Python爬取3032个美食菜谱:数据清洗与分析实战
30 浏览量
更新于2024-06-16
收藏 4.09MB DOCX 举报
本文主要介绍了如何利用Python编程语言进行美食信息的网络抓取和数据分析,以实现成为一个合格的“吃货”。作者首先从豆果美食网抓取了3032个菜谱,这些菜谱涵盖了川菜、粤菜、湘菜等八大中国菜系,包括菜谱名称、链接、所需材料、评分以及图片等关键信息。数据获取部分,作者分享了使用Python的简洁代码,通过构建URL模板和递归爬取多页来实现数据抓取。
在数据清洗阶段,作者强调了数据预处理的重要性。他们使用了Pandas库,这是一个强大的数据处理工具,对数据进行了去重(删除重复的菜谱)、处理缺失值(剔除含有缺失数据的记录)以及评分字段的规范化(将评分字段中的字符串转化为数字以便于后续的统计和分析)。通过删除重复项和处理缺失值,确保了数据的质量和可用性。
主函数`main()`定义了一个动态URL生成器,用于指定菜系和页码,通过`time.sleep()`函数随机增加等待时间以避免过于频繁的请求被识别为机器人。循环结构遍历了所有中国菜系,并爬取了每种菜系的多页数据,展示了灵活的爬虫设计。
整个过程不仅涉及到了网络爬虫技术,还运用了Python编程的基础知识,如字符串操作、函数定义和异常处理,以及数据科学中的数据清洗和预处理。通过分析这些抓取的菜谱数据,作者可以进一步探索菜谱的受欢迎程度、地域分布、评分趋势等,从而为读者提供个性化的美食推荐或进行深入的美食研究。
本文对于想要学习Python网络爬虫或对美食爱好者来说,提供了实用的技巧和示例,有助于提升数据处理能力,并帮助他们在享受美食的同时,也能从数据中发现乐趣和洞察。
2019-08-12 上传
2023-02-21 上传
2023-09-13 上传
2023-03-30 上传
2023-12-30 上传
2023-03-20 上传
2023-04-28 上传
2024-07-10 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/user-vip.1c89f3c5.png)
zz_ll9023one
- 粉丝: 915
- 资源: 5091
最新资源
- AirKiss技术详解:无线传递信息与智能家居连接
- Hibernate主键生成策略详解
- 操作系统实验:位示图法管理磁盘空闲空间
- JSON详解:数据交换的主流格式
- Win7安装Ubuntu双系统详细指南
- FPGA内部结构与工作原理探索
- 信用评分模型解析:WOE、IV与ROC
- 使用LVS+Keepalived构建高可用负载均衡集群
- 微信小程序驱动餐饮与服装业创新转型:便捷管理与低成本优势
- 机器学习入门指南:从基础到进阶
- 解决Win7 IIS配置错误500.22与0x80070032
- SQL-DFS:优化HDFS小文件存储的解决方案
- Hadoop、Hbase、Spark环境部署与主机配置详解
- Kisso:加密会话Cookie实现的单点登录SSO
- OpenCV读取与拼接多幅图像教程
- QT实战:轻松生成与解析JSON数据