去年開始研究做爬蟲，搞了一套分布式的爬蟲系統(tǒng)，主要目標是幫別人做數據采集。后來看到黃燜雞米飯是怎么火起來的？ - 何明科的回答，進而關注了《數據冰山》，發(fā)現里面的大數據分析的文章都相當有意思，圖表也一個比一個專業(yè)。

我當時的表情大約是這樣的：

我的天哪，這么神奇嗎？ 放下手機，操起鍵盤，正準備也搞上一篇 “大數據分析：郭德綱和女演員的相愛相殺之后，wuli濤濤是如何火起來的”。后來轉念一想，這不是赤果果的抄襲了，媽媽是怎么教導我的。再說了，以我這樣的實力，寫了這樣的文章，以后別人還怎么寫呢？

俗話說得好：授人以魚不如授人以漁，獨樂樂不如眾樂樂。不如我們就以黃燜雞米飯為例，給大家講講如何才能寫出這樣一篇圖文并茂的分析文章來吧。

先來一段硬廣：本文所有代碼，都需要運行在本人搭建的神箭手云爬蟲框架上，打算完全自己寫爬蟲的同學，領會精神即可。

·????????數據來源分析

首先需要黃燜雞米飯門店的創(chuàng)建時間，來分析黃燜雞米飯隨時間的增長，其次需要門店的地域信息來分析不同地域黃燜雞米飯的增長情況。

分析大眾點評的商戶門店信息，可以在商戶的貢獻榜頁面找到相關的信息，如下圖：

這里需要對數據作幾個近似處理：

僅選取商戶名中包含"黃燜雞米飯"的門店

將商戶的添加時間近似看作門店的創(chuàng)建時間

大眾點評無法查到已經關閉的商戶，所以這里不考慮門店的關閉，僅選取現存的門店

• 開始寫爬蟲

上面分析了對數據的需求，下面就開始動手寫爬蟲爬取數據啦~

熟悉爬蟲的人都知道，一個爬蟲的基本工作流程是：

首先挑選一部分種子URL（也可以叫入口URL），并放入到待爬隊列中

從待爬隊列中取出一個URL，下載內容并從中抽取信息，同時發(fā)現新URL，并加入到待爬隊列中。重復此步驟，直至待爬隊列為空。

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上面加粗了3個重點，種子URL、抽取信息和發(fā)現新URL。

• 種子URL

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也可以叫入口URL，爬蟲以這些URL為入口，以某種規(guī)則發(fā)現新的URL，最終爬遍所有想要的網頁。為了爬取高效，我決定直接用大眾點評的搜索，選擇大眾點評的搜索結果頁作為入口URL，爬取結果頁的所有商戶并篩選后作為樣本數據。大眾點評的搜索也是分區(qū)域的，要把所有區(qū)域的搜索結果頁都作為入口URL，形如

http://www.dianping.com/search/keyword/{region_id}/0_%E9%BB%84%E7%84%96%E9%B8%A1%E7%B1%B3%E9%A5%AD

其中region_id從1到2323（很容易可以發(fā)現此范圍內是中國的區(qū)域，數字再大就到國外了，如果多了或者少了請告訴我）。

• 抽取信息

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從網頁中抽取信息，最常用的是xpath，這里我們需要抽取商戶id（防止重復），商戶名稱（過濾掉不含黃燜雞米飯的），創(chuàng)建時間，區(qū)域名稱，省份是沒有的，需要根據區(qū)域名稱得到。xpath可以結合Chrome的開發(fā)者工具來寫，并通過xpath插件來驗證，下面給出這幾項數據的xpath：

商戶id，抽取的數據中包含其他商戶id，需要進一步處理來得到id

//div[contains(@class,'shop-review-wrap')]/div/h3/a/@href

商戶名稱

//div[contains(@class,'shop-review-wrap')]/div/h3/a/text()

創(chuàng)建時間，需要進一步字符串處理后得到時間

//div[contains(@class,'block raw-block')]/ul/li[1]/span

區(qū)域名稱，同樣文本需要處理

//div[@class='breadcrumb']/b[1]/a/span/text()

• 發(fā)現新URL

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URL的發(fā)現規(guī)則不是必須配置的，但是配置之后，可以大大提高爬蟲的速率。對于大眾點評這樣規(guī)整的列表頁+詳情頁，配置好列表頁的url規(guī)則和詳情頁的url規(guī)則，爬蟲的目標就很明確，爬取速率杠杠的。一般這種規(guī)則用正則來表示，對于這里的爬蟲，列表頁規(guī)則為

http://www.dianping.com/search/keyword/\\d+/0_.*

詳情頁規(guī)則為

http://www.dianping.com/shop/\\d+/editmember

另外，大眾點評限制了IP的訪問頻率，這里可以把降低爬取速率，或是使用代理。如果你使用的是神箭手云爬蟲，則代碼如下

configs.enableProxy = true;

自己寫爬蟲的同學，請自行Google代理IP，此處不再贅述。

• 用爬取的數據配置出圖表

折騰出了這么多代碼，約摸著看到這的都是真愛了，那么趕緊看看我們的成果吧：

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總共爬取到14000多條數據，現在就以這些數據作為樣本來分析（下面涉及到的圖表的設置，都是在神箭手云平臺上操作完成的）。

1. 黃燜雞米飯的整體增長

像原文里的分析一樣，以季度為單位，作出2012年至2016年，黃燜雞米飯的門店數隨時間的增長情況。先看下出來的圖：

上圖中，柱形繪制的是各個季度門店的新增數，折線繪制的是截止到某個季度的總門店數。對于柱形圖/折線圖，首先設置X軸和Y軸。Y軸比較簡單，就是門店數，值類型是value，一個Y軸就可以了，不需要第二個Y軸；X軸是按季度劃分的，值類型是category，需要在爬取結果的create_time字段上作區(qū)間劃分，這里展示的"新增"和"總店數"兩個數據，它們的統(tǒng)計區(qū)間是不一樣的，"新增"統(tǒng)計的是create_time落在某個季度的門店數，而"總店數"統(tǒng)計的是create_time在某個季度之前的門店數，所以這里的區(qū)間劃分需要定義兩個。

X軸和Y軸定義好之后，開始定義數據。

新增數展示為柱形圖。X軸的字段選擇create_time，在create_time上劃分區(qū)間，這里通過簡單的字符串比較就可以劃分出季度區(qū)間，比如"2013-Q2"，定義它的最小值為"2013-04-01"，最大值為"2013-07-01"。Y軸只需要對劃分出的區(qū)間作count操作就可以，所以配置Y軸字段為'*'，操作選擇計數。

總店數展示為折線圖。總店數跟新增數唯一的區(qū)別就是區(qū)間劃分，比如"2013-Q2"，只定義它的最大值為"2013-07-01"就好了。

下圖為部分設置界面。

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配置完成后保存，就可以查看生成的圖表了。

2. 分區(qū)域分析黃燜雞米飯的增長

逐年觀察各個省份黃燜雞米飯門店數的增長情況，時間維度體現在多張圖上，省份的數據通過中國地圖的著色深淺來表示。先看效果圖：

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圖表類型為中國地圖，配置也比較簡單。首先在create_time上添加過濾條件來配置年份，比如要配置2014年的地圖，添加過濾條件，字段選擇create_time，設置最大值為"2015-01-01"；配置區(qū)域字段為province_name，數據還是計數操作，選擇字段為'*'，操作為count。這樣就會篩選出2014年底黃燜雞米飯的門店，并以省為單位，分別統(tǒng)計門店個數。最后設置圖例，不同門店數用不同的顏色填充，就可以作出上面的系列圖。

大功告成，一碗熱騰騰的黃燜雞米飯就可以上桌了，如果想搞什么大盤雞，小盤雞，紅燒肉,×××啥的的，相信你都已經不在話下了吧。如果想要完整代碼的，請直接私信我，為了降低這篇軟文的廣告密度，在這里就不貼了。

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-----------------------一覺醒來決定還是貼個源碼鏈接----------------------------------------

samples/dianping.js at master ·ShenJianShou/samples · GitHub

轉載于:https://blog.51cto.com/11578123/1771742

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何写出《黄焖鸡米饭是怎么火起来的》这样的文章的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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