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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):
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):
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:
自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,基本涵盖了95%以上Python开发知识点,真正体系化!
由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新
如果你觉得这些内容对你有帮助,可以添加V获取:vip1024c (备注Python)
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,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。
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。
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