Python吃喝玩乐：爬取全城按摩门店，看看有没有你想去的！

兄弟们，我来了！今天整个好玩的，你们肯定喜欢~

咱们上班累了，不得好好犒劳一下自己，是吧，于是我整了一手爬取附近洗jio的店子，浴皇大帝们，冲鸭！

在这里插入图片描述

话不多说，冲！兄弟们，都是正规的 正规的！

用的环境是
python 3.8 解释器
pycharm 编辑器

用的大多数的知识点 都是属于基础的知识点内容，以及爬虫基础入门一些知识点。

要用的模块
requests >>> pip install requests 第三方模块 需要大家去安装
csv
win + R 输入cmd 输入安装命令 pip install 模块名 (如果你觉得安装速度比较慢, 你可以切换国内镜像源)

既然是爬虫，那我们不得分析一下爬虫的基本思路。

数据来源分析
我们不管是爬什么，都要先找到数据来源对波。有来源才有下一步的行动。
1. 确定我们要爬取数据内容是什么?
店铺基本数据信息
2. 通过开发者工具进行抓包分析 分析数据从哪里可以获取
美团数据, 从第一页数据进行分析的, 没办法实现翻页爬取操作

代码流程步骤
有了来源目标之后，再请求获取数据，解析数据，最后创建文件夹保存到Excel表格。当然，如果想爬更多的，肯定就得实现自动翻页

1. 发送请求, 对于店铺信息数据包url地址发送请求
2. 获取数据, 获取服务器返回的response响应数据
3. 解析数据, 提取我们想要的一些数据内容 (店铺信息)
4. 保存数据, 把相应的数据内容保存csv表格里面
5. 多页爬取：多页爬取数据内容

所有代码
代码都在这，大家可以去试试，不限正规足浴，其实想爬啥都行。

image

import requests
import pprint
import re
import csv
import time

f = open('按摩data.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')

csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
    '店铺名称',
    '人均消费',
    '店铺评分',
    '评论人数',
    '所在商圈',
    '店铺类型',
    '店铺地址',
    '联系方式',
    '营业时间',
    '详情页',
])
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': '按摩',
        '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 = {
            '店铺名称': index['title'],
            '人均消费': index['avgprice'],
            '店铺评分': index['avgscore'],
            '评论人数': index['comments'],
            '所在商圈': index['areaname'],
            '店铺类型': index['backCateName'],
            '店铺地址': shop_info[0],
            '联系方式': shop_info[1],
            '营业时间': shop_info[2],
            '详情页': index_url,
        }
        csv_writer.writerow(dit)
        print(dit)

还可以实现数据分析啥的，我就不往下写了，前两天的一篇，有实现数据分析的，同一个平台的。

兄弟们，看完记得点个赞三连啥的，这样我更新就更快了，我就喜欢快~
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