基于Python的下廚房美食網(wǎng)站數(shù)據(jù)采集與分析

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學院畢業(yè)設(shè)計

目錄

1引言1

1.1畢業(yè)設(shè)計背景1

1.2開發(fā)環(huán)境與工具1

1.2.1Python簡介1

1.2.2Anaconda簡介2

1.2.3Jypyternotebook簡介2

1.2.4Python第三方庫簡介3

2需求分析3

2.1可行性需求分析3

2.2采集目標功能分析4

2.3關(guān)鍵技術(shù)分析4

2.3.1網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)4

2.3.2文件存取技術(shù)5

2.3.3可視化技術(shù)5

3下廚房網(wǎng)數(shù)據(jù)采集6

3.1采集頁面分析6

3.2字段分析8

3.3編程實現(xiàn)10

3.3.1導(dǎo)入所需庫10

3.3.2頁面解析10

3.3.3數(shù)據(jù)獲取10

3.3.4網(wǎng)頁數(shù)據(jù)存儲11

4數(shù)據(jù)清洗與處理11

4.1數(shù)據(jù)清洗12

4.1.1數(shù)據(jù)預(yù)覽12

4.1.2菜名重復(fù)數(shù)據(jù)去除13

4.1.3無效值、缺失值處理13

I

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4.2數(shù)據(jù)儲存14

5數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析15

5.1數(shù)據(jù)準備15

5.2數(shù)據(jù)展示16

5.2.1各菜系菜譜數(shù)量占比餅圖16

5.2.2最受歡迎的十二道菜折線圖17

5.2.3菜譜評分分布玫瑰圖18

5.2.4作者發(fā)布菜品數(shù)量及平均分柱狀圖19

5.2.5用料詞云圖20

5.3綜述20

6小結(jié)21

參考資料22

II

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學院畢業(yè)設(shè)計

基于Python的下廚房美食網(wǎng)站數(shù)據(jù)采集與分析

1引言

當今世界未有之大變局，Internet成為21世紀備受關(guān)注的行業(yè)之一，它的

高速發(fā)展和在全球的普及應(yīng)用正在給人類生活帶來革命性變化，正是我們這一

代年輕人應(yīng)該抓住的時機和機會。衣食住行各個方面產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)之前被人

忽略，時代的發(fā)展讓人們知道了數(shù)據(jù)分析的重要性，通過巨大的信息網(wǎng)絡(luò)中發(fā)

現(xiàn)的蛛絲馬跡卻能給人們帶來極大的便利。

1.1畢業(yè)設(shè)計背景

一日三餐維持著最基本的生存，而對于中國這個14億人口的大國，一方山

水養(yǎng)一方人，不同的飲食習慣也由此產(chǎn)生。前一陣子的疫情原因使得人們外出

活動變少，對于吃來說依舊是不馬虎，在各種格式的美食分享網(wǎng)站和app中尋

找自己的食譜。

對于一家美食網(wǎng)站而言,菜譜種類以及數(shù)量質(zhì)量直接決定了用戶數(shù)量，我們

需要對網(wǎng)頁進行解析，然后通過Python爬蟲的手段批量獲取我們想要的分類下

的內(nèi)容。我的畢業(yè)設(shè)計就是通過分析下廚房網(wǎng)站,然后爬取該網(wǎng)站下一欄下的分

類菜譜數(shù)據(jù),對爬取下來的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理、分析、可視化等步驟。繁雜的數(shù)據(jù)

經(jīng)過清洗加分析后通過圖片展示,網(wǎng)站可以參考數(shù)據(jù)制定策略優(yōu)化內(nèi)容，大家就

可以清楚知道哪些菜譜是最近的熱門菜譜，哪些調(diào)料和食材用的多，購買相應(yīng)

的材料跟上熱潮，有哪些優(yōu)秀作者值得關(guān)注。我的畢業(yè)設(shè)計包含數(shù)據(jù)爬取、清

洗處理、儲存、可視化分析。

1.2開發(fā)環(huán)境與工具

1.2.1Python簡介

Python由荷蘭數(shù)學和計算機科學研究學會的吉多·范羅蘇姆于1990年代

初設(shè)計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python語言具有簡單、易學、易讀、

易維護等特點，被廣泛應(yīng)用于Web開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、機器學習、人工智能、科

學計算等領(lǐng)域。作為一種解釋性語言，Python不需要預(yù)編譯，在運行時需要解

釋器逐行執(zhí)行程序。Python語言的語法簡潔明了，使用縮進代替了大括號來表

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示程序的塊結(jié)構(gòu)，這也使得代碼易讀性較高。

Python語言擁有大量的標準庫和第三方庫，包含了各種常用工具和功能模

塊，例如文件操作、網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)處理、GUI編程、圖像處理、文本處理、機

器學習、深度學習、科學計算等。這些庫可以幫助開發(fā)者更加便捷地實現(xiàn)代碼

編寫，提高了生產(chǎn)效率。Python提供了高效的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能簡單有效地

面向?qū)ο缶幊獭?/p>

除此之外，Python還有豐富的社區(qū)支持，Python社區(qū)中有眾多開源的工具

和框架，例如Django、Flask、PyTorch、Tensorflow、Numpy、Pandas等等，

這些開源工具和框架為Python生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展提供了強大的支持和推動。隨著

版本的不斷更新和語言新功能的添加，Python逐漸被用于獨立的、大型畢業(yè)設(shè)

計的開發(fā)。

1.2.2Anaconda簡介

Anaconda中文直譯過來就是大蟒蛇，它是一個開源的python發(fā)行版本，包

含了conda、python還有一大堆安裝好的工具包，Anaconda主要包含以下四個

部分：

Conda：是Anaconda的包管理和環(huán)境管理工具。它可以方便地創(chuàng)建、刪除

和切換不同的Python環(huán)境，并可以在不同的Python環(huán)境中安裝和管理不同的

包和庫。

Python：Anaconda自帶了Python解釋器，用戶可以直接在Anaconda環(huán)境

中開發(fā)和運行Python程序。

Packages：Anaconda自帶了大量的Python科學計算和數(shù)據(jù)分析的包和庫，

例如Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等等。這些包和庫可

以直接在Anaconda環(huán)境中使用，無需額外安裝。

GUI：Anaconda還提供了一個名為AnacondaNavigator的圖形化界面，可

以方便地管理和使用環(huán)境、包和庫。

1.2.3Jypyternotebook簡介

Jupyternotebook是一種基于瀏覽器的工具。如果你想使用Python在

JupyterNotebook中進行編程，首先需要在本地安裝Python和Jupyter

Notebook環(huán)境。一般來說，你可以通過安裝一個Python發(fā)行版，例如Anaconda

來方便地獲得這兩者。安裝好后，你可以在終端中打開JupyterNotebook，它

會自動在瀏覽器中開啟一個網(wǎng)頁，顯示Notebook主頁。

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在Notebook中，每個Notebook都由一系列單元格組成。這些單元格可以

包含代碼、Markdown文本或者Raw文本。你可以在單元格中編寫Python代碼，

逐個運行代碼單元格并獲像一個筆記本它將實時代碼、說明文本、數(shù)學方程、

可視化內(nèi)容結(jié)合起來,放在一個可共享的文檔中而且它支持Markdown標記語言,

在瀏覽器編輯界面可以很方便的添加注釋。在jypyternotebook執(zhí)行代碼的時

候?qū)τ谧⑨屝晕谋静⒉粫?zhí)行,極大的方便了老師教學,或者開發(fā)者講解畢業(yè)設(shè)

計。

1.2.4Python第三方庫簡介

Python第三方庫在使用前要先進行安裝。

requests:requests庫建立在Python語言的urllib3庫基礎(chǔ)上，更為簡潔，

是一個處理HTTP請求的第三方庫，它的最大優(yōu)點是程序編寫過程更接近URL訪

問過程。

Csv：csv屬于python中的內(nèi)置模塊,它能夠讀取csv格式的文件或者將數(shù)

據(jù)存入到csv表格中，csv是表格和數(shù)據(jù)庫中常見的文件操作格式。

NumPy庫是Python數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),用于處理多維數(shù)組，可以存儲和處理大

型矩陣，它還提供了高級的數(shù)值編程工具，計算比python提供的列表結(jié)構(gòu)要高

效的多。

pandas：基于numpy擴展的一個重要第三方庫，它是為了解決數(shù)據(jù)分析任

務(wù)而創(chuàng)建的。pandas提供了一批標準的數(shù)據(jù)模型和大量快速便捷出來數(shù)據(jù)的函

數(shù)和方法，提供了高效的操作大型數(shù)據(jù)集所需要的工具。

matplotlib：繪圖庫,主要是偏向于二維繪圖包括折線圖、條形圖、扇形圖、

散點圖、直方圖等等。

Pyecharts：將python與echarts結(jié)合的強大的數(shù)據(jù)可視化工具。使用

pyecharts可以生成獨立的網(wǎng)頁，也可以在flask,Django中集成使用。

2需求分析

2.1可行性需求分析

1、技術(shù)可行性

Python是面向?qū)ο笳Z言中的一門通俗易懂的計算機編程語言,本次畢業(yè)設(shè)

計中使用Python編寫程序來實現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取,數(shù)據(jù)清洗預(yù)處理,數(shù)據(jù)可視化。在數(shù)

據(jù)獲取的過程中通過抓包分析發(fā)現(xiàn)下廚房網(wǎng)站編寫代碼得到網(wǎng)頁面數(shù)據(jù)的返回

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值。隨后將爬取出來的原始數(shù)據(jù)暫時以csv格式儲存起來，隨后用python自帶

的庫來實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的內(nèi)容。

以上為此次畢業(yè)設(shè)計的技術(shù)可行性,我也將在后續(xù)的工作中將所有的步驟

實現(xiàn)到位,保證數(shù)據(jù)的準確性和安全性。

2、畢業(yè)設(shè)計可行性

民以食為天，本次畢業(yè)設(shè)計通過采集比較美食社區(qū)中位居前列的下廚房網(wǎng)

站來分析大眾喜愛的美食。我們也將從菜品種類、評分及菜系等方面對其進行

剖析,分析出有價值的信息,將其可視化最后根據(jù)結(jié)果得出結(jié)論。

2.2采集目標功能分析

本次畢業(yè)設(shè)計的數(shù)據(jù)集的來源是下廚房網(wǎng)站,是通過python爬取下廚房網(wǎng)

站部分分欄下不同菜系下的信息。數(shù)據(jù)清洗后共833條記錄,爬取完成后盡可能

的檢查數(shù)據(jù)的準確性,確定爬取出來的數(shù)據(jù)無誤。

分析下廚房網(wǎng)站網(wǎng)頁信息,我們需要爬取的參數(shù)有菜品、鏈接、用料、評分、

作者、菜系等數(shù)據(jù),在對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后我們會對其數(shù)據(jù)進行分析。例如,

從菜系的數(shù)量對其進行分析對比,查看各個菜系有多少，大眾更偏好的是哪一種，

通過菜品平均分占比來網(wǎng)站可以參考內(nèi)容要做哪些方面的調(diào)整。通過最近7天

內(nèi)做過菜品人數(shù)字段對比來獲取最近大家都在做哪些菜，根據(jù)用料繪制詞云圖

來看哪些調(diào)料和食材用的多。又或者想要關(guān)注一些優(yōu)質(zhì)作者分享的菜品,那么我

們就可以根據(jù)作者分組來統(tǒng)計每個作者的菜品數(shù)量，和菜品評分的平均分來分

析出哪些是值得關(guān)注的作者。

2.3關(guān)鍵技術(shù)分析

2.3.1網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)

上網(wǎng)時都會遇到需要緩存在本地的數(shù)據(jù),當數(shù)量比較小的時候我們可以自

己采取手動下載的方式去獲得想要的數(shù)據(jù),不過在我們的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域接觸到的

數(shù)據(jù)量是非常大的。如果我們需要獲取的數(shù)據(jù)量極為龐大，這個時候一個一個

去點擊下載獲取數(shù)據(jù)無疑是很麻煩的，能不能有一種辦法可以讓電腦幫我點擊

下載，幫我收集資料呢。

網(wǎng)絡(luò)爬蟲就可以幫助我們，網(wǎng)絡(luò)爬蟲也被人們叫做網(wǎng)絡(luò)機器人,顧名思義就

是只需要編寫程序或者一些小腳本來控制爬蟲自動的瀏覽互聯(lián)網(wǎng)并且對想要的

目標進行精準的數(shù)據(jù)的采集。網(wǎng)絡(luò)爬蟲按照系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)技術(shù)，大致可以分

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為以下幾種類型：通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲（GeneralPurposeWebCrawler）、聚焦網(wǎng)絡(luò)

爬蟲（FocusedWebCrawler）、增量式網(wǎng)絡(luò)爬蟲（IncrementalWebCrawler）、

深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲（DeepWebCrawler）。實際的網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)通常是幾種爬蟲技術(shù)

相結(jié)合實現(xiàn)的。

在大家的印象中常常將普通的網(wǎng)絡(luò)爬蟲與黑客混為一談,其實二者之間有

很大的區(qū)別。黑客屬于違反法律肆意竊取個人或者組織內(nèi)有價值的信息以此獲

利,而爬蟲就是一個探測機器，它的基本操作就是模擬人的行為去各個網(wǎng)站溜達，

點點按鈕，查查數(shù)據(jù)，或者把看到的信息背回來。簡單來說，它包含三個步驟：

采集信息、數(shù)據(jù)存儲和信息提取。別有用心之人就會利用調(diào)整爬蟲的訪問頻率，

對于被訪問的網(wǎng)站而言會增加其負荷導(dǎo)致網(wǎng)址奔潰。

由此可見,網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)是一把雙刃劍,一個不小心可能就會傷害到自己和

他人,所以我們技術(shù)人員要懂法、守法。在法律允許的范圍內(nèi)去編寫自己的腳本

程序,堅決不能做違法犯罪的行為。

有爬蟲技術(shù),那也一定存在反爬取的技術(shù)了。爬蟲要能夠繞過或者突破人家

的防守機制從而獲取到自己想到要的數(shù)據(jù)。常見的反爬機制有要求你登錄輸入

驗證碼、IP、JS加密、css反爬、或者Ajax異步等手段，這些手段會加大爬取

數(shù)據(jù)的工作量,也會加大網(wǎng)站的開發(fā)成本，所以像一般的小網(wǎng)站最多設(shè)置一個小

反爬,對于我們獲取數(shù)據(jù)來說比較容易。

2.3.2文件存取技術(shù)

Python存儲語句如圖2-1顯示：

圖2-1python存儲語句圖

2.3.3可視化技術(shù)

爬取下來的數(shù)據(jù)通過預(yù)處理、保存為csv文件格式。該數(shù)據(jù)我們能否一眼

就得到我們想要的結(jié)論呢？很顯然是不可能的，一目十行也只是瀏覽，機器不

能根據(jù)特定場景和用戶需求來進行思考我們就需要一種技術(shù),根據(jù)我們獲取到

的龐大數(shù)據(jù)將其通過統(tǒng)計學圖形的方式展現(xiàn)在我們眼前,讓我們對其結(jié)果一目

了然。這個就是數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。

可視化技術(shù)使人能夠在三維圖形世界中直接對具有形體的信息進行操作，

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和計算機直接交流。這種技術(shù)已經(jīng)把人和機器的力量以一種直覺而自然的方式

加以統(tǒng)一，這種革命性的變化無疑將極大地提高人們的工作效率。可視化技術(shù)

賦予人們一種仿真的、三維的并且具有實時交互的能力，這樣人們可以在三維

圖形世界中用以前不可想象的手段來獲取信息或發(fā)揮自己創(chuàng)造性的思維。多年

來可視化的技術(shù)也逐漸發(fā)展成為了一下三類：科學可視化、信息可視化、可視

化分析。而我們這里用到的就是信息可視化,信息可視化的處理對象是非結(jié)構(gòu)化、

非幾何的抽象數(shù)據(jù),如金融交易、社交網(wǎng)絡(luò)和文本數(shù)據(jù),其核心挑戰(zhàn)是針對大尺

度高維復(fù)雜數(shù)據(jù)如何減少視覺混淆對信息的干擾。

本次畢業(yè)設(shè)計的數(shù)據(jù)可視化,使用python第三方庫matpoltlab、pyecharts

去進行,兩個庫中包含了許多庫,分別對應(yīng)餅圖、條形圖、直方圖、折線圖等圖

形,可以很好的將數(shù)據(jù)高效率的表現(xiàn)出來。

3下廚房網(wǎng)數(shù)據(jù)采集

3.1采集頁面分析

我們首先通過谷歌瀏覽器搜索下廚房進入首頁,點擊全部分類找到菜式目

錄下查看不同菜品的信息，觀察圖3-1,3-2其中URL為：

/category/*****/,觀察下面兩張圖片可以看出，

點擊不同的菜式網(wǎng)址也在變化。

圖3-1下廚房網(wǎng)址頁面1圖

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圖3-2下廚房網(wǎng)址頁面2圖

點擊鼠標右鍵選擇檢查，跳出開發(fā)者工具頁面，如圖3-3所示。

圖3-3分析網(wǎng)頁頁面圖

切換至網(wǎng)絡(luò)面板(Network)，刷新一下頁面,點擊“400076/”資源里的，

Headers標簽，可以看到它的請求類型是GET,所以我們可以根據(jù)以上特點通過

Requests方法發(fā)送請求來獲得響應(yīng)的數(shù)據(jù),指定編碼后就可以獲取網(wǎng)頁信息，

如3-4所示。接著往下翻就可以找到爬取時需要使用的User-Agent，如3-5所

示。

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圖3-4分析網(wǎng)頁Headers請求頁面圖

圖3-5User-Agent圖

3.2字段分析

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點擊開發(fā)者工具界面上方的數(shù)據(jù)預(yù)覽Preview按鈕,如圖3-6,可以看到我

們需要的所有的數(shù)據(jù)信息都是呈現(xiàn)json格式傳遞在這個網(wǎng)頁面,所以我們只要

重復(fù)獲取響應(yīng)然后把數(shù)據(jù)依次寫入到csv格式的文件當中就好了。

圖3-6分析數(shù)據(jù)xpath信息頁面圖

點擊需要獲取的數(shù)據(jù)內(nèi)容，比方說要獲取菜名，利用開發(fā)者模式定位到菜名

字段的位置，右擊元素面板對應(yīng)的元素選擇copy,就可以復(fù)制菜名對應(yīng)的xpath

信息，如圖3-6，可以重復(fù)以上操作獲取其他字段的xpath信息。

圖3-7分析數(shù)據(jù)xpath信息頁面圖

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3.3編程實現(xiàn)

3.3.1導(dǎo)入所需庫

自行下載導(dǎo)入進行網(wǎng)頁數(shù)據(jù)爬取以及存儲會用到的庫，如下代碼所示。

圖3-8導(dǎo)入庫圖

3.3.2頁面解析

創(chuàng)建一個空列表用來存放代表不同菜式的數(shù)字，遍歷該列表，利用for循

環(huán)來實現(xiàn)獲取不同菜式網(wǎng)頁的內(nèi)容，通過觀察不同頁面的url可以看出

category/{}代表不同的菜式，page{}代表不同頁數(shù)的頁面，利用format函數(shù)

改變數(shù)字來實現(xiàn)自動切換菜式和翻頁的效果，這里我們每個菜系爬取25頁。獲

取url后我們利用requests對網(wǎng)頁發(fā)起請求，使用lxml對獲取到的內(nèi)容進行

解析，解析成功后使用xpath語句對需要的字段內(nèi)容進行爬取。

圖3-9頁面解析圖

3.3.3數(shù)據(jù)獲取

遍歷lis列表獲取每一個菜品的信息。獲取下面分析所需要的字段，['菜

名','菜品鏈接','用料','評分','7天內(nèi)做過的人數(shù)','作者','菜系']。菜品鏈

接我們需要拼接一下公共部分，后期在文件里面存儲的鏈接就可以直接打開。

在對用料這個字段的數(shù)據(jù)進行爬取時存儲顯示不完整，所以在這里使用join函

數(shù)把單個原料整合在一起，如['奶油奶酪','藍莓','茴香']這個列表的元素在

經(jīng)過整合之后就變成了['奶油奶酪,藍莓,茴香']。在爬取7天內(nèi)做過人數(shù)的字

段時有一些新更新的菜品因為還沒有人做過會影響存儲，所以我們加入判斷如

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果爬取列表為空添加元素為0。對于菜系字段我們封裝了一個choose函數(shù)通過

不同的編碼來判斷是哪種菜系。

圖3-10數(shù)據(jù)獲取圖

3.3.4網(wǎng)頁數(shù)據(jù)存儲

獲取完所用字段之后，使用zip函數(shù)把所有的菜品名稱、鏈接、用料、評

分、做菜人數(shù)、作者以及菜系進行整合。每循環(huán)一次就把整合好的數(shù)據(jù)存儲在

定義好的列表中，最后利用pandas庫的功能存儲成csv文件，指定編碼

utf-8_sig。

代碼如下：

圖3-11數(shù)據(jù)存儲圖

4數(shù)據(jù)清洗與處理

獲得所需的數(shù)據(jù)之后，為了方便下一步繪圖我們需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,數(shù)

據(jù)清洗是對數(shù)據(jù)進行重新審查和校驗的過程，目的在于刪除重復(fù)信息、糾正存

在的錯誤，或者是重新生成便于后續(xù)可視化的字段，還要保證數(shù)據(jù)的一致性,不

僅如此,我們需要將數(shù)據(jù)進行重新排序使數(shù)據(jù)有序化,這樣子在開發(fā)人員對數(shù)據(jù)

信息的調(diào)用和共享過程中都很方便。下面我們需要將爬下來的數(shù)據(jù)和網(wǎng)頁原數(shù)

據(jù)進行比對,并且檢查是否出現(xiàn)空值、錯值,還有數(shù)據(jù)的位置是否正確。根據(jù)不

同的需求我們要對數(shù)據(jù)進行不同的處理。

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4.1數(shù)據(jù)清洗

在本畢業(yè)設(shè)計中我們主要是把無用列進行刪除，再檢查一下后續(xù)可視化需

要用到的字段有無重復(fù)、錯誤和缺失，如菜名、用料等字段，同時還要注意字

段的類型。

4.1.1數(shù)據(jù)預(yù)覽

圖4-1數(shù)據(jù)預(yù)覽圖

導(dǎo)入兩個庫顯示部分數(shù)據(jù)，我們把后續(xù)分析用不到的菜品鏈接這一列刪除。

圖4-2刪除無用列圖

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4.1.2菜名重復(fù)數(shù)據(jù)去除

我們把關(guān)于菜名字段重復(fù)的數(shù)據(jù)行進行刪除。

圖4-3重復(fù)數(shù)據(jù)去除圖

4.1.3無效值、缺失值處理

下廚房評分滿分為10，然而通過觀察評分我們可以看出存在數(shù)據(jù)大于10以

上的字段，為了后面便于分析，我們用replace來把評分大于10和等于0的數(shù)

據(jù)統(tǒng)一替換成空值進行下一步處理。

圖4-4無效值處理圖

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經(jīng)過檢查,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)除了剛剛置空的評分字段還有用料這一列存在缺失,那

么我們把存在空值的數(shù)據(jù)行進去除。

圖4-5缺失值數(shù)據(jù)行去除圖

4.2數(shù)據(jù)儲存

剩下需要的數(shù)據(jù),重新排序整理后以原網(wǎng)頁格式存入data_zhp.csv文件中,

留存后續(xù)作為數(shù)據(jù)分析可視化使用。數(shù)據(jù)儲存的方法有很多種,如果需要儲存較

大的數(shù)據(jù)信息就需要用數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫使用的sql語句在頻繁的數(shù)據(jù)修改和統(tǒng)

計計算方面表現(xiàn)都很優(yōu)秀?；蛘咭部梢灾苯佑糜浭卤靖袷絻Υ妫╰xt）,其他文

件的形式儲存csv、excel、json等,為了方便讀取且本次爬取的數(shù)據(jù)較少，所

以我們選擇保存在csv就好了。

如圖4-6所示：

圖4-6數(shù)據(jù)存儲為csv文件圖

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5數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

5.1數(shù)據(jù)準備

導(dǎo)入相關(guān)庫,使用python加載源數(shù)據(jù),如圖5-1、5-2。

圖5-1數(shù)據(jù)加載頁面圖

圖5-2數(shù)據(jù)頁面圖

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5.2數(shù)據(jù)展示

5.2.1各菜系菜譜數(shù)量占比餅圖

圖5-3數(shù)據(jù)展示頁面圖

按照文件中菜系的字段將數(shù)據(jù)進行匯總和降序處理如圖5-3中可以看出家

常菜數(shù)量占比最高,其次就是快手菜。說明菜譜還是多以生活中來并且貼近生活，

大家更加喜歡去分享平時自己喜歡且更容易接觸到的菜譜。而相對于下酒菜來

說受眾群體相對較小菜譜數(shù)量也少。快手菜數(shù)量占比僅次于家常菜，說明短視

頻用戶基數(shù)大，用來推廣菜式菜品更為高效。創(chuàng)新占比排名第三。綜上，對于

美食網(wǎng)站而言，菜式內(nèi)容要更為大眾化，新潮化。

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5.2.2最受歡迎的十二道菜折線圖

圖5-4數(shù)據(jù)展示頁面圖

根據(jù)字段7天內(nèi)做過的人數(shù)繪制圖5-4，中可以看出來7內(nèi)天最受歡迎的十

二道菜，該圖可以從一周做過的人數(shù)多少來分析出最近一周的熱門菜譜有哪些，

讓大家緊跟熱點，買菜的時候可以有所參考。通過分析該菜品不難發(fā)現(xiàn)菜名中

帶有‘酸辣’等字眼，天氣逐漸炎熱大家更喜歡比較開胃的菜品。

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5.2.3菜譜評分分布玫瑰圖

圖5-5數(shù)據(jù)展示頁面圖

下廚房網(wǎng)菜譜實行10分制，從圖5-5可以看出菜品的評分占比分布不勻，

說明該評分可信度較高。獲得8到9分菜品數(shù)占總菜品數(shù)的百分之三十左右，

說明該網(wǎng)站上的菜品能得到半數(shù)以上用戶的好評，百分之四十五的用戶給了7

分以下的評價，這么看來許多菜品還是有進步的空間。只有接近百分之十一的

菜品獲得了比較高的評價算得上“鎮(zhèn)站之寶”的菜品了?？傮w來說下廚房好評

還是占半數(shù)的，可以看出下廚房還是得到了大家的認可。產(chǎn)品更新?lián)Q代經(jīng)歷淘

汰才能跟上人們?nèi)找嬖鲩L的需求，菜品也是一樣，網(wǎng)站要給出激勵用戶發(fā)布有

質(zhì)量的菜式，也要同時吸引更多新用戶來做菜進行評分，對于評分高的菜譜發(fā)

布作者可以適當鼓勵，這樣網(wǎng)站才能有活力長久的運營下去。

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5.2.4作者發(fā)布菜品數(shù)量及平均分柱狀圖

圖5-6數(shù)據(jù)展示頁面圖

該圖匯總了發(fā)布菜品數(shù)量前十的作者以及他們發(fā)布菜品評價的平均分，并

且按照評價平均分降序進行排序。從圖中可以看出作品數(shù)量占大頭的分別是一

顆糖572196和古典美人美食，廚房筆記-fang跟在其后，其余的作者數(shù)量就都

較為一般了，然而數(shù)量不能決定什么，菜品評價高才是王道。作品數(shù)量較多的

作者一般對食物有更多的接觸，對美食有更多的了解也樂于分享，但是對于一

個美食網(wǎng)站來說既要有足夠菜式數(shù)量能滿足各類人群的需求，也要保證其菜品

的質(zhì)量才能有穩(wěn)定的用戶群體。對于琳瑯滿目的菜品害怕容易失敗口味不好的

用戶不如關(guān)注圖中菜品評價較高的作者，參考他的菜譜更快做出自己想要的美

食。

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5.2.5用料詞云圖

圖5-7數(shù)據(jù)展示頁圖

中國菜講究色香味，想要做出佳肴如何用料也有講究。如圖5-7所示，字

體越大的字段說明在菜譜中用的越多，如鹽、耗油、生抽這些用料。用戶可以

根據(jù)用料詞云圖來填充家中的廚房。

5.3綜述

本畢業(yè)設(shè)計通過xpath對下廚房網(wǎng)站數(shù)據(jù)進行爬取,我們得到了菜品種類

和評分等數(shù)據(jù),通過刪除不需要的列，查看評分字段對無效值和缺失值進行處理

之后，可視化這些數(shù)