Python怎么爬取美团烤肉商家数据

发布时间：2021-11-25 11:48:25 作者：iii
来源：亿速云阅读：172

# Python怎么爬取美团烤肉商家数据

## 前言

在当今大数据时代，获取和分析商业数据对于市场调研、竞品分析和商业决策具有重要意义。美团作为中国领先的生活服务平台，积累了海量的商家数据。本文将详细介绍如何使用Python爬取美团平台的烤肉商家数据，包括店铺名称、评分、销量、地址等信息。

## 一、准备工作

### 1.1 技术准备

在开始爬取前，需要掌握以下Python相关知识：
- 基础Python语法
- requests库的使用
- 正则表达式或BeautifulSoup解析
- 反爬虫机制应对
- 数据存储（CSV/MySQL等）

### 1.2 工具准备

需要安装的Python库：
```python
pip install requests beautifulsoup4 pandas selenium

1.3 法律风险提示

在爬取任何网站数据前，请务必： 1. 查看网站的robots.txt文件（如：https://www.meituan.com/robots.txt） 2. 遵守网站的服务条款 3. 控制请求频率，避免对目标服务器造成压力 4. 仅用于学习研究，不用于商业用途

二、分析美团页面结构

2.1 网页版与APP版对比

美团的数据获取主要有两种途径： 1. 网页版：https://www.meituan.com - 优点：结构清晰 - 缺点：反爬严格，数据不全 2. APP接口：通过抓包获取API - 优点：数据完整 - 缺点：需要逆向工程

2.2 关键数据定位

以北京地区烤肉商家为例，我们需要提取： - 商家名称 - 评分（口味/环境/服务） - 人均消费 - 月销量 - 详细地址 - 优惠信息

三、爬虫实现方案

3.1 基础爬取方案（简易版）

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def get_meituan_data(city, keyword):
    url = f"https://www.meituan.com/meishi/{city}/"
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36...',
        'Cookie': '你的Cookie'
    }
    
    params = {
        'q': keyword,
        'page': 1
    }
    
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 解析商家列表
    shops = []
    for item in soup.select('.common-list-item'):
        name = item.select_one('.shopname').text.strip()
        score = item.select_one('.score').text.strip()
        # 其他字段类似提取...
        
        shops.append({
            'name': name,
            'score': score,
            # 其他字段...
        })
    
    return pd.DataFrame(shops)

3.2 高级方案（处理动态加载）

美团采用动态加载技术，建议使用Selenium：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

def selenium_crawl():
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get("https://www.meituan.com/meishi/beijing/")
    
    # 模拟滚动加载
    last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
    while True:
        driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
        time.sleep(2)
        new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
        if new_height == last_height:
            break
        last_height = new_height
    
    # 提取数据
    items = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.common-list-item')
    for item in items:
        # 解析逻辑...
        pass
    
    driver.quit()

四、处理反爬机制

4.1 常见反爬措施

美团采用的反爬手段包括： 1. 请求频率限制 2. Cookie验证 3. 行为验证码 4. IP封禁

4.2 应对策略

# 使用代理IP池
proxies = {
    'http': 'http://127.0.0.1:8888',
    'https': 'http://127.0.0.1:8888'
}

# 随机请求头
from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()
headers = {'User-Agent': ua.random}

# 请求间隔
import random
time.sleep(random.uniform(1, 3))

五、数据存储与分析

5.1 存储到CSV

df.to_csv('meituan_bbq.csv', index=False, encoding='utf_8_sig')

5.2 存储到数据库

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('meituan.db')
df.to_sql('bbq_shops', conn, if_exists='replace', index=False)
conn.close()

六、完整代码示例

import requests
import pandas as pd
import time
import random
from bs4 import BeautifulSoup
from fake_useragent import UserAgent

class MeituanSpider:
    def __init__(self):
        self.ua = UserAgent()
        self.base_url = "https://www.meituan.com/meishi/{}/"
        self.data = []
        
    def get_headers(self):
        return {
            'User-Agent': self.ua.random,
            'Referer': 'https://www.meituan.com',
            'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'
        }
    
    def parse_page(self, html):
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        items = soup.select('.common-list-item')
        
        for item in items:
            try:
                shop = {
                    'name': item.select_one('.shopname').text.strip(),
                    'score': item.select_one('.score').text.strip(),
                    'avg_price': item.select_one('.avg-price').text.strip(),
                    'address': item.select_one('.address').text.strip()
                }
                self.data.append(shop)
            except Exception as e:
                print(f"解析出错: {e}")
    
    def crawl(self, city, pages=5):
        for page in range(1, pages+1):
            url = self.base_url.format(city)
            params = {'p': page}
            
            try:
                response = requests.get(
                    url,
                    headers=self.get_headers(),
                    params=params,
                    timeout=10
                )
                self.parse_page(response.text)
                print(f"第{page}页抓取完成")
                time.sleep(random.uniform(1, 3))
            except Exception as e:
                print(f"请求失败: {e}")
                
        return pd.DataFrame(self.data)

if __name__ == '__main__':
    spider = MeituanSpider()
    df = spider.crawl('beijing', pages=3)
    df.to_csv('beijing_bbq.csv', index=False)

七、数据分析示例

获取数据后可以进行以下分析： 1. 各区域烤肉店分布热力图 2. 价格区间统计 3. 评分与销量的关系 4. 优惠活动分析

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例：绘制价格分布直方图
df['avg_price'] = df['avg_price'].str.extract('(\d+)').astype(float)
df['avg_price'].hist(bins=20)
plt.title('北京烤肉人均消费分布')
plt.xlabel('价格(元)')
plt.ylabel('商家数量')
plt.show()

八、注意事项

遵守法律法规：严格控制爬取频率，建议间隔3秒以上
数据清洗：美团数据可能存在HTML标签或特殊字符
异常处理：增加重试机制和超时设置
更新维护：定期检查选择器是否失效

结语

本文介绍了使用Python爬取美团烤肉商家数据的完整流程。实际应用中，建议结合具体需求调整爬取策略，并始终遵守网络爬虫道德规范。随着美团反爬技术的升级，可能需要不断调整爬虫方案。对于大规模商业用途的数据获取，建议通过美团官方API合作渠道获取数据。

注意：本文仅供技术学习参考，请勿用于非法用途。实际运行代码可能需要根据美团页面结构调整解析逻辑。 “`

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