一、网页分析
二、获取数据
1.导入相关库
2.请求数据
3.保存到excel
三、数据可视化
1.全国火锅店数量分布
2.四川火锅店数量分布
四、小结
前言:
今天教大家如何获取全国不同城市火锅店数量情况,并将这些数据进行可视化展示,以更加直观的方式去浏览全国不同省份、不同城市的火锅店分布情况。
本文数据来自于某度地图,通过python技术知识去获取数据并进行可视化。
一、网页分析首先先看一下数据源,在某度地图里面按照下方操作,就可以请求到全国的火锅店情况(从下图来看没有显示出来,但是通过Network,可以看到数据)
再network中,找到下面这个数据包:
打开之后可以看到json数据:
二、获取数据对网页分析好之后,接下来可以借助Python技术进行获取数据,并保存到excel中。
1.导入相关库import json
import requests
import openpyxl
2.请求数据
下面开始编写请求数据代码(请求时记得带上headers)
###请求头
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36",
'Referer':'https://map.baidu.com/@12949550.923158279,3712445.9716704674,6.28z',
"Cookie":";"你的cookie",
}
##请求链接
url = "https://map.baidu.com/?newmap=1&reqflag=pcmap&biz=1&from=webmap&da_par=direct&pcevaname=pc4.1&qt=s&da_src=searchBox.button&wd=%E7%81%AB%E9%94%85%E5%BA%97&c=1&src=0&wd2=&pn=0&sug=0&l=6&b=(10637065.476146251,2368134.592189369;12772445.910805061,5056757.351151566)&from=webmap&biz_forward={%22scaler%22:1,%22styles%22:%22pl%22}&sug_forward=&auth=NTSwAZUMzIaTTdWD4WAv0731cWF3MQEauxLxREHzERRtykiOxAXXw1GgvPUDZYOYIZuVt1cv3uVtGccZcuVtPWv3GuztQZ3wWvUvhgMZSguxzBEHLNRTVtcEWe1GD8zv7ucvY1SGpuxVthgW1aDeuxtf0wd0vyMySFIAFM7ueh33uTtAffbDF&seckey=c6d9c7e05d7e627c56ed46fab5d7c5c792064779599d5e12b955a6f18a1204375d1588206c94d22e4bdd1ade0ad06e78c21917e24c6223b96bc51b75ca38651a1b203a0609f126163c5e82fd0549a068e537303424837ab798acfc9088e5d76a66451c20ebd9599b41c9b4f1371850d20fa442ad464712f54c912422f4fa20b3052f8bb810f30d41c7c0e55af68f9d9d973537f03d0aa0a1d1617d78cae29b49c64c2d2dc3f44cf0f8799234b124a7a2dec18bfa011e097e31a508eae37b8603f97df8f935f04b3652f190eac52d04816f302a582c53971e515ff2e0e2b4cc30446e0bee48d51c4be8b6fe4185589ed9&device_ratio=1&tn=B_NORMAL_MAP&nn=0&u_loc=12677548,2604239&ie=utf-8&t=1618452491622"
###响应数据
response = requests.get(url,headers=headers).json()
这里的cookie可以在浏览器network中复制即可。
通过返回的json数据可知道,我们的目标数据在more_city中,里面是列表数据是省份(provice是省份名称,num是火锅店数量),紧接着每一个省份里都有city(列表),里面是对应着省份的城市(name是城市名称,num是对应城市火锅店数量)
response = response['more_city']
for i in response:
city = i['city']
print(i['province'])
print(i['num'])
for j in city:
print(j['name'])
print(j['num'])
3.保存到excel
省份和城市分别保存到两个不同的excel中
outwb_p = openpyxl.Workbook()
outws_p = outwb_p.create_sheet(index=0)
outws_p.cell(row=1, column=1, value="省份")
outws_p.cell(row=1, column=2, value="数量")
outwb_c = openpyxl.Workbook()
outws_c = outwb_c.create_sheet(index=0)
outws_c.cell(row=1, column=1, value="城市")
outws_c.cell(row=1, column=2, value="数量")
##################
###在循环中写入数据
##################
### 保存全国省份火锅数量-李运辰”
outwb_p.save("全国省份火锅数量-李运辰.xls") # 保存
### 保存全国城市火锅数量-李运辰”
outwb_c.save("全国城市火锅数量-李运辰.xls") # 保存
三、数据可视化
1.全国火锅店数量分布
datafile = u'全国省份火锅数量-李运辰.xls'
data = pd.read_excel(datafile)
attr = data['省份'].tolist()
value = data['数量'].tolist()
name = []
for i in attr:
if "省" in i:
name.append(i.replace("省",""))
else:
name.append(i)
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Map()
.add("数量", [list(z) for z in zip(name, value)], "china")
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国火锅店数量分布情况"))
.render("全国火锅店数量分布情况.html")
)
还可以这样画:
datafile = u'全国省份火锅数量-李运辰.xls'
df = pd.read_excel(datafile)
province_distribution = df[['省份', '数量']].values.tolist()
geo = Geo()
geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
geo.add_schema(maptype="china")
geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=110000))
# 加入数据
geo.add('全国火锅店数量分布情况图2', province_distribution, type_=ChartType.EFFECT_SCATTER)
geo.render("全国火锅店数量分布情况图2.html")
2.四川火锅店数量分布
为了绘制城市的分布图,选择了四川省为例进行绘制(如果要绘制全国的所有城市,那样出来的图密密麻麻,不美观)
datafile = u'全国城市火锅数量-李运辰.xls'
data = pd.read_excel(datafile)
city = data['城市'].tolist()
values2 = data['数量'].tolist()
###四川
name = []
value = []
flag = 0
for i in range(0,len(city)):
if city[i] =="绵阳市":
flag = 1
if flag:
name.append(city[i])
value.append(int(values2[i]))
if city[i] =="甘孜藏族自治州":
name.append(city[i])
value.append(int(values2[i]))
break
c = (
Map()
.add("四川火锅店数量分布", [list(z) for z in zip(name, value)], "四川")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="四川火锅店数量分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()
)
.render("四川火锅店数量分布.html")
)
四、小结
到此这篇关于python爬取全国火锅店数量并可视化展示的文章就介绍到这了,更多相关python可视化内容请搜索软件开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持软件开发网!