如何获取美团的热门商品和服务

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jackcode

发布于 2023-09-14 16:37:00

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文章被收录于专栏：爬虫资料

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导语

美团是中国最大的生活服务平台之一，提供了各种各样的商品和服务，如美食、酒店、旅游、电影、娱乐等。如果你想了解美团的热门商品和服务，你可以使用爬虫技术来获取它们。本文将介绍如何使用Python和BeautifulSoup库来编写一个简单的爬虫程序，以及如何使用爬虫代理来提高爬虫的效率和稳定性。

概述

爬虫技术是一种通过网络自动获取网页内容的技术，通常分为以下几个步骤：

发送请求：向目标网站发送HTTP请求，获取网页源代码。
解析内容：使用HTML解析器或正则表达式等工具，从网页源代码中提取所需的数据。
存储数据：将提取的数据存储到本地文件或数据库中，或者进行进一步的分析和处理。

为了获取美团的热门商品和服务，我们需要先确定我们感兴趣的城市和分类，然后访问美团网站的相应页面，例如北京美食。然后，我们可以从页面中提取商品或服务的名称、价格、评分、销量等信息，并保存到CSV文件中。

由于美团网站可能会对频繁的爬虫请求进行限制或封禁，我们需要使用代理IP来隐藏我们的真实IP地址，从而避免被识别和屏蔽。亿牛云爬虫代理是一种专业的爬虫代理服务，提供了海量的高质量代理IP，支持多种协议和认证方式，可以帮助我们轻松地实现爬虫代理。

正文

安装依赖库

为了编写爬虫程序，我们需要安装以下几个Python库：

requests：用于发送HTTP请求。
BeautifulSoup：用于解析HTML文档。
pandas：用于处理和存储数据。

我们可以使用pip命令来安装这些库，如下所示：

# 在终端中输入以下命令
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas

编写爬虫函数

接下来，我们需要编写一个爬虫函数，用于获取指定城市和分类下的热门商品或服务。该函数需要接收三个参数：

city：城市名称，如北京、上海等。
category：分类名称，如美食、酒店、旅游等。
page：页码，表示要获取第几页的数据。

该函数的主要逻辑如下：

根据城市和分类构造目标URL，例如https://bj.meituan.com/meishi/。
使用requests库发送GET请求，并设置代理IP和请求头等参数。
使用BeautifulSoup库解析响应内容，并从中提取商品或服务的信息。
将提取的信息存储到一个字典中，并返回该字典。

该函数的具体代码如下：

# 导入依赖库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义爬虫函数
def crawl_meituan(city, category, page):
    # 构造目标URL
    url = f"https://{city}.meituan.com/{category}/pn{page}/"
    # 亿牛云爬虫代理的域名、端口、用户名、密码 
    # 设置代理IP
    proxy = {
        "http": "http://16YUN:16IP@www.16yun.cn:3100", 
        "https": "http://16YUN:16IP@www.16yun.cn:3100"
    }
    # 设置请求头
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36",
        "Referer": url
    }
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, proxies=proxy, headers=headers)
    # 判断响应状态码是否为200
    if response.status_code == 200:
        # 解析响应内容
        soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
        # 提取商品或服务的信息
        items = soup.find_all("div", class_="common-list-item")
        data = []
        for item in items:
            # 获取商品或服务的名称
            name = item.find("div", class_="title").text.strip()
            # 获取商品或服务的价格
            price = item.find("span", class_="price").text.strip()
            # 获取商品或服务的评分
            rating = item.find("span", class_="rate-num").text.strip()
            # 获取商品或服务的销量
            sales = item.find("span", class_="sales").text.strip()
            # 将信息存储到一个字典中
            data.append({
                "name": name,
                "price": price,
                "rating": rating,
                "sales": sales
            })
        # 返回数据字典
        return data
    else:
        # 打印错误信息
        print(f"请求失败，状态码为{response.status_code}")

调用爬虫函数并保存数据

最后，我们可以调用爬虫函数，获取我们感兴趣的城市和分类下的热门商品或服务。例如，我们可以获取北京美食下的前10页的数据，如下所示：

# 导入依赖库
import pandas as pd

# 定义城市和分类
city = "bj"
category = "meishi"

# 定义页码范围
pages = range(1, 11)

# 定义空列表，用于存储所有数据
all_data = []

# 遍历每一页
for page in pages:
    # 调用爬虫函数，获取当前页的数据
    data = crawl_meituan(city, category, page)
    # 将当前页的数据添加到总列表中
    all_data.extend(data)
    # 打印进度信息
    print(f"已获取第{page}页的数据")

# 将总列表转换为数据框
df = pd.DataFrame(all_data)

# 查看数据框的前5行
print(df.head())

# 保存数据框到CSV文件中
df.to_csv(f"{city}_{category}.csv", index=False)

运行上述代码后，我们可以在当前目录下看到一个名为bj_meishi.csv的文件，该文件包含了北京美食下的热门商品或服务的信息，如下所示：

name	price	rating	sales
麻辣香锅（西单店）	￥39.9	4.6	已售1.2万份
老北京炸酱面（西单店）	￥9.9	4.7	已售2.3万份
肯德基（西单店）	￥29.9	4.5	已售3.4万份
汉堡王（西单店）	￥19.9	4.4	已售1.5万份
必胜客（西单店）	￥49.9	4.3	已售1.6万份