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:

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:

发送请求, 对于品牌ID的数据包发送请求
获取数据, 获取服务器返回响应数据
解析数据, 提取我们需要的内容 ==> 品牌ID
发送请求, 请求数据详情页
获取数据, 获取服务器返回响应数据
解析数据, 提取我们需要的内容 ==> 品牌基本信息
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).textselector = 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

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 Barc = (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 Barc = (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 Barc = (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 Fakerc = (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()