在学数据可视化，缺乏点数据举行实操，就想着从饿了么上面爬点外卖店信息。
主如果猎取数据，所以代码比较大略，直接上代码：
import requests
import json
import csv
def crawler_ele(page=0):
def get_page(page):
url = 'https://h5.ele.me/restapi/shopping/v3/restaurants?latitude=xxxx&longitude=xxxx&offset={page}&limit=8&terminal=h5'.format(page=page*8)
headers = {
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.80 Safari/537.36",
'cookie': r'xxxx'
}
re = json.loads(requests.get(url,headers=headers).text)
return re
re = get_page(page)
if re.get('items'):
with open('data.csv','a',newline='') as f:
writer = csv.DictWriter(f,fieldnames=['称号', '月销售量','配送费', '起送价', '风味','评分', '配送时长', '评分统计', '间隔', '所在'])
writer.writeheader()
for item in re.get('items'):
info = dict()
restaurant = item.get('restaurant')
info['所在'] = restaurant.get('address')
info['配送费'] = restaurant.get('float_delivery_fee')
info['称号'] = restaurant.get('name')
info['配送时长'] = restaurant.get('order_lead_time')
info['间隔'] = restaurant.get('distance')
info['起送价'] = restaurant.get('float_minimum_order_amount')
info['评分'] = restaurant.get('rating')
info['月销售量'] = restaurant.get('recent_order_num')
info['评分统计'] = restaurant.get('rating_count')
info['风味'] = restaurant.get('flavors')[0].get('name')
writer.writerow(info)
# print(info)
if re.get('has_next') == True:
crawler_page(page+1)
crawler_ele(0)
在这里简朴解释几句：
url 中的经纬度去掉了，能够自行查询增加须要爬取所在的经纬度，也能够经由过程挪用舆图api猎取经纬度；
headers 须要加 Cookies ，不然会有登录权限限定爬取页数；
末了挪用的是递归不是轮回，所以保留效果的 csv 文件内里会有多个反复表头，能够用 Excel 翻开删除反复值就能够了。
相干教程引荐：Python视频教程
以上就是python爬取饿了么的细致内容，更多请关注ki4网别的相干文章！
