Python爬取3032个美食菜谱：数据清洗与分析实战

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。