python爬取全國(guó)火鍋店數(shù)量并可視化展示
更新時(shí)間：2022年05月18日 10:39:12 作者：??Python研究者????
這篇文章主要介紹了python爬取全國(guó)火鍋店數(shù)量并可視化展示，文章通過(guò)獲取全國(guó)不同城市火鍋店數(shù)量情況，并將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示，下文詳細(xì)內(nèi)容介紹，需要的小伙伴可以參考
前言：
今天教大家如何獲取全國(guó)不同城市火鍋店數(shù)量情況，并將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示，以更加直觀的方式去瀏覽全國(guó)不同省份、不同城市的火鍋店分布情況。
本文數(shù)據(jù)來(lái)自于某度地圖，通過(guò)python技術(shù)知識(shí)去獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行可視化。
一、網(wǎng)頁(yè)分析
首先先看一下數(shù)據(jù)源，在某度地圖里面按照下方操作，就可以請(qǐng)求到全國(guó)的火鍋店情況（從下圖來(lái)看沒(méi)有顯示出來(lái)，但是通過(guò)Network，可以看到數(shù)據(jù)）
再network中，找到下面這個(gè)數(shù)據(jù)包：
打開(kāi)之后可以看到j(luò)son數(shù)據(jù)：
二、獲取數(shù)據(jù)
對(duì)網(wǎng)頁(yè)分析好之后，接下來(lái)可以借助Python技術(shù)進(jìn)行獲取數(shù)據(jù)，并保存到excel中。
1.導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)
import json import requests import openpyxl
2.請(qǐng)求數(shù)據(jù)
下面開(kāi)始編寫請(qǐng)求數(shù)據(jù)代碼（請(qǐng)求時(shí)記得帶上headers）
###請(qǐng)求頭
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",
}
##請(qǐng)求鏈接
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"
###響應(yīng)數(shù)據(jù)
response = requests.get(url,headers=headers).json()這里的cookie可以在瀏覽器network中復(fù)制即可。
通過(guò)返回的json數(shù)據(jù)可知道，我們的目標(biāo)數(shù)據(jù)在more_city中，里面是列表數(shù)據(jù)是省份（provice是省份名稱，num是火鍋店數(shù)量），緊接著每一個(gè)省份里都有city（列表），里面是對(duì)應(yīng)著省份的城市（name是城市名稱，num是對(duì)應(yīng)城市火鍋店數(shù)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
省份和城市分別保存到兩個(gè)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="數(shù)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="數(shù)量")
##################
###在循環(huán)中寫入數(shù)據(jù)
##################
### 保存全國(guó)省份火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰”
outwb_p.save("全國(guó)省份火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰.xls") # 保存
### 保存全國(guó)城市火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰”
outwb_c.save("全國(guó)城市火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰.xls") # 保存
三、數(shù)據(jù)可視化
1.全國(guó)火鍋店數(shù)量分布
datafile = u'全國(guó)省份火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰.xls'
data = pd.read_excel(datafile)
attr = data['省份'].tolist()
value = data['數(shù)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("數(shù)量", [list(z) for z in zip(name, value)], "china")
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全國(guó)火鍋店數(shù)量分布情況"))
.render("全國(guó)火鍋店數(shù)量分布情況.html")
)
還可以這樣畫(huà)：
datafile = u'全國(guó)省份火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰.xls'
df = pd.read_excel(datafile)
province_distribution = df[['省份', '數(shù)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))
# 加入數(shù)據(jù)
geo.add('全國(guó)火鍋店數(shù)量分布情況圖2', province_distribution, type_=ChartType.EFFECT_SCATTER)
geo.render("全國(guó)火鍋店數(shù)量分布情況圖2.html")
2.四川火鍋店數(shù)量分布
為了繪制城市的分布圖，選擇了四川省為例進(jìn)行繪制（如果要繪制全國(guó)的所有城市，那樣出來(lái)的圖密密麻麻，不美觀）
datafile = u'全國(guó)城市火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰.xls'
data = pd.read_excel(datafile)
city = data['城市'].tolist()
values2 = data['數(shù)量'].tolist()
###四川
name = []
value = []
flag = 0
for i in range(0,len(city)):
if city[i] =="綿陽(yáng)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("四川火鍋店數(shù)量分布", [list(z) for z in zip(name, value)], "四川")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="四川火鍋店數(shù)量分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()
)
.render("四川火鍋店數(shù)量分布.html")
)
四、小結(jié)
到此這篇關(guān)于python爬取全國(guó)火鍋店數(shù)量并可視化展示的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python可視化內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
總結(jié)Python變量的相關(guān)知識(shí)
今天給大家?guī)?lái)的是關(guān)于Python基礎(chǔ)的相關(guān)知識(shí),文章圍繞著Python變量的相關(guān)知識(shí)展開(kāi),文中有非常詳細(xì)的介紹及代碼示例,需要的朋友可以參考下2021-06-06
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于使用Python計(jì)算幾何形狀的表面積與體積的相關(guān)資料,Python可以使用不同的庫(kù)來(lái)進(jìn)行幾何圖形的面積計(jì)算,比如math、numpy、scipy、sympy等,文中給出了詳細(xì)的實(shí)例代碼,需要的朋友可以參考下2023-06-06
Python 腳本實(shí)現(xiàn)淘寶準(zhǔn)點(diǎn)秒殺功能
這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)淘寶準(zhǔn)點(diǎn)秒殺腳本，本文圖文實(shí)例相結(jié)合給大家介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-11-11
這篇文章主要給大家分享了?python讀寫文件with?open的介紹，使用python的過(guò)程中肯定少不了讀取文件的操作，傳統(tǒng)的形式是使用?直接打開(kāi)、然后在操作、然后再關(guān)閉，接下來(lái)請(qǐng)和小編一起進(jìn)入文章了解具體的內(nèi)容吧2021-11-11
python 判斷文件還是文件夾的簡(jiǎn)單實(shí)例
今天小編就為大家分享一篇python 判斷文件還是文件夾的簡(jiǎn)單實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-06-06
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了微信小程序跳一跳自動(dòng)運(yùn)行腳本，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-01-01
這篇文章主要介紹了Python中for循環(huán)的使用,來(lái)自于IBM官方網(wǎng)站技術(shù)文檔,需要的朋友可以參考下2015-04-04
總結(jié)Python編程中函數(shù)的使用要點(diǎn)
這篇文章主要介紹了Python編程中函數(shù)的使用要點(diǎn)總結(jié),文中也講到了人民群眾喜聞樂(lè)見(jiàn)的lambda表達(dá)式的用法,需要的朋友可以參考下2016-03-03
如何將自己的python庫(kù)打包成wheel文件并上傳到pypi
這篇文章主要介紹了如何將自己的python庫(kù)打包成wheel文件并上傳到pypi，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-04-04
這篇文章主要介紹了Sanic框架藍(lán)圖用法,結(jié)合實(shí)例形式分析了Sanic框架中藍(lán)圖的功能以及路由控制中藍(lán)圖的定義、注冊(cè)、簡(jiǎn)單使用方法及相關(guān)操作注意事項(xiàng),需要的朋友可以參考下2018-07-07