网络爬虫是一种自动化程序，可在网页上搜集信息，并将所获得的数据存储在本地计算机上。当人工搜集数据变得不切实际或不可行时，网络爬虫非常有用。在本篇文章中，我们将介绍如何用 Python 编写一个网络爬虫，以采集美团外卖的数据为例。

环境配置

首先，需要安装 Python3 和相关第三方库：requests, BeautifulSoup4 和 pandas。其中 requests 库可用于进行网页上数据的下载，BeautifulSoup4 库用于解析 HTML，而 pandas 库则可用于将数据存储为 csv 文件。

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas

网络爬虫程序

我们将模拟人类在网页上导航的过程来编写网络爬虫程序。首先，我们将获取美团外卖的菜单页面，然后进入每个店铺的页面，最后爬取每个店铺中的数据。

我们从获取美团外卖的菜单页面开始。使用 requests 库下载页面，并使用 BeautifulSoup4 库进行解析。要获取页面上所有的菜品信息，我们可以找到包含菜单信息的 HTML 元素并提取其文本。在HTML中，我们可以看到菜单信息位于 div 元素中，而每个菜品作为一个 li 元素呈现。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


def get_menu_from_web(url):
    page = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
    menu_div = soup.find('div', class_='menu-wrap')
    menu_items = menu_div.find_all('li')
    menu = []
    for item in menu_items:
        name = item.find('p', class_='name').get_text()
        price = item.find('span', class_='price').get_text()
        menu.append({'name': name, 'price': price})
    return menu

接下来，我们编写函数来出爬取每个店铺的数据。对于每个菜单页面，我们会发现链接到店铺页面的链接，然后使用相同的方法下载和解析店铺页面。查找要提取的数据时，我们需要查看 HTML 元素的源代码并找到其标记。为了获取数据，我们使用相同的方法提取店铺名称、评分、地址等信息。对于每个菜品，我们仅需将其名称与价格添加到一个列表中。在完成对菜单的所有遍历后，我们通过创建一个数据框（dataframe）将数据存储为 csv 文件。

import pandas as pd


def scrape_restaurant_page(url):
    page = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
    name = soup.find('h1', class_='name').get_text().strip()
    score = soup.find('span', class_='rating-stars')['style']
    score = int(score[6:8]) / 10 if score else None
    address = soup.find('p', class_='address ellipsis').get_text().strip()
    menu_url = url + '/menu'
    menu = get_menu_from_web(menu_url)
    menu_df = pd.DataFrame(menu)
    menu_df['restaurant'] = name
    menu_df['score'] = score
    menu_df['address'] = address
    return menu_df


def main():
    url = 'https://www.meituan.com/meishi/6138217/'
    menu_df = scrape_restaurant_page(url)
    menu_df.to_csv('menu.csv', index=False)

if __name__ == '__main__':
    main()

结论

采集美团外卖数据的过程其实非常简单。我们只需使用 Python 中的 requests、BeautifulSoup4 和 pandas 库来下载、解析以及存储数据。但是，要想最大程度地利用爬虫技术来采集大量数据，则需要管理好多个爬虫进程，以控制网络资源的使用并避免被封锁 IP。有专业的数据分析工具供爬虫技术的支持，如添闻数据公司，可为大公司提供更加强大的数据采集业务。

如果你对Python感兴趣，想要学习python，这里给大家分享一份Python全套学习资料，都是我自己学习时整理的，希望可以帮到你，一起加油！

😝有需要的小伙伴，可以V扫描下方二维码免费领取🆓

​

1️⃣零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~

③练习题

每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了！每个都有详细的安装教程，保证你可以安装成功哦！

②Python实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！

③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥，可以试试自己用Python编写小游戏，让你的学习过程中增添一点趣味！

4️⃣Python面试题

我们学会了Python之后，有了技能就可以出去找工作啦！下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

上述所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要的，可以扫描下方👇👇👇二维码免费领取🆓
​