Python获取某品牌加盟数据采集实现可视化数据分析

前言

大家早好、午好、晚好吖 ❤ ~欢迎光临本文章

开发环境 :

• python 3.8 运行代码

• pycharm 2022.3 辅助敲代码

• jupyter 数据分析使用软件

模块使用 ：

• requests 数据请求模块 需要安装

• parsel 数据解析模块

• csv

• pandas

• pyecharts

第三方模块安装：

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)

完整源码、教程 点击此处跳转文末名片获取 ，我都放在这里了。

实现本案例基本步骤:

1. 明确需求:

   • 明确采集网址以及数据内容

     网址:

     数据: 每一个品牌基本信息

   I. 抓包分析, 数据是请求那个链接可以得到

   • 开发者工具进行抓包 --> F12 / FN+F12 / 鼠标右键点击检测选择network

   • 刷新网页

   • 搜索数据

   II. 如何才能获取多个数据

   对于单个数据包链接地址, 进行比较, 查看规律

   brandId --> 品牌ID变化

   能不能在某一个数据包当中, 找到所有品牌ID --> 列表页面抓包

代码实现步骤:

1. 发送请求, 对于 品牌ID的数据包发送请求

2. 获取数据, 获取服务器返回响应数据

3. 解析数据, 提取我们需要的内容 ==> 品牌ID

4. 发送请求, 请求数据详情页

5. 获取数据, 获取服务器返回响应数据

6. 解析数据, 提取我们需要的内容 ==> 品牌基本信息

7. 保存数据, 把数据保存到表格文件

数据采集

导入模块

import requests
import parsel
import csv

写入表格

f = open('品牌.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
    '品牌',
    '公司',
    '业态类别',
    '拓展状态',
    '创立时间',
    '人均消费/客单价',
    '开店方式',
    '合作期限',
    '面积要求',
    '已进购物中心',
    '详情页',
])
csv_writer.writeheader()

模拟浏览器 <请求头伪装>

headers = {
    # User-Agent 用户代理 表示浏览器基本身份信息
    # 源码、解答、教程+V：qian97378获取
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'
}

多页采集

for page in range(1, 11):
    print(f'---正在采集第{page}的数据内容---')

请求链接

    url = 'http://******/wsapi/brand/list3_4'
    # 提交表单
    data = {
        "isHaveLink": "",
        "isTuozhan": "",
        "isXxPp": "",
        "kdfs": "",
        "key": "",
        "orderBy": "1",
        "pageNum": page,
        "pageSize": 60,
        "pid": "",
        "qy_p": "",
        "qy_r": "",
        "xqMj": "",
        "ytlb1": "",
        "ytlb2": ""
    }

发送请求

    response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    json_data = response.json()
    for index in json_data['data']['list']:
        link = f'http://*******/brandDetail?brandId={index["brandId"]}'
        html_data = requests.get(link, headers=headers).text
        selector = parsel.Selector(html_data)
        源码、解答、教程+V：qian97378获取
        title = selector.css('h1.detail-one-tit::text').get().strip()  # 品牌
        company = selector.css('p.detail-company::text').get()  # 公司
        info = selector.css('div.detail-three-tit::text').getall()
        value = selector.css('span.detail-option-value::text').getall()
        dit = {
            '品牌': title,
            '公司': company,
            '业态类别': info[0],
            '拓展状态': info[1],
            '创立时间': value[0],
            '人均消费/客单价': value[1].strip(),
            '开店方式': value[2],
            '合作期限': value[3],
            '面积要求': value[4],
            '已进购物中心': value[5],
            '详情页': link,
        }
        # 写入数据
        csv_writer.writerow(dit)
        print(dit)

括展小知识

1. css选择器: 根据标签属性提取数据内容

   strip() 去除左右两端的空格

   h1.detail-one-tit 定义类名为 detail-one-tit 的h1标签 text 获取标签文本数据

数据可视化

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.head()

df['已进购物中心'] = df['已进购物中心'].astype(str).str.replace('家', '').str.replace('--', '0').astype(int)
df['人均消费'] = df['人均消费/客单价'].astype(str).str.replace('--', '0').str.split('-').str.get(0).astype(int)

top10 = df[['品牌', '已进购物中心', '人均消费']].sort_values('已进购物中心', ascending=False)[:10]
ShopList = list(top10['品牌'])
counts = list(top10['已进购物中心'])
price = list(top10['人均消费'])
print(ShopList)
print(counts)
print(price)

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar

c = (
    Bar()
    .add_xaxis(ShopList)
    .add_yaxis("已进购物中心", counts)
    源码、解答、教程+V：qian97378获取
    .add_yaxis("人均消费", price)
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="加盟品牌Top10", subtitle="已进购物中心"),
    )
)

c.render_notebook()

df.head()

top10 = df[['品牌', '人均消费']].sort_values('人均消费', ascending=False)[:10]
ShopList = list(top10['品牌'])
price = list(top10['人均消费'])
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar

c = (
    Bar()
    .add_xaxis(ShopList)
    .add_yaxis("人均消费", price)
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="加盟品牌Top10", subtitle="人均消费"),
    )
)
c.render_notebook()

df['面积要求'] = df['面积要求'].astype(str).str.replace('--', '0').str.split('-').str.get(0).astype(int)
源码、解答、教程+V：qian97378获取
top10 = df[['品牌', '面积要求']].sort_values('面积要求', ascending=False)[:10]
ShopList = list(top10['品牌'])
area = list(top10['面积要求'])
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar

c = (
    Bar()
    .add_xaxis(ShopList)
    .add_yaxis("面积要求", area)
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="加盟品牌Top10", subtitle="面积要求"),
    )
)
c.render_notebook()

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker


c = (
    Line()
    .add_xaxis(ShopList)
    .add_yaxis("面积要求", area, is_connect_nones=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="加盟品牌Top10-面积"))
#     .render("line_connect_null.html")
)
c.render_notebook()

尾语

好了，今天的分享就差不多到这里了！

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