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1. 项目简介

本项目利用网络爬虫技术从某外卖平台APP采集餐饮商铺数据，系统采用 flask 搭建 web 后台，利用 pandas 等工具包实现对数据整体质量分析、评分和价格等维度分析等进行统计分析，并利用 bootstrap + echarts 进行前端渲染可视化。同时对分析出的商铺平均得分和平均价格等信息，通过百度地图API实现热力图的可视化展示。

2. 功能组成

基于外卖平台POI的城市餐饮业空间热点分析的功能主要包括：

3. 外卖平台 POI 数据采集

利用 python 的 request + beautifulsoup 抓取某外卖平台的 POI 数据：

api_url = 'https://meishi.xxxx.com/i/api/channel/deal/list'
all_items_infoes = []
fout = open('南京餐饮业空间数据.json', 'a+', encoding='utf-8')page = 98
while True:print('抓取第 {} 页的美食数据...'.format(page + 1))offset = 15 * page# 解析返回的 json 格式数据data = Nonetry:data = get_html(api_url, offset)params = {"uuid": "xxxx.xxxxxxx", "version": "8.2.0", "platform": 3, "app": "","partner": 126, "riskLevel": 1, "optimusCode": 10,"originUrl": "http://meishi.xxxxxxx.com/i/?ci=55&stid_b=1&cevent=imt%2Fhomepage%2Fcategory1%2F1","offset": offset, "limit": 15, "cateId": 1, "lineId": 0, "stationId": 0, "areaId": 0, "sort": "default","deal_attr_23": "", "deal_attr_24": "", "deal_attr_25": "", "poi_attr_20043": "", "poi_attr_20033": ""}response = requests.post(url, params, headers=headers)encode = chardet.detect(response.content)response.encoding = 'gbk' if encode['encoding'] == 'GB2312' else 'utf8'data = json.loads(response.text)item_list = data['data']['poiList']['poiInfos']except:  # 所有数据抓取完成，跳出循环print(data)time.sleep(10 + random.random())continuefor item in item_list:item_info = {'均价': item['avgPrice'],'评分': item['avgScore'],'类别': item['cateName'],'图片': item['frontImg'] if not item['frontImg'].startswith('//') else 'http:' + item['frontImg'],'经度': item['lng'],'纬度': item['lat'],'商铺名称': item['name'],'所在地区': item['areaName']}all_items_infoes.append(item_info)if len(all_items_infoes) % 10 == 0:fout.writelines([json.dumps(line, ensure_ascii=False) + '\n' for line in all_items_infoes])fout.flush()all_items_infoes.clear()time.sleep(6 + random.random()*10)page += 1

4. 基于外卖平台POI的城市餐饮业空间热点分析系统

4.1 系统注册登录

4.2 店铺名称关键词抽取和词云分析

4.3 餐饮店铺类型分布情况

4.4 餐饮店铺人均价格和评分在不同地区的分布情况

4.5 地区不同类型餐饮店铺的人均价格和评分的分布情况

4.6 商铺好评度空间热力图分析

4.7 商铺餐饮平均价格空间热力图分析

5. 总结

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。

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