python实现食品推荐_用Python爬取点评数据，推荐火锅店里最受欢迎的食品

前言

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首先笔者定位为成都，美食类型选的“火锅”，火锅具体类型选的不限，区域选的不限，排序选的智能，如图：

你也可以选择别的选项，只是注意URL的变化。本文都是按照上述选项爬取的数据。接下来翻页观察一下URL的变化：

第二页：

第三页：

很容易观察出翻页变化的知识p后面的数字，倒推回第一页，发现一样的显示内容，因此，写一个循环，便可以爬取全部页面。

但是大众点评只提供了前50页的数据，所以，我们也只能爬取前50页。

这一次，笔者用的pyquery来分析网页的，所以我们需要定位到我们所爬取的数据的位置，如图：

在具体分析的网页的时候，我震惊了，大众点评的反爬做的太过分了，它的数字，一些文字居然都不是明文显示，而是代码，你还不知道怎么分析它。如图：

很烦的，一些文字又可以显示，一些又用代码表示。一些数字也是，不过好一点的是数字只有9个，只要稍微观察一下，就能发现数字的代码是什么了。这里笔者列出来了。 {'hs-OEEp': 0, 'hs-4Enz': 2, 'hs-GOYR': 3, 'hs-61V1': 4, 'hs-SzzZ': 5, 'hs-VYVW': 6, 'hs-tQlR': 7, 'hs-LNui': 8, 'hs-42CK': 9}。值得注意的是，数字1，是用明文表示的。

那么，如何用pyquery来定位呢，很简单，你找到你要获取的数据，然后右键→copy→cut selector，你复制到代码里面就OK了。pyquery的具体用法百度既有。

最后，我们获取了火锅50个页面的数据，每页15个数据，一共750家餐厅的数据。

分析

大众点评已经给出了星级评价，可以看看大致趋势。

准五星商户最多，可能因为大部分食客都习惯给好评，只有实在不满时才会打出低评有关，造成了评级一般不低，但近满分还是蛮少的。

在本文，我们假设评论数目为饭店的热度，也就是它越火，评论数目越多。

评论数目大多在1000以内，但是高于2000，甚至高于4000也还存在一些，这些饭店应该是一些网红店。以5000为约束，筛选出饭店均为小龙坎、蜀大侠都非常知名的火锅店。那么评论数量和星级有关系吗？看下图：

这里取其评论数平均值，发现对于四星以上商户来说，评论数和星级并不关系，但均比低于四星的饭店销量更好。这说明在四星以上之后，人们选择差别不大，但一般不愿意接受评论太差的饭店。

对于笔者这样的学生党来说，影响较大还有人均消费情况。

成都的火锅店人均消费大部分都在50-100的区间内，高于150的也有一些。对于笔者来讲，吃一顿火锅，人均在50-100是可以接受的，高于100，就要低头看看钱包了（）。那扩展看，人均消费和星级、评论数量有关系吗？

上图是人均消费和星级的关系，看起来并无任何关系，那说明一些口碑好的火锅店，其实人均也不贵。下面看看人均和评论数目的关系吧。

通过比较，发现评论数目低于500，人均在50-100区间是最多的。当然这肯定和评论数量、人均消费本身集中于这一阶段有关。

吃火锅，一家店的生意好坏，肯定还和它的特色菜有关，笔者通过jieba分词，将爬取到的推荐菜做了一个词云图，如下。

笔者最爱的牛肉是特色菜之最啊，尤其是麻辣牛肉，只要去吃火锅，都要来上一份，其次是毛肚、虾滑、鹅肠等等。

接下来是大家都关心的，口味、环境和服务的情况。

三者得分大多都是集中在8.0-9.2这一阶段，笔者认为，低于7.5分的饭店还是不要去尝试了。同时，星级评价应该也是由这三者得分产生的。

果然如预想的一向，星级评价越好，它在口味、环境和服务的得分越高。那么口味，环境，服务得分与评论数量，平均价格有关系吗？

如图所看，并无什么直接关系，但是我们发现口味、环境和服务三者之间存在着非常好的线性关系，于是单独拿出来画了一个较大的图。

我们并且拟合了线性关系，由于三星商户只有一家，它的情况较为特殊之外，其他星级在口味、环境和服务的关系拟合中保持的相当一致，这也证明我们的猜想，这些变量之间存在线性关系。鉴于笔者本文最大的目的是做推荐，于是，我们进行了K-means聚类，这里取K为3，并且把星级转换为数字，五星对应5分，准五星对应4.5分，以此类推。最终得到了三类，通过作图，看看聚类情况如何吧。

和我们想要的结果一致，在口味、环境、服务和星级上得分越高，我们就越推荐。然而推荐的店铺还是好多，能不能在集中一些呢？于是通过限制评论数量、人均消费和特色菜来进行推荐。由于笔者喜欢人少，便宜还有牛肉的店铺，这里得到了如下的结果：

代码

import time

import requests

from pyquery import PyQuery as pq

import pandas as pd

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'}

def restaurant(url):

# 获取网页静态源代码

try:

response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:

return response.text

except Exception:

return None

name=[]

url = []

star = []

comment = []

avg_price = []

taste = []

environment = []

services = []

recommend = []

num = {'hs-OEEp': 0, 'hs-4Enz': 2, 'hs-GOYR': 3, 'hs-61V1': 4, 'hs-SzzZ': 5, 'hs-VYVW': 6, 'hs-tQlR': 7, 'hs-LNui': 8, 'hs-42CK': 9}

def detail_number(htm):

try:

a = str(htm)

a = a.replace('1<', '<')

a = a.replace('.', '')

b = pq(a)

cn = b('span').items()

number = ''

for i in cn:

attr = i.attr('class')

if attr in num:

attr = num[attr]

number = number + str(attr)

number = number.replace('None', '')

except:

number = ''

return number

def info_restaurant(html):

# 获取饭店的名称和链接

doc = pq(html)

for i in range(1,16):

#获取饭店名称

shop_name = doc('#shop-all-list > ul > li:nth-child('+str(i)+') > div.txt > div.tit > a:nth-child(1) > h4').text()

if shop_name == '':

break

name.append(shop_name)

#获取饭店链接

url.append(doc('#shop-all-list > ul > li:nth-child('+str(i)+') > div.pic > a').attr('href'))

try:

star.append(doc('#shop-all-list > ul > li:nth-child('+str(i)+') > div.txt > div.comment > span').attr('title'))

except:

star.append("")

#获取评论数量

comment_html = doc('#shop-all-list > ul > li:nth-child('+str(i)+') > div.txt > div.comment > a.review-num > b')

comment.append(detail_number(comment_html))

#获取人均消费

avg_price_html = doc('#shop-all-list > ul > li:nth-child('+str(i)+') > div.txt > div.comment > a.mean-price > b')

avg_price.append(detail_number(avg_price_html))

#获取口味评分

taste_html = doc('#shop-all-list > ul > li:nth-child('+str(i)+') > div.txt > span > span:nth-child(1) > b')

taste.append(detail_number(taste_html))

#获取环境评分

environment_html = doc('#shop-all-list > ul > li:nth-child('+str(i)+') > div.txt > span > span:nth-child(2) > b')

environment.append(detail_number(environment_html))

#获取服务评分

services_html = doc('#shop-all-list > ul > li:nth-child('+str(i)+') > div.txt > span > span:nth-child(3) > b')

services.append(detail_number(services_html))

#推荐菜,都是显示三道菜

try:

recommend.append(doc('#shop-all-list > ul > li:nth-child('+str(i)+') > div.txt > div.recommend > a:nth-child(2)').text()+str(',')+\

doc('#shop-all-list > ul > li:nth-child('+str(i)+') > div.txt > div.recommend > a:nth-child(3)').text()+str(',')+\

doc('#shop-all-list > ul > li:nth-child('+str(i)+') > div.txt > div.recommend > a:nth-child(4)').text())

except:

recommend.append("")

for i in range(1,51):

print('正在获取第{}页饭店信息'.format(i))

hotpot_url = 'http://www.dianping.com/chengdu/ch10/g110p'+str(i)+'?aid=93195650%2C68215270%2C22353218%2C98432390%2C107724883&cpt=93195650%2C68215270%2C22353218%2C98432390%2C107724883&tc=3'

html = restaurant(hotpot_url)

info_restaurant(html)

print ('第{}页获取成功'.format(i))

time.sleep(12)

shop = {'name': name, 'url': url, 'star': star, 'comment': comment, 'avg_price': avg_price, 'taste': taste, 'environment': environment, 'services': services, 'recommend': recommend}

shop = pd.DataFrame(shop, columns=['name', 'url', 'star', 'comment', 'avg_price','taste', 'environment', 'services', 'recommend'])

shop.to_csv("shop.csv",encoding="utf_8_sig",index = False)

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