小编给大家分享一下python爬取饿了么的实例，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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在学数据可视化，缺少点数据进行实操，就想着从饿了么上面爬点外卖店信息。

主要是获取数据，所以代码比较简陋，直接上代码：

import requests
import json
import csv
def crawler_ele(page=0):
def get_page(page):
url = 'https://h6.ele.me/restapi/shopping/v3/restaurants?latitude=xxxx&longitude=xxxx&offset={page}&limit=8&terminal=h6'.format(page=page*8)
headers = {
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.80 Safari/537.36",
    'cookie': r'xxxx'
}
re = json.loads(requests.get(url,headers=headers).text)
return re
re = get_page(page)
if re.get('items'):
with open('data.csv','a',newline='') as f:
writer = csv.DictWriter(f,fieldnames=['名称', '月销售量','配送费', '起送价', '风味','评分', '配送时长', '评分统计', '距离', '地址'])
writer.writeheader()
for item in re.get('items'):
info = dict()
restaurant = item.get('restaurant')
info['地址'] = restaurant.get('address')
info['配送费'] = restaurant.get('float_delivery_fee')
info['名称'] = restaurant.get('name')
info['配送时长'] = restaurant.get('order_lead_time')
info['距离'] = restaurant.get('distance')
info['起送价'] = restaurant.get('float_minimum_order_amount')
info['评分'] = restaurant.get('rating')
info['月销售量'] = restaurant.get('recent_order_num')
info['评分统计'] = restaurant.get('rating_count')
info['风味'] = restaurant.get('flavors')[0].get('name')
writer.writerow(info) 
# print(info)
if re.get('has_next') == True:
crawler_page(page+1)
crawler_ele(0)

在这里简单注释几句：

url 中的经纬度去掉了，可以自行查询添加需要爬取地点的经纬度，也可以通过调用地图api获取经纬度；

headers 需要加 Cookies ，不然会有登录权限限制爬取页数；

最后调用的是递归不是循环，所以保存结果的 csv 文件里面会有多个重复表头，可以用 Excel 打开删除重复值就可以了。

以上是python爬取饿了么的实例的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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