数据爬取三部曲。对于美食家来说，这没什么大不了的。..然而，最后的结果是，午餐和晚餐都没有时间吃。..情况如下：ChromeF12直接定位get请求，响应结果为json。研究了get的参数，发现了一个奇怪的参数token？！我们先不理它，直接修改参数翻页，请求数据！！！数据爬取三步走的开始填坑的问题来了！折腾了半天，发现这个token是时效性的，是js生成的。..这也不是问题，get请求不起作用，我们仍然有selenium。悲催的是，美团真的是直接封杀selenuim数据爬取三部曲，填坑又回到原点的大厂。没办法，只能从令牌入手。经过一番搜索，我找到了一个js文件。..好，继续，因为之前没有用python直接调用js，百度了一下发现pyexecjs，PyV8等都可以用。悲催的是我的python2.7安装pyexecjs后一直不能正常工作，PyV8没有问题。只是PyV8的安装过程太悲催了，废话不多说，直接上代码：我把js文件存放在本地python中，用PyV8直接解析执行token的js事件程序自动生成token。上海数据的数据可视化显示，统计人员发现美团在数据上还是有限制的，每类餐饮场所每页最多可以显示32页，一共32页。即32*32=1024个京沪各类菜系占比的数据可视化。可以看出，两地川湘、烧烤、西餐的比重最大。陆川和马晓没有区别。数据中包含了每家店铺的产品评论数，我们可以通过分析每类食品的总评论数来显示受欢迎程度。由于展示效果，我们只展示top10北京和上海top10美食情况。京沪火锅繁荣对比一下两地同类美食的平均价格：上海的消费水平已经超过了首都。..哈哈哈以上仅为个人简单分析，不代表权威发布仅供娱乐。欢迎各界朋友交流学习。好了，我的方便面做好了。..嗯，真香！！！作者：Kying，喜儿旗节目单王。从事智慧旅游和数据挖掘。python新手，希望与志同道合的人煮酒谈英雄，数据森林特邀作者。
