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大众点评爬虫、API,可以进行单独城市、单独地区、单独商铺的爬取、搜索、多类型地区搜索、信息获取、提供MongoDB数据库存储支持,可以进行点评文本解密的爬取、存储

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cheungxi/DPspider

This branch is 13 commits ahead of Mocha-Pudding/DPspider:master.

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May 4, 2019
9f2764a · May 4, 2019

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16 Commits
Apr 18, 2019
Jan 14, 2019
Apr 30, 2019
Apr 30, 2019
Apr 30, 2019
Apr 30, 2019
Jan 2, 2019
May 4, 2019
Jan 14, 2019
Jan 14, 2019
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Jan 14, 2019
Apr 30, 2019
Jan 14, 2019
Apr 18, 2019

Repository files navigation

大众点评爬虫可用api

可用于大众点评网页版

目前可用:

  • 获取大众点评当前可以查询查看到店铺的所有已激活城市信息
  • 获取大众点评里所有省市直辖市的provinceId以及地区areaId
  • 根据给定的中文城市、地区名称来获取其大众点评首页链接
  • 通过id获取地区名称
  • 通过id获取地区内的所有子地区信息
  • 获取某个城市的 热搜关键词
  • 获取某个城市的 当前可见有效店铺分类
  • 获取某个城市的 当前可见有效的辖区信息,包含子地区
  • 获取某个城市的 某个关键词相关的搜索结果和结果数
  • (单线程与多线程)搜索某个城市关于某个关键词的某个分类、子地区、排序方式的相关店铺并支持MongoDB存储和本地文件存储
  • 获取某个商铺的评分、星级、地址、电话、点评数、人均消费、点评标签、点评种类等
  • 获取某个商铺的加密点评信息,支持条数设定

环境

使用环境:

  • win 7 64bits
  • pycharm
  • python3

第三方库:

  • bs4 >=0.0.1
  • lxml >=4.2.5
  • pymongo >=3.7.1
  • requests >=2.19.1

使用前

因为大众点评的反爬措施,需要设置IP代理以及随机切换可用的User-Agent来进行大量数据的爬取。

IP代理(Proxy)

如何设置?config.py中有详细的各个代理设置注释,建议使用PROXY_POOL进行IP代理,可以使用一次一个的接口来获取代理IP。

UA池

user-agent可以使用settings.py中的UA池,如果你有更多的可用UA,可以自己加进去或者替换掉。

用户cookie

如果你需要爬取加密的商铺点评数据(页数>1),则需要添加点评用户的登陆cookie到config.py的COOKIE中。具体内容为一个字符串,如: '_lxsdk_cuid=1681d897b62c8;_hc.v=ff4f63f6;thirdtoken=c9792'之类的。可以在浏览器调试界面获得。

数据库存储(MongoDB)与本地存储

如果需要存储搜索的店铺数据,则需要到config.py中设置MongoDB的数据库设置(本地存储可以在城市搜索api中设置保存本地的路径。),其中

  • 'database'为默认使用的数据库,
  • 'records'为记录抓取的数据表名,
  • 'searchDB'为搜索结果存放的数据库

其他相关的配置可以参见config.py 中的设置注解

使用

解密

2019-05-04:

大众点评网页版最近的点评使用woff字体反爬,最新的解密请看GitHub库:01ly/Anti-Spider

如果你看到这里只是为了找到如何解密当前大众点评的加密标签,也许下面这段代码就是你要的:

#coding:utf-8
import codecs
from util.shop import parse_shop_css
from decrypt import Decrypter
from bs4 import BeautifulSoup as bs 
# 解密步骤1:获取当前页面的html内容
with codecs.open('txt/fake.html','r',encoding='utf-8') as f:
    html = f.read()
# 解密步骤2:获取当前页面的加密用css文件内容,具体获取可以用正则匹配等
with codecs.open('txt/fake.css','r',encoding='utf-8') as f:
    css = f.read()
# 解密步骤3:整个html进行解析后,获取要解密内容所在的标签,例如,店铺地址所在的标签,店铺点评评论
soup = bs(html,'lxml')
address_tag = soup('div',class_='expand-info address')[0]
comment_tag = soup('p',class_='desc J-desc')[0]
print(f'未解密地址标签:{address_tag}\n')
print(f'为解密店铺点评评论:{comment_tag}\n')
# 解密步骤4:直接解析获取到的CSS文件,具体规则看函数parse_shop_css
# 此步骤获取到解密映射字典
cls_dict,css_dict = parse_shop_css(css)
# 解密步骤5:使用Decrypter对象解密标签获得解密文本
# 其中,Decrypter的decrypt函数增加了参数说明
# 下面解析地址标签的内容
decrypter = Decrypter()
text = decrypter.decrypt(address_tag,cls_dict,css_dict)
dp = decrypter.decrypt(comment_tag,cls_dict,css_dict,comment=True)
print(f'解密后地址文本:{text}\n')
print(f'解密后店铺点评评论:{dp}\n')
#其他的加密标签解密也是类似的:)

可以直接运行

python how_to_decrypt_tags

查看具体对比解密输出

  • 获取大众点评当前可以查询查看到店铺的所有已激活城市信息
from dianping import DianPing
dp = DianPing()
cities = dp.active_cities

返回结果 cities 为大众点评全国可以显示搜索到店铺的激活城市列表:

[
   {
        "activeCity": true, 
        "appHotLevel": 1, 
        "cityAbbrCode": "BJ", 
        "cityAreaCode": "010", 
        "cityEnName": "beijing", 
        "cityId": 2, 
        "cityLevel": 1, 
        "cityName": "北京", 
        "cityOrderId": 406, 
        "cityPyName": "beijing", 
        "directURL": "", 
        "gLat": 39.904667, 
        "gLng": 116.408198, 
        "overseasCity": false, 
        "parentCityId": 0, 
        "provinceId": 1, 
        "scenery": false, 
        "tuanGouFlag": 1
    },
    ...
]
  • 获取大众点评里所有省市直辖市的provinceId以及地区areaId
from dianping import DianPing
dp = DianPing()
provinces = dp.provinces

返回结果 provinces 为全国的省、直辖市的ID信息:

{
    "北京": {
        "areaId": 1, 
        "provinceId": "1"
    }, 
    "天津": {
        "areaId": 1, 
        "provinceId": "2"
    }, 
    "河北": {
        "areaId": 1, 
        "provinceId": "3"
    }, 
    "山西": {
        "areaId": 1, 
        "provinceId": "4"
    }, 
    ...
}
  • 根据给定的中文城市、地区名称来获取其大众点评首页链接
from city import City
beijing = City('北京')
url = beijing.url

返回结果 url 为北京市的大众点评首页:

http://www.dianping.com/beijing
  • 获取某个城市的 当前可见有效的辖区信息,包含子地区
from city import City
beijing = City('北京')
beijing.get()
locations = beijing.locations

返回结果 locations 为当前城市的所有子地区信息:

[
    {
    "text": "海淀区", 
    "value": "17", 
    "children": [
        {
            "text": "双榆树", 
            "value": "2587", 
            "children": [
                {
                    "text": "HQ尚客百货", 
                    "value": "6975"
                }, 
                {
                    "text": "当代商城", 
                    "value": "2622"
                }, 
                {
                    "text": "华星影城", 
                    "value": "2665"
                }, 
                {
                    "text": "双安商场", 
                    "value": "2720"
                }
            ]
        }, 
        ...
    ]
    },
    ...
]
  • 通过id获取城市的某个地区名称
#id 必须为城市中某个地区的id
from util.city import find_region_by_id
from city import City
beijing = City('北京')
beijing.get()
someplace = find_region_by_id(6975,beijing.locations)

返回结果 someplace 为北京地区的对应id的子地区名称:

# ID 6975 对应的地区
HQ尚客百货
  • 通过id获取地区内的所有子地区信息
from util.city import find_children_regions
from city import City
beijing = City('北京')
beijing.get()
sub_regions = find_children_regions(5956,beijing.locations)

返回结果 sub_regions 为当前id下的所有子地区id列表:

# id 在城市的子地区列表中,但其未有子地区,返回:
False
# id 在城市的子地区列表中, 如果其有子地区的话则返回子地区id列表:
['6008']
# id 不在城市的子地区列表中,则返回城市的一级子地区:
['17', '5951', '328', '15', '5952', '14', '5950', '9158', '16', '20', '9157']
  • 获取某个城市的 热搜关键词
from city import City
beijing = City('北京')
beijing.get()
hot = beijing.hot

返回结果 hot 为当前城市“北京”的热搜词汇列表(包含其所属分类id等信息):

[    
    {
        "subtag": "3",     
        "location": "7", 
        "maincategoryids": "35,60", 
        "datatype": "3002", 
        "id_": "786881", 
        "suggestkeyword": "温泉"
    }, 
    {
        "subtag": "18", 
        "location": "8", 
        "maincategoryids": "10", 
        "datatype": "3002", 
        "id_": "692874", 
        "suggestkeyword": "烤鸭"
    },
    ...
]
  • 获取某个城市的 当前可见有效店铺分类
from city import City
beijing = City('北京')
beijing.get()
category = beijing.category

返回结果 category 为该城市所有的店铺分类信息列表:

[
    {
        "text": "酒吧", 
        "value": "133", 
        "children": [
            {
                "text": "清吧", 
                "value": "33950"
            }, 
            {
                "text": "Live House", 
                "value": "33951"
            }, 
            {
                "text": "夜店", 
                "value": "2951"
            }
        ]
    }, 
    {
        "text": "茶馆", 
        "value": "134"
    }, 
    ...
]
  • 获取某个城市的 某个关键词相关的搜索结果和结果数
from city import City
beijing = City('北京')
beijing.get()
relative = beijing.get_relative('健身')

返回结果 relative 为北京市关键词“健身”相关的搜索词汇以及其对应结果数:

{
    "良子健身 京粮大厦店": "1", 
    "健身游泳瑜伽综合性会所": "1", 
    "Hey Heroes!私教健身工作室 泛悦坊店": "1", 
    "ULife悦体健身 五棵松店": "1", 
    "U-Vista优维斯塔健身工作室 金融街旗舰店": "1", 
    "健身房24小时": "161", 
    "健身体验卡": "1", 
    "锐健身": "29", 
    "Hot Fitness 热健身工作室 霍营店": "1", 
    "锻造健身ForgingFitness国际私教工作室": "1"
}
  • (单线程与多线程)搜索某个城市关于某个关键词的某个分类、子地区、排序方式的相关店铺并支持MongoDB存储和本地文件存储
  • 单线程搜索下载相关店铺

下例为搜索下载北京市“海淀区”店铺分类为“运动健身”的“有团购”的与“器材”相关的所有店铺,搜索下载结果“按人气排序”, save表示是否保存进MongoDB数据库,details表示是否抓取店铺的详细信息。具体参数可见search函数注释。

from city import City
from dbhelper import Database
from config import MongoDB
db = Database(MongoDB)
beijing = City('北京',searchDB=db)
beijing.get()
results = beijing.search('器材',category='运动健身',location='海淀区',filter='有团购',sort='按人气排序',save=True,details=True)

返回结果 results 为搜索到的相关店铺,具体内容,单个店铺的MongoDB数据库显示:

{
    "_id" : ObjectId("5c3c88f265b2fd3134266c7b"),
    "店名" : "优享健身(金源店)",
    "星级" : "四星商户",
    "注册时间" : "2017-07-25T23:19:00",
    "地址" : " 远大路世纪金源燕莎B1层卜蜂莲花超市内南侧家电区",
    "人均" : 3526,
    "预订" : false,
    "分店url" : "http://www.dianping.com/brands/b93357498s45g45",
    "商铺图片" : "http://vfile.meituan.net/joymerchant/-1945301364589883676-23601423-1525363931678.jpg",
    "商铺标签" : "健身房",
    "纬度" : 39.9573,
    "经度" : 116.28518,
    "电话" : [ 
        "010-57159188"
    ],
    "店铺ID" : 93357498,
    "会员卡ID" : 0,
    "地区" : [ 
        "远大路"
    ],
    "expand" : 0,
    "poi" : "HEHHURZVVGIDGF",
    "promoId" : 0,
    "shopDealId" : 27807431,
    "shopPower" : 40,
    "hasSceneryOrder" : false,
    "点评数" : "118",
    "点评标签" : [ 
        "环境优雅(43)", 
        "服务热情(17)", 
        "设施很赞(15)", 
        "教练很棒(14)", 
        "器械齐全(7)", 
        "体验很棒(7)", 
        "干净卫生(4)", 
        "高大上(4)"
    ],
    "点评类别" : {
        "图片" : "55",
        "好评" : "85",
        "中评" : "7",
        "差评" : "26"
    },
    "评分" : {
        "设施" : "8.3",
        "环境" : "8.2",
        "服务" : "7.6"
    }
}
  • 多线程搜索下载相关店铺

多线程搜索与单线程搜索流程一致,只是搜索线程多开了而已,线程数为搜索结果的页数,最多为50个(大众点评目前单页最多个数)。启用多线程的话,由于使用代理IP,有可能同时 获取的代理多个线程都是同一个,所以在config.py加入了RANDOM_INTERVAL(随机等待间隔)防止多个线程使用同一个代理被封。

  • 获取某个商铺的评分、星级、地址、电话、点评数、人均消费、点评标签、点评种类等

下例以获取id为507576的店铺信息为例

from shop import Shop
store = Shop('507576')
store.get()
#店铺名
name = store.name
#店铺星级,50为五星,40为四星,35为三星半
stars = store.stars
#地址
address = store.address
#联系方式
phone = store.phone
#点评数
reviews = store.reviews
#人均消费
average = store.average
#顾客评分
scores = store.scores
#点评种类及数量
comment_kinds = store.comment_kinds
#点评标签及数量
review_tags = store.review_tags

返回结果 :

'满福楼'
'50'
'朝阳门外大街8号蓝岛大厦东区六层(东大桥铁站D2出口)''
'64030992 64053088'
'18821'
'128'
{'口味': '9.1', '环境': '9.1', '服务': '9.1'}
{'图片': '3513', '好评': '17632', '中评': '355', '差评': '95'}
['回头客(404)', '干净卫生(253)', '上菜快(106)', '停车方便(59)', '夜景赞(5)', '请客(161)', '朋友聚餐(93)', '家庭聚餐(44)', '现做现卖(22)', '下午茶(9)']
  • 获取下载保存某个商铺的加密点评信息,支持条数设定

获取点评需要使用cookie,具体使用参见“使用前”,默认保存数据进入数据库,具体的参数详情参见get_reviews函数注释。下例以获取店铺id为 507576 的商铺以第2页为起点的 300条加密点评为例:

from comment import Comments
from dbhelper import Database
from config import MongoDB
dianpingDB = Database(MongoDB)
target_shop = Comments('50576',db=dianpingDB)
target_shop.get()
target_shop.get_reviews(tname='保存数据表名',count=300,frompage=2)

结果已经被存储在数据库中,MongoDB数据库中的单条点评数据内容具体为:

{
	"_id" : ObjectId("5c3c914e65b2fd3384558c69"),
	"点评ID" : "496225994",
	"点评链接" : "http://www.dianping.com/review/496225994",
	"点评用户" : "好想吃好",
	"用户ID" : "781396343",
	"用户主页" : "http://www.dianping.com/member/781396343",
	"用户头像" : "https://p0.meituan.net/userheadpicbackend/83fe454da66682fcbd43aed7e716f7c5104831.jpg",
	"用户等级" : "lv5",
	"VIP用户" : true,
	"点评商铺" : "满福楼",
	"商铺ID" : "507576",
	"点评星级" : "50",
	"用户评价" : {
		"口味" : "非常好",
		"环境" : "非常好",
		"服务" : "非常好"
	},
	"点评时间" : "2019-01-13 21:17",
	"点评图片" : [
		"http://qcloud.dpfile.com/pc/chB7IwRZcpIwgAZu6ZkIE1Ts_aTNOyiGGbmIGbs4RjCN3JfGN-IioWlr9osF8hImjoJrvItByyS4HHaWdXyO_DrXIaWutJls2xCVbatkhjUNNiIYVnHvzugZCuBITtvjski7YaLlHpkrQUr5euoQrg.jpg",
		"http://qcloud.dpfile.com/pc/zGhlhFul5cqBQs7e5Vz8vKGz21xv2xOlIEIwy7kf50p-NpRbr0UwQ7niAIDwKWOCjoJrvItByyS4HHaWdXyO_DrXIaWutJls2xCVbatkhjUNNiIYVnHvzugZCuBITtvjski7YaLlHpkrQUr5euoQrg.jpg",
		"http://qcloud.dpfile.com/pc/Ve_jDe47G9v8Da_Hsy9MpZqCs0Fb67Yq6j2rkpqgN7H0kAawvhDXOXBa2ZnI1FIWjoJrvItByyS4HHaWdXyO_DrXIaWutJls2xCVbatkhjUNNiIYVnHvzugZCuBITtvjski7YaLlHpkrQUr5euoQrg.jpg",
		"http://qcloud.dpfile.com/pc/StJvWhLl7MjtPi7VbNfYIR2I1IS9esxPO21bqfDKVaPygfipf3l2ctLCNDL5jbj1joJrvItByyS4HHaWdXyO_DrXIaWutJls2xCVbatkhjUNNiIYVnHvzugZCuBITtvjski7YaLlHpkrQUr5euoQrg.jpg",
		"http://qcloud.dpfile.com/pc/7UmBsS10yRloypGc2Pp1pdlmdKP2hDzRhWT5wZLgI-JbnpM9T49yMmnt4yPiPxuwjoJrvItByyS4HHaWdXyO_DrXIaWutJls2xCVbatkhjUNNiIYVnHvzugZCuBITtvjski7YaLlHpkrQUr5euoQrg.jpg",
		"http://qcloud.dpfile.com/pc/sI_CeStxWNFGJcOTa1bhmxOKkLGBEHBmXGaXkST7jk8t-HQzlOY35ADlO6UZvd_rjoJrvItByyS4HHaWdXyO_DrXIaWutJls2xCVbatkhjUNNiIYVnHvzugZCuBITtvjski7YaLlHpkrQUr5euoQrg.jpg",
		"http://qcloud.dpfile.com/pc/fXFthqUVtnH64f56FytXNTHCV_h2ItUd8n-LqQllEf8Ho8itsBkcmVncTI8kIYxjjoJrvItByyS4HHaWdXyO_DrXIaWutJls2xCVbatkhjUNNiIYVnHvzugZCuBITtvjski7YaLlHpkrQUr5euoQrg.jpg",
		"http://qcloud.dpfile.com/pc/7DrPJ4wMkZMQJQMwzrV_htFX28QHwS538qf9O7X1Hx0i8AgtQV76cj-_sKD6JTPFjoJrvItByyS4HHaWdXyO_DrXIaWutJls2xCVbatkhjUNNiIYVnHvzugZCuBITtvjski7YaLlHpkrQUr5euoQrg.jpg",
		"http://qcloud.dpfile.com/pc/FZy3uddbXxAZkk2-J8EI7GFutnl-xTc7gEdOn8IsUFQrvkHyMac7eaNrOOmvIgmcjoJrvItByyS4HHaWdXyO_DrXIaWutJls2xCVbatkhjUNNiIYVnHvzugZCuBITtvjski7YaLlHpkrQUr5euoQrg.jpg",
		"http://qcloud.dpfile.com/pc/px379Hd9MRRqOF6opKanBs8QEGc7UK5pjkSHtQoP9BrbMF6JuBDWN8BUF4VB5oV5joJrvItByyS4HHaWdXyO_DrXIaWutJls2xCVbatkhjUNNiIYVnHvzugZCuBITtvjski7YaLlHpkrQUr5euoQrg.jpg",
		"http://qcloud.dpfile.com/pc/xwUMFgIHr8Uemd33o3rQMg6ktHU-4BMTzvInDCRMhkhXBw3IHLzmZnDdPoSzfFepjoJrvItByyS4HHaWdXyO_DrXIaWutJls2xCVbatkhjUNNiIYVnHvzugZCuBITtvjski7YaLlHpkrQUr5euoQrg.jpg"
	],
	"评论事件" : {
		"赞" : "4"
	},
	"点评内容" : "家里的抓到300元代金券,今天到店品尝美味。乘直梯到六楼,进店入眼就是放着小铜锅的餐桌,才十一点多点儿大厅就几乎满员。仨人按大众点评的推荐及个人喜好点了「牛骨高汤」「手切鲜羊肉」「羊上脑」「手切精品鲜黄瓜条」「精品太阳肉」仨「羊肉串儿」「糖卷果」肚子实在没地方了,可精品还没吃,只好「烤火烧」「炸火烧」「肉沫烧饼」「烤腰子」各点一个,三人分着尝口儿。点的肉涮着吃没一点儿膻味儿,还很嫩,麻酱蘸料很好吃!特别是腰子烤的牛极了,外面包的油焦脆,里面的腰子火候正好,美味!各种火烧也很好吃![服务]服务很到位!锅里刚有点儿沫子,服务小妹就帮着撇出去,最后还送了果盘,看我们挺爱吃的,又提示我们果盘还可以续,并送了我们2019年新挂历,谢谢!!"
}

ToDo

  • 如果想要抓取多个商铺的点评数据,可以使用多个账户+多代理+UA池来绕过反爬
  • 尝试使用selenium对爬取点评数据进行验证码滑动验证
  • 使用手机接码平台注册多个账户进行模拟登陆后获取cookie进行爬取点评数据

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