选出符合条件的店铺。例如，如果您想寻找评分高于4.5分的餐厅，则可以使用以下代码进行筛选：

　　python

df_filtered = df[df['score']>4.5]

　　在上面的代码中，我们使用pandas数据框的过滤功能，从df数据框中选择评分高于4.5分的餐厅，并将结果保存到df_filtered变量中。

　　五、可视化店铺信息

　　使用Python进行数据抓取和处理之后，我们还可以使用一些工具来可视化数据。例如，我们可以使用matplotlib库绘制评分和价格之间的关系图：

　　python

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df['price'], df['score'], alpha=0.5)

plt.xlabel('Price')

plt.ylabel('Score')

plt.show()

　　在上面的代码中，我们使用scatter方法绘制评分和价格之间的关系图，并使用alpha参数调整点的透明度。接着，我们设置横轴和纵轴的标签，并使用show方法显示图形。

　　六、建立私人美食圈子

　　有了抓取和处理数据的基础知识之后，我们可以开始建立自己的私人美食圈子了。首先，您需要选择自己感兴趣的餐厅类型，并抓取相关数据。例如，如果您喜欢火锅，可以使用以下代码抓取大众点评上的火锅店铺信息：

　　python

url ='https://www.dianping.com/search/category/1/10/g110'

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

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

shops = soup.find_all('div', class_='tit')

shop_list =[]

for shop in shops:

shop_info ={}

link = shop.find('a')

shop_info['name']= link.text.strip()

shop_info['url']= link['href']

shop_id = link['href'].split('/')[-1]

shop_info['id']= shop_id

shop_info['address']= shop.find('span', class_='addr').text.strip()

shop_info['score']= float(shop.find('span', class_='comment-list').b.text)

shop_list.append(shop_info)

df_hotpot = pd.DataFrame(shop_list)

　　在上面的代码中，我们将URL参数修改为g110，即可抓取火锅店铺信息。接着，我们使用相同的方法解析店铺信息，并将结果保存到df_hotpot数据框中。

　　七、分享美食圈子

　　有了自己的私人美食圈子之后，您可以将其分享给其他人，让更多人了解和使用。例如，您可以在社交媒体上分享您的美食圈子链接，让其他人访问并评论。在分享之前，您需要将数据上传到云端服务器，并进行SEO优化，以提高页面排名和访问量。

　　八、结语

　　本文介绍了如何使用Python抓取大众点评数据，并建立自己的私人美食圈子。通过掌握这些基础知识，您可以发挥想象力，建立各种不同类型的私人美食圈子，并与他人分享。同时，请注意遵守相关法律法规和网站规定，在使用Python进行数据抓取时要保持良好的道德和法律意识。

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