【爬虫实战】Python爬取美食菜谱
本文作者:周一鸣,中南财经政法大学金融学院
本文编辑:郭泽源
技术总编:孙一博
Stata and Python 数据分析
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一、操作思路
为了方便查阅,小编决定创建Excel,通过菜系进行分类并将同菜系的所有菜品放入同一Excel中。
通过观察豆果美食网,为了能获取中外美食的菜谱,首先我们需要获取所有相关菜系对应的网址;其次,在网址的源代码中爬取菜系底下所有菜品的名称,评分以及需要的原材料;之后,获取每个菜品的网址获取制作的详细内容,最后将所获取到的资料写入Excel中,其中同一菜系的菜品会记录到同一个Excel中,并以菜系命名。
二、操作步骤
1.创建Excel
首先,在获取美食信息之前,创建Excel,并定义Excel的写入规则,追加写入数据的规则以及读取Excel数据的规则,其具体代码如下:
import xlrd
import xlwt
from xlutils.copy import copy
def write_excel_xls(path, sheet_name, value):
index = len(value) # 获取需要写入数据的行数
workbook = xlwt.Workbook() # 新建一个工作簿
sheet = workbook.add_sheet(sheet_name) # 在工作簿中新建一个表格
for i in range(0, index):
for j in range(0, len(value[i])):
sheet.write(i, j, value[i][j]) # 像表格中写入数据(对应的行和列)
workbook.save(path) # 保存工作簿
def write_excel_xls_append(path, value):
index = len(value) # 获取需要写入数据的行数
workbook = xlrd.open_workbook(path) # 打开工作簿
sheets = workbook.sheet_names() # 获取工作簿中的所有表格
worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[0]) # 获取工作簿中所有表格中的的第一个表格
rows_old = worksheet.nrows # 获取表格中已存在的数据的行数
new_workbook = copy(workbook) # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象
new_worksheet = new_workbook.get_sheet(0) # 获取转化后工作簿中的第一个表格
for i in range(0, index):
for j in range(0, len(value[i])):
new_worksheet.write(i + rows_old, j, value[i][j]) # 追加写入数据,注意是从i+rows_old行开始写入
new_workbook.save(path) # 保存工作簿
def read_excel_xls(path):
workbook = xlrd.open_workbook(path) # 打开工作簿
sheets = workbook.sheet_names() # 获取工作簿中的所有表格
worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[0]) # 获取工作簿中所有表格中的的第一个表格
for i in range(0, worksheet.nrows):
for j in range(0, worksheet.ncols):
print(worksheet.cell_value(i, j), "\t", end="") # 逐行逐列读取数据
print()
2.获取所有菜品的标题,原材料和分数
其次,确认所爬取的内容为豆果美食网的菜谱栏下的所有中国菜,外国菜以及各地小吃。为了爬取到这些菜系小吃的资料,我们需要观察它们的网址,通过分析可以发现这些网址都是由'https://www.douguo.com/caipu'和其菜系名称组成。
那么为了获取中国和外国所有菜系的url,我们首先需要将所有菜系名称爬下来。其网络源代码如下图所示,可以发现<h2>与</h2> 之间的字就是各个品类,包括中国菜,外国菜和所有小吃等等,而下面<ul class="sortlist clearfix">与</div>之间黑色字体的内容就包含了同一类别下所有菜系的名称,即我们需要的内容。
不过,观察各地小吃那一类,由于从重庆小吃到黑龙江小吃其和上面的其余小吃的代码有一点差别,即增加了一个属性class为no_see, 如果想继续通过爬取黑色字体来获得小吃名称的话可能会爬取到不需要的字符串,而我们观察到每行代码中title下对应的字符串也是小吃的名称,因此通过'title="(.*?)"'来获取小吃名称会更加方便。
因此,我们只需要先把需要的大类都挑选出来再在每个大类之下通过正则表达式筛选出需要的字符即可获得所有菜系名称。具体代码如下:
import re
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://www.douguo.com/fenlei"
headers = {'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36'}
response = requests.get(url)
te = response.text
bf = BeautifulSoup(te)
lines = bf.find_all('div', attrs={'class':'sort-item'})
Chinesefoods = lines[22]
Chinesefood = re.findall('">(.*?)</a>', str(Chinesefoods))
Foreignfoods = lines[23]
Foreignfood = re.findall('">(.*?)</a>', str(Foreignfoods))
Snacks = lines[24]
Snack = re.findall('title="(.*?)"', str(Snacks))
Foods = Chinesefood + Foreignfood + Snack
结果如下:
此时我们便可以获取网址url,并通过Beautifulsoup进行解析然后通过正则表达式将同一菜系下所有菜品的标题,原材料和分数爬取出来:
for i in range(5):
url = 'https://www.douguo.com/caipu/{}/0/{}'.format(food,i*20)
headers = {'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36'}
response = requests.get(url)
te = response.text
bf = BeautifulSoup(te)
caipustitle = bf.find_all("a", attrs={"class":"cook-img"})
caipumaterial = bf.find_all("p", attrs={'class': 'major'})
caipuscore = bf.find_all("div", attrs={'class': 'score'})
caipu = bf.find_all("li", attrs={'class': 'clearfix'})
hrefs = re.findall('<a class="cook-img" href="(.*?)"', str(caipu))
for i in range(len(caipustitle)):
caiputitle = caipustitle[i]
title = re.findall('title="(.*?)" width',str(caiputitle))
material = re.findall(r'<p class="major">(.*?)</p>', str(caipumaterial[i]))
score = re.findall(r'<span>(.*?)分</span>',str(caipuscore[i]))
由于有的菜品的菜谱并没有评分,在score那一列是空着的,为了避免在Excel中追加数据时发生错位的现象,我们写下以下命令使得score列所有空值都以no代替:
if score == []:
score = ['no']
3.获取所有菜品的制作步骤
为能获取详细的制作步骤,我们需要获得每个菜品的url,通过分析可以发现这些url都是由'https://www.douguo.com/'和对应的href构成。因此每个菜品的url可以写成:
url1 = 'https://www.douguo.com/{}'.format(hrefs[i])
观察每个菜品的源代码,发现其与制作步骤相关的代码都很类似。以豌豆黄的做法为例,如下图所示,每个<div class="stepinfo">和</div>之间就是一个步骤。
由于每个步骤单独陈列在每一行中,并且前面有空格,为了能将各个步骤提取出来并去除掉前面的空格,其正则表达式可以写成:
step = re.findall('\r\n (.*?)\r\n', str(steps)) #steps就是所有步骤的代码
所以爬取各个美食的所有制作步骤的代码为:
url1 = 'https://www.douguo.com/{}'.format(hrefs[i])
headers = {'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36'}
response1 = requests.get(url1)
te1 = response1.text
bf1 = BeautifulSoup(te1)
steps = bf1.find_all("div", attrs={"class": "stepinfo"})
step = re.findall('\r\n (.*?)\r\n', str(steps))
4.将所有信息写入Excel
最后,将同一菜系下的所有title,material,score和step合并在一起然后一起写入Excel中,并通过for循环就可以完成所有美食菜谱的爬取。具体代码为:
title = [["title"], ["material"], ["score"], ["steps"]]
titlelist = []
titlelist.append(title)
allsteps = []
Foods = Chinesefood + Foreignfood + Snack
for food in Foods:
Foodvalue = []
for i in range(5):
url = 'https://www.douguo.com/caipu/{}/0/{}'.format(food,i*20)
headers = {
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36'}
response = requests.get(url)
te = response.text
bf = BeautifulSoup(te)
caipustitle = bf.find_all("a", attrs={"class":"cook-img"})
caipumaterial = bf.find_all("p", attrs={'class': 'major'})
caipuscore = bf.find_all("div", attrs={'class': 'score'})
caipu = bf.find_all("li", attrs={'class': 'clearfix'})
hrefs = re.findall('<a class="cook-img" href="(.*?)"',str(caipu))
for i in range(len(caipustitle)):
caiputitle = caipustitle[i]
title = re.findall('title="(.*?)" width',str(caiputitle))
material = re.findall(r'<p class="major">(.*?)</p>', str(caipumaterial[i]))
score = re.findall(r'<span>(.*?)分</span>',str(caipuscore[i]))
if score == []:
score = ['no']
url1 = 'https://www.douguo.com/{}'.format(hrefs[i])
headers = {'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36'}
response1 = requests.get(url1)
te1 = response1.text
bf1 = BeautifulSoup(te1)
steps = bf1.find_all("div", attrs={"class": "stepinfo"})
step = re.findall('\r\n (.*?)\r\n', str(steps))
Foodvalue.append(title + material + score + step)
book_name_xls = food+'美食信息.xls'
sheet_name_xls = 'xls表'
write_excel_xls(book_name_xls, sheet_name_xls, titlelist)
write_excel_xls_append(book_name_xls, Foodvalue)
最后就可以获得以下共计60个中外美食的Excel了。
以上就是爬取中外美食相关信息的所有步骤了,感兴趣的小伙伴也可以亲自去试试!
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