Сравнение ассортимента блюд трёх ресторанов Санкт-Петербурга

Мне никогда раньше не приходилось иметь дело с парсингом данных из интернета. Обычно все данные для работы (аналитик данных) приходят из выгрузок компании с использованием простого внутреннего интерфейса, либо формируются sql-запросами к таблицам напрямую из хранилища, если нужно что-то более сложное, чем “посмотреть выручку за предыдущий месяц”. 

Поэтому мне захотелось освоить какой-нибудь несложный инструмент парсинга html-страниц, чтобы уметь собирать данные из интернета с помощью кода в удобной для себя IDE без привлечения сторонних инструментов. 

Сайты для сбора данных были подобраны по принципу “нет блокировщика парсеров” и “из анализа этих данных может выйти что-то интересное”. Поэтому выбор пал на ассортимент блюд на доставку трёх ресторанов Санкт-Петербурга - “Токио City”, “Евразия” и “2 Берега”. У них приблизительно одна направленность кухни и похожий ассортимент, поэтому явно найдется, что сравнить. 

Поделюсь самим парсером для одного из ресторанов.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import datetime

print("Начало парсинга Токио Сити: " + str(datetime.datetime.now()))
#все страницы с информацией о меню
urllist = ['https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/goryachie-blyuda1.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/sushi.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/rolly.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/nabory.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/new_lunches.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/pitctca.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/salaty.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/-supy-.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/goryachie-zakuski1.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/wok.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/pasta.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/gamburgery-i-shaverma.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/Tokio-FIT.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/deserty.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/childrensmenu.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/napitki1.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/new/',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/postnoe-menyu.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/hit/',
           'https://www.tokyo-city.ru/vegetarian/',
           'https://www.tokyo-city.ru/hot/',
           'https://www.tokyo-city.ru/offers/',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/sauces.html',
           'https://www.tokyo-city.ru/spisok-product/Pirogi-torty.html']
#создаем пустые списки для записи всех данных
names_all = []
descriptions_all = []
prices_all = []
categories_all = []
url_all = []
weight_all = []
nutr_all = []
#собираем данные
for url in urllist:
    response = requests.get(url).text
    soup = BeautifulSoup(response, features="html.parser")
    items = soup.find_all('a', class_='item__name')
    itemsURL = []
    n = 0
    for n, i in enumerate(items, start=n):
        itemnotfullURL = i.get('href')
        itemURL = 'https://www.tokyo-city.ru' + itemnotfullURL
        itemsURL.extend({itemURL})
        m = 0
        namesList = []
        descriptionsList = []
        pricesList = []
        weightList = []
        nutrList = []
        itemResponse = requests.get(itemURL).text
        itemsSoup = BeautifulSoup(itemResponse, features="html.parser")
        itemsInfo = itemsSoup.find_all('div', class_='item__full-info')
        for m, u in enumerate(itemsInfo, start=m):
            if (u.find('h1', class_='item__name') == None):
                itemName = 'No data'
            else:
                itemName = u.find('h1', class_='item__name').text.strip()
            if (u.find('p', class_='item__desc') == None):
                itemDescription = 'No data'
            else:
                itemDescription = u.find('p', class_='item__desc').text.strip()
            if (u.find('span', class_='item__price-value') == None):
                itemPrice = '0'
            else:
                itemPrice = u.find('span', class_='item__price-value').text
            if (u.find('div', class_='nutr-value') == None):
                itemNutr = 'No data'
            else:
                itemNutr = u.find('div', class_='nutr-value').text.strip()
            if (u.find('div', class_='item__weight') == None):
                itemWeight = '0'
            else:
                itemWeight = u.find('div', class_='item__weight').text.strip()
            namesList.extend({itemName})
            descriptionsList.extend({itemDescription})
            pricesList.extend({itemPrice})
            weightList.extend({itemWeight})
            nutrList.extend({itemNutr})
        df = pd.DataFrame((
            {'Name': namesList,
             'Description': descriptionsList,
             'Price': pricesList,
             'Weight': weightList,
             'NutrInfo': nutrList
             }))
        names_all.extend(df['Name'])
        descriptions_all.extend(df['Description'])
        prices_all.extend(df['Price'])
        weight_all.extend(df['Weight'])
        nutr_all.extend(df['NutrInfo'])
        df['Category'] = soup.find('div', class_='title__container').text.strip()
        categories_all.extend(df['Category'])
result = pd.DataFrame((
    {'Name': names_all,
     'Description': descriptions_all,
     'Price': prices_all,
     'Category': categories_all,
     'NutrInfo': nutr_all,
     'Weight': weight_all,
     }))
print("Парсинг Токио Сити окончен: " + str(datetime.datetime.now()))

Будет здорово увидеть какие-нибудь идеи по оптимизации/усовершенствованию этого парсера. Возможно, его можно сделать более универсальным. Сейчас, полагаю, он слишком топорный и капризный, если на сайте что-нибудь поменяется в страницах с категориями - он не будет работать.

А теперь к самому интересному - анализу полученной информации.

Начальные данные: 

Наименование каждого блюда, его состав, цена, вес, калорийность, БЖУ и категория, к которой это блюдо относится. 

Кусочек готовой к анализу таблицы с ассортиментом:

Для начала изучим общую направленность кухни каждого ресторана. Стоит сразу отметить, что речь пойдёт только о меню на доставку. Если сеть работает не только на доставку, но имеет и физические рестораны, то меню там может отличаться, возможно, оно будет больше и разнообразнее. 

  • Токио City

Меню ресторана “Токио City” представлено 19 уникальными категориями и 5 дублирующимися, куда попадают блюда из других категорий, соответствующие определённому признаку (например, акционные блюда или подходящие вегетарианцам). Общее количество уникальных блюд - 351.

  • Евразия

Ассортимент блюд в “Евразии” несколько меньше - 13 категорий, 301 уникальное блюдо. Несмотря на то, что само название “Токио City” намекает на большое разнообразие японских блюд, этот ресторан предлагает почти на 40% меньше суши и роллов, чем, казалось бы, более универсальная кухня “Евразии”. 

  • 2 Берега

Этот ресторан имеет самый маленький ассортимент из анализируемых - 241 уникальное блюдо в 15 категориях.

Теперь, познакомившись с ассортиментом всех трёх ресторанов, посмотрим, какие ответы можно получить из добытых данных. 

Вопрос №1: какую долю занимает фастфуд от всего меню уникальных блюд каждого ресторана?

К фастфуду относятся бургеры, пицца и разного рода “стритфуд” вроде шавермы.

В данном случае важно правильно определить, от каких категорий нужно считать процент, потому что некоторые категории не относятся к полноценным блюдам, а другие являются их дублированием. Поэтому из расчёта этого показателя убраны такие категории, как “Напитки”, “Детское меню”, “Соусы”, “Наборы”, “Ланчи” и “Десерты” + всевозможные вариации данных категорий.

Итог:

Выходит, “2 Берега” - №1 по разнообразию пиццы в ассортименте. Это подтверждается, даже если просто сравнить количество блюд в категории “Пицца” во всех ресторанах (“Токио City” - 20, “Евразия” - 17 и “2 Берега” - 51).

 По остальным направлениям представленность фастфуда более-менее одинакова, разве что в “Евразии” отсутствует стритфуд.

Вопрос №2: в каком из трёх ресторанов самые выгодные и сытные порции?

В каждом из этих ресторанов достаточно много категорий, поэтому выберем самые показательные из них - “Супы”, “Салаты” и “Горячие блюда”. Там не приходится ждать никаких подводных камней в плане сортировки блюд по неправильным категориям. И, любопытства ради, добавим ещё категорию “Детское меню”, вдруг она проявит себя более интересно. 

Посчитав цену за 100 грамм блюда в каждом ресторане, получаем следующие результаты:

У “2 Берега” нет такой категории, как “Горячие блюда”. Есть ВОКи и паста, но традиционных горячих блюд вида “гарнир + мясо” нет. Поэтому в категории “Горячие блюда” сравниваются только “Токио City” и “Евразия”. 

По всем категориям “Токио City” является безусловным лидером по соотношению цены и веса блюда. “2 Берега” занимает почётное 2 место. “Евразия” оказывается в хвосте рейтинга. Даже если вычесть из средней цены за 100 грамм блюда в “Евразии” 30% (это максимальная скидка, которую предоставляет ресторан по картам лояльности), ресторан все равно ни в одной категории не сможет обогнать “Токио City” по выгоде. 

Теперь изучим размер порций, которые могут предложить данные рестораны:

“Евразия” снова по всем категориям не смогла обогнать другие рестораны. Средний “недовес” порции составляет 30% относительно двух других ресторанов. 

Зато “2 Берега” отличился лучшим весом супов, салатов и детских блюд. Кстати, такой большой средний вес в категории “Детские блюда” у этого ресторана объясняется тем, что там представлены только наборы, в составе которых 2 блюда + напиток (вес напитка здесь не учитывается). Но даже с учётом этого факта можно похвалить этот ресторан за щедрые порции детского меню.

А “Токио City” предлагает отличные порции горячих блюд.

Вопрос №3: какова средняя калорийность блюда в каждом из ресторанов?

Здесь возьмем все блюда за исключением, конечно, напитков и соусов. Нам важно понять, насколько калорийна вся кухня ресторана в целом. 

Калорийность половины блюд в “Токио City” не превышает 205 калорий в 100 граммах, поэтому присуждаем ресторану одного толстого кота из трёх. Это достаточно позитивный показатель для тех, кто следит за своим весом. А вот у блюд ресторана “2 Берега” этот показатель на 35% выше, поэтому он получает максимальное количество толстых котов. Впрочем, в этом нет ничего удивительного, если вспомнить, какую долю от всего меню этого ресторана занимает пицца. 

Последний вопрос: насколько сбалансированное питание может предложить каждый из ресторанов? 

Для того, чтобы ответить на этот вопрос, составим диаграммы рассеяния для каждого ресторана, где осями будут углеводы и белки, а цвет будет показывать количество жиров в каждом блюде.

Несмотря на самую высокую калорийность на 100 грамм и большое количество фастфуда “2 Берега” предлагает достаточно сбалансированное меню, тогда как у того же “Токио City” можно заметить явный перекос в сторону углеводов. 

БЖУ “Евразии” какое-то слишком равномерное, практически без выбросов, поэтому вызывает подозрения. 

Вообще в верности сделанных мной выводов конкретно в этом вопросе есть сомнения - возможно, для правильного ответа на вопрос эти показатели нужно оценивать как-то по-другому. 


Вот такое небольшое, но любопытное, на мой взгляд, исследование получилось из случайной мысли “спарсить бы что-нибудь”.

Комментарии 4

    0
    А в чем инфографика сделана?
      0

      Сборная солянка.
      Pie charts — google sheets, scatter plots — seaborn, остальные — Adobe Illustrator.

      0

      Попробуйте scrapy, наверное.
      Я как раз сейчас свой доморощеный скрэпер на тех же requests + bs4 собираюсь дорастить до него.
      Меня на одном из целевых сайтов забанили за "подозрительные" действия.
      Собираюсь начать чтить robots.txt

        0

        Возьму на заметку, спасибо!

      Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

      Самое читаемое