下厨房爬虫分析：打造你的家常菜配料词云

本文主要讲述了如何使用Python爬虫技术从下厨房网站抓取【家常菜】、【快手菜】和【下饭菜】类别的菜谱数据，通过分析菜谱中的【用料】来了解常用食材，从而帮助解决日常烹饪时的材料选购问题。 在学习和实践Python爬虫的过程中，作者面临的问题是如何确定做饭所需购买的食材种类和数量。通过爬取下厨房网站的相关分类，可以获取到菜品的名称、评分、制作人数以及最重要的【用料】信息。作者选取了最受欢迎的标签，爬取了10页的数据，每页20条，共计600条左右的数据（去除重复后为438道菜谱）。 爬取过程相对简单，因为下厨房网站的结构清晰，没有复杂的异步加载。作者使用了`requests`库进行网络请求，`lxml`库解析HTML文档，并结合`pandas`库将数据整理成DataFrame，便于后续处理和分析。具体爬取的URL包括三个分类的第10页，分别对应家常菜、下饭菜和快手菜。 ```python URL = 'http://www.xiachufang.com/category/40076/pop/?page={}' headers = { 'Host': 'www.xiachufang.com', 'Upgrade-Insecure-Requests': '1', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } # 爬取用料的XPath表达式 ingREDIENT_XPATH = '//div[@class="ings"]/table/tbody/tr/td[1]/text()' ``` 通过运行这段代码，可以获取到菜谱的用料部分，然后对这些数据进行清洗和统计，找出高频出现的食材，形成词云图。词云图是一种视觉化的信息展示方式，能够直观地展示出不同食材出现的频率，帮助用户了解哪些食材在做家常菜、快手菜和下饭菜时最为常用。 后续数据分析可能包括以下步骤： 1. 数据清洗：去除非食材文本，如“份”、“个”等量词，只保留食材名称。 2. 数据整合：将同一食材的不同写法统一，例如“姜”和“生姜”视为相同食材。 3. 频次统计：计算每种食材在所有菜谱中出现的次数。 4. 词云生成：使用Python的`wordcloud`库，根据食材频次生成词云图。 这种爬虫分析方法不仅可以用于个人的烹饪需求，也可以扩展到餐饮行业的市场研究，了解大众烹饪喜好，为食材供应商或餐饮企业提供参考。通过深入的数据挖掘，还可以发现不同地区、季节或特定人群的饮食偏好，进一步推动个性化推荐系统的开发。