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=火锅店&c=1&src=0&wd2=&pn=0&sug=0&l=6&b=(10637065.476146251,2368134.592189369;12772445.910805061,5056757.351151566)&from=webmap&biz_forward={"scaler":1,"styles":"pl"}&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Devmax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Devmax!

python爬取全国火锅店数量并可视化展示的更多相关文章

  1. XCode 3.2 Ruby和Python模板

    在xcode3.2下,我的ObjectiveCPython/Ruby项目仍然可以打开更新和编译,但是你无法创建新项目.鉴于xcode3.2中缺少ruby和python的所有痕迹(即创建项目并添加新的ruby/python文件),是否有一种简单的方法可以再次安装模板?我发现了一些关于将它们复制到某个文件夹的信息,但我似乎无法让它工作,我怀疑文件夹的位置已经改变为3.2.解决方法3.2中的应用程序模板

  2. 如何在Xcode 8中启用Visual Memory Debugger?

    我将项目从以前版本的Xcode迁移到Xcode8.我想要的是使用新的可视化内存调试器.它可用于新项目,但在我导入的项目中完全缺少.为什么是这样?

  3. Swift基本使用-函数和闭包(三)

    声明函数和其他脚本语言有相似的地方,比较明显的地方是声明函数的关键字swift也出现了Python中的组元,可以通过一个组元返回多个值。传递可变参数,函数以数组的形式获取参数swift中函数可以嵌套,被嵌套的函数可以访问外部函数的变量。可以通过函数的潜逃来重构过长或者太复杂的函数。

  4. 10 个Python中Pip的使用技巧分享

    众所周知,pip 可以安装、更新、卸载 Python 的第三方库,非常方便。本文小编为大家总结了Python中Pip的使用技巧,需要的可以参考一下

  5. Swift - 继承UIView实现自定义可视化组件附记分牌样例

    在iOS开发中,如果创建一个自定义的组件通常可以通过继承UIView来实现。下面以一个记分牌组件为例,演示了组件的创建和使用,以及枚举、协议等相关知识的学习。效果图如下:组件代码:scoreView.swift123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051importUIKitenumscoreType{caseCommon//普通分数面板Best//最高分面板}pr

  6. Swift、Go、Julia与R能否挑战 Python 的王者地位

    本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容,请发送邮件至dio@foxmail.com举报,一经查实,本站将立刻删除。

  7. 红薯因 Swift 重写开源中国失败,貌似欲改用 Python

    本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容,请发送邮件至dio@foxmail.com举报,一经查实,本站将立刻删除。

  8. 你没看错:Swift可以直接调用Python函数库

    上周Perfect又推出了新一轮服务器端Swift增强函数库:Perfect-Python。对,你没看错,在服务器端Swift其实可以轻松从其他语种的函数库中直接拿来调用,不需要修改任何内容。以如下python脚本为例:Perfect-Python可以用下列方法封装并调用以上函数,您所需要注意的仅仅是其函数名称以及参数。

  9. Swift中的列表解析

    在Swift中完成这个的最简单的方法是什么?我在寻找类似的东西:从Swift2.x开始,有一些与你的Python样式列表解析相当的东西。(在这个意义上,它更像是Python的xrange。如果你想保持集合懒惰一路通过,只是这样说:与Python中的列表解析语法不同,Swift中的这些操作遵循与其他操作相同的语法。

  10. 使用自动布局可视化格式与Swift?

    我一直在试图使用AutolayoutVisualFormatLanguageinSwift,使用NSLayoutConstraint.constraintsWithVisualFormat。这里有一些例子,没有什么有用的代码,但就我可以告诉应该让类型检查器快乐:但是,这会触发编译器错误:“Cannotconverttheexpression’stype‘[AnyObject]!’totype‘St

随机推荐

  1. 10 个Python中Pip的使用技巧分享

    众所周知,pip 可以安装、更新、卸载 Python 的第三方库,非常方便。本文小编为大家总结了Python中Pip的使用技巧,需要的可以参考一下

  2. python数学建模之三大模型与十大常用算法详情

    这篇文章主要介绍了python数学建模之三大模型与十大常用算法详情,文章围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,感想取得小伙伴可以参考一下

  3. Python爬取奶茶店数据分析哪家最好喝以及性价比

    这篇文章主要介绍了用Python告诉你奶茶哪家最好喝性价比最高,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧

  4. 使用pyinstaller打包.exe文件的详细教程

    PyInstaller是一个跨平台的Python应用打包工具,能够把 Python 脚本及其所在的 Python 解释器打包成可执行文件,下面这篇文章主要给大家介绍了关于使用pyinstaller打包.exe文件的相关资料,需要的朋友可以参考下

  5. 基于Python实现射击小游戏的制作

    这篇文章主要介绍了如何利用Python制作一个自己专属的第一人称射击小游戏,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起动手试一试

  6. Python list append方法之给列表追加元素

    这篇文章主要介绍了Python list append方法如何给列表追加元素,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

  7. Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化

    这篇文章介绍了Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细。对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

  8. 利用python实现简单的情感分析实例教程

    商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地,下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用python实现简单的情感分析的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

  9. 利用Python上传日志并监控告警的方法详解

    这篇文章将详细为大家介绍如何通过阿里云日志服务搭建一套通过Python上传日志、配置日志告警的监控服务,感兴趣的小伙伴可以了解一下

  10. Pycharm中运行程序在Python console中执行,不是直接Run问题

    这篇文章主要介绍了Pycharm中运行程序在Python console中执行,不是直接Run问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

返回
顶部