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菜比肉貴?用 Python 采集蔬菜與肉類商品歷史價格,帶你了解了解~

開發(fā) 后端
前段時間,菜市場出現(xiàn)了一個奇特的現(xiàn)場:菜比肉貴!以北京為例,像豬肉的價格基本上從年初的25塊/斤逐步下降到現(xiàn)在的10塊/斤。

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大家好,我是才哥。

前段時間,菜市場出現(xiàn)了一個奇特的現(xiàn)場:菜比肉貴!

以北京為例,像豬肉的價格基本上從年初的25塊/斤逐步下降到現(xiàn)在的10塊/斤。

豬肉價格走勢

而一些蔬菜比如油麥菜從年初的2.5元/斤到現(xiàn)在的4.5元/斤,高的時候能有8元/斤;再比如菠菜從年初的1.7元/斤到現(xiàn)在的4元/斤,高的時候也能到7-8元/斤。

油麥菜價格走勢

廣大網(wǎng)友直呼:以前沒錢吃肉,現(xiàn)在沒錢吃菜!

我們知道前年 50塊一斤豬肉(也是離譜),現(xiàn)在可以買5斤,于是就有了下面這張對比圖:

以前沒錢吃肉,現(xiàn)在沒錢吃菜

那么,蔬菜價格目前到底是什么情況呢?全年一般又是什么樣的走勢呢?

今天,我們就用Python采集一下北京新發(fā)地菜市場的價格行情來一起了解下!

1. 網(wǎng)頁分析

目標(biāo)網(wǎng)站:北京新發(fā)地

網(wǎng)址信息:http://www.xinfadi.com.cn/priceDetail.html

我們通過翻頁(下一頁)查看后續(xù)數(shù)據(jù),但是發(fā)現(xiàn)地址欄url沒變,所以是動態(tài)加載的,那么老規(guī)矩:F12開發(fā)者模式—>Network—>XHR,然后翻頁可以找到數(shù)據(jù)請求信息如下:

最終,我們確認請求接口地址及請求方式與信息如下:

請求類型:post

  1. url = r'http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html' 
  2. # 請求參數(shù)如下,其中page為頁碼 
  3. FormData={ 
  4.         'limit': 20, 
  5.         'current': page, 
  6.         'pubDateStartTime''2021/01/01'
  7.         'pubDateEndTime''2021/10/30'
  8.         'prodPcatid':''
  9.         'prodCatid':''
  10.         'prodName':''
  11.         } 

確定以上信息后,我們就可以簡單的寫代碼進行數(shù)據(jù)采集了!

2. 數(shù)據(jù)采集

由于請求到的數(shù)據(jù)是json格式,比較好處理,我們直接上代碼(完整代碼)。

如果對代碼不是很了解,可以加筆者好友或者加咱們交流群討論!

  1. import requests 
  2. import pandas as pd 
  3. from tqdm import tqdm 
  4.  
  5. headers = { 
  6.     "Accept-Encoding""Gzip",  
  7.     "User-Agent""Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36"
  8.     } 
  9. dfList = [] 
  10. url = r'http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html' 
  11. for page in tqdm(range(1,5373)): 
  12.     FormData={ 
  13.         'limit': 20, 
  14.         'current': page, 
  15.         'pubDateStartTime''2021/01/01'
  16.         'pubDateEndTime''2021/10/30'
  17.         'prodPcatid':''
  18.         'prodCatid':''
  19.         'prodName':''
  20.         } 
  21.      
  22.     r = requests.post(url, data=FormData, headers=headers) 
  23.     data = r.json() 
  24.     dataList = data['list'
  25.     df = pd.DataFrame(dataList) 
  26.     dfList.append(df) 
  27.      
  28. df = pd.concat(dfList) 
  29. df.to_excel(r'菜品歷史價格行情.xlsx',index=None) 

采集進度

可以看到,其實該網(wǎng)站并沒有反爬,但是我們用最簡單的這種采集方式花了2小時23分鐘,屬實有點久。

那么怎么可以加速呢?進程、線程與攜程等方式可以加速,關(guān)于這方面的知識與應(yīng)用我們會在后續(xù)進行專題介紹哈,這里先預(yù)告一下。

最終,我們采集到10萬多條數(shù)據(jù)如下:

數(shù)據(jù)預(yù)覽

 

以上就是本次全部內(nèi)容,由于菜品類型較多,這里不做展開處理,大家可以自行下載研究哈。

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 可以叫我才哥
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