Python爬取全国火锅店，并利用地图可视化展示-技术圈

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今天给大家分享一个数据可视化案例：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。

注：本文内容仅作为编程技术学习讨论，相关代码和数据不可用于商业用途，否则后果自负。

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，但是通过浏览器工具的Network功能，可以看到数据。具体操作可参考：爬虫必备工具，掌握它就解决了一半的问题）

再network中，找到下面这个数据包

打开之后可以看到json数据

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。

导入相关库

import jsonimport requestsimport openpyxl

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'])

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

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 optsfrom pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts.faker import Fakerc = (    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 = 0for 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]))        breakc = (    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"))

小结

以上就是一个简单的爬虫+可视化案例。

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获取文中相关代码及数据，请在公众号后台回复关键字火锅

作者：李运辰

来源：Python研究者

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