笔者从大学开始就接触 Python，起初是好奇为什么 Python 不需要浏览器就能抓取网站数据。深感奇妙之余，也想亲身体验这种抓取数据的乐趣，所以写了很多爬虫程序。

后随着知识面的拓展，开始了解到数据分析这一领域，方知道爬取到的数据背后原来还隐藏着一些信息。自己也是在学习这方面的相关知识。本文算是数据分析的处女稿，主要内容是从数据中提取出必胜客餐厅的一些信息。

环境搭建

百度前端技术部开源一个基于 Javascript 的数据可视化图表库。其名字为 ECharts。它算是前端数据可视化的利器，能提供直观、生动、可交互、可个性化定制的数据可视化图表。

国内有个大神突发奇想，这么好用的库如果能和 Python 结合起来就好了。于是乎，pyecharts 库应运而生。因此，pyecharts 的作用是用于生成 Echarts 图表的类库。本文中的所有图标，都是利用 pyecharts 生成的。

安装该库也很简单，使用 pip 方式安装。

pip install pyecharts

数据清洗

数据清洗工作是数据分析必不可少的步骤。这一步是为了清洗一些脏数据。因为可能网站本身就有空数据，或者匹配抓取网站信息时，有些混乱的数据。这些都需要清除掉。

我之前是将数据写到一个 json 文件中，我先将数据读取出来。然后把 json 文本数据转化为字典类型。

def get_datas():
    """ 从文件中获取数据 """
    file_name = 'results.json'
    with open(file_name, 'r', encoding='UTF-8') as file:
        content = file.read()
        data = json.loads(content, encoding='UTF-8')
        # print(data)
    return data

接着对字典进行遍历, 统计每个城市的餐厅总数。

def count_restaurants_sum(data):
    """ 对字典进行遍历, 统计每个城市的餐厅总数 """
    results = {}
    for key, value in data.items():
        results[key] = len(value)
        # print(key, len(value))
    return results

再将字典中的每个 key-value 转化为元组，然后根据 value 进行倒序排序。

restaurants_sum = sorted(restaurants_sum.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)

最后根据显示结果，手动删除一些脏数据。

def clean_datas(data):
    """
    清除脏数据。
    经过分析发现 ('新区', 189), ('南区', 189), ('朝阳', 56) 是脏数据, 必胜客官网的地区选项中就有这三个名字
    [('新区', 189), ('上海市', 189), ('南区', 189), ('北京市', 184), ('深圳', 95),
     ('广州', 86), ('杭州', 78), ('天津市', 69), ('朝阳', 56), ('苏州', 54)]
    """
    data.remove(('新区', 189))
    data.remove(('南区', 189))
    data.remove(('朝阳', 56))
    return data

到此，数据工作已经完成。

数据分析

我们已经拿到了经过清洗的数据，我们简单对数据进行打印，然后绘制直方图。

def render_top10():
    """
    绘制直方图显示 全国必胜客餐厅总数 Top 10 的城市
    根据清洗过后数据的结果, Top 城市如下
    ('上海市', 189), ('北京市', 184), ('深圳', 95), ('广州', 86), ('杭州', 78),
    ('天津市', 69), ('苏州', 54), ('西安', 52), ('武汉', 51), ('成都', 48)
    """
    attr = ["上海", "北京", "深圳", "广州", "杭州", "天津", "苏州", "西安", "武汉", "成都"]
    values = [189, 184, 95, 86, 78, 69, 54, 52, 51, 48]
    bar = Bar("全国各大城市必胜客餐厅数量排行榜")
    bar.add("总数", attr, values, is_stack=True, is_more_utils=True)
    bar.render("render_bar.html")

绘制出来的结果如下：

难看出，一线城市拥有必胜客的餐厅数比较多，省会城市拥有餐厅数要比非省会城市要多。

我们继续绘制饼状图，看看北上广深的餐厅数在全国的占比。

def render_top10_percent():
    """
    绘制饼状图 显示北上广深餐厅数在全国中的比例
    """
    configure(global_theme='macarons')
    attr = ["上海", "北京", "深圳", "广州", "其他城市"]
    value = [189, 184, 95, 86, 1893]  # 根据 count_other_sum() 计算出来的
    pie = Pie("北上广深餐厅数的占比")
    pie.add("", attr, value, is_label_show=True, is_more_utils=True)
    pie.render("render_pie.html")

绘制出来的结果如下：

从数据上看，北上广深的餐厅数占据全国餐厅数的 22.64%。其他二三线城市共占据 77.36%。说明必胜客餐厅不仅主打大城市路线，还往二三四线城市发展，扩展领域。

作者：极客猴，热衷于 Python，目前擅长于利用 Python 制作网路爬虫以及 Django 框架。

声明：本文为作者投稿，版权归其个人所有。

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print_r('点个好看吧！');
var_dump('点个好看吧！');
NSLog(@"点个好看吧！");
System.out.println("点个好看吧！");
console.log("点个好看吧！");
print("点个好看吧！");
printf("点个好看吧！\n");
cout << "点个好看吧！" << endl;
Console.WriteLine("点个好看吧！");
fmt.Println("点个好看吧！");
Response.Write("点个好看吧！");
alert("点个好看吧！")
echo "点个好看吧！"