今天跟大家聊聊我最近搞的“费城人”这个事儿，别想歪了，不是真的人，是关于费城餐厅数据的一个小项目。
我寻思着要不自己爬点数据玩玩，毕竟网上现成的也不一定合我胃口。于是乎，打开电脑，就开始琢磨怎么把费城餐厅的信息给扒下来。
得找个靠谱的数据源。我搜罗了一圈，发现Yelp这网站还行，信息挺全的，就是反爬机制稍微有点烦人。 不过这难不倒我，毕竟也是个老码农了，斗智斗勇嘛谁怕谁！
然后，就开始写爬虫了。Python大法用requests库发起请求，再用BeautifulSoup解析网页，一步一步地把餐厅的名字、地址、评分、评论这些关键信息给提取出来。 这中间遇到不少坑，比如网页结构变了，IP被封了，各种反爬手段层出不穷。
为了解决IP被封的问题，我搞了个IP代理池，从网上找了一些免费的代理IP，然后写个程序定时检测这些IP的可用性，把能用的IP放到池子里，每次爬取的时候随机选择一个IP。
数据爬下来之后，就是清洗和整理了。这部分工作也很重要，因为爬下来的数据往往乱七八糟的，有很多脏数据，需要进行清洗和规范化。 比如，有些餐厅的地址信息不完整，有些餐厅的评分是空的，这些都需要处理。我用Pandas库对数据进行清洗和整理，把数据转换成我需要的格式。
- 先把重复的数据给去掉，省的分析的时候出问题。
- 然后把缺失的数据给补上，能补就补，不能补就直接删掉。
- 再把数据类型转换一下，比如把评分转换成数值类型，方便后续的计算。
数据搞定之后，我就开始琢磨着怎么用这些数据做点有意思的事情。我想到了几个方向：
- 分析费城餐厅的分布情况，看看哪个区域的餐厅最多，哪个区域的餐厅最少。
- 分析费城餐厅的评分情况，看看哪个类型的餐厅评分最高，哪个类型的餐厅评分最低。
- 分析费城餐厅的评论情况，看看顾客都喜欢吃什么，不喜欢吃什么。
为了实现这些分析，我用到了Matplotlib和Seaborn这两个库。 Matplotlib负责绘制一些基本的图表，比如柱状图、饼图、散点图等等。Seaborn则负责绘制一些更高级的图表，比如热力图、箱线图等等。
我把所有的代码都整理了一下，做了一个简单的界面，方便自己查看和分析数据。 虽然界面比较简陋，但是功能还是挺齐全的。
这回“费城人”实践让我学到了很多东西，不仅巩固了Python的基础知识，还了解了爬虫、数据清洗、数据分析等方面的知识。 最重要的是，我体会到了数据驱动的乐趣，用数据来指导自己的决策，感觉真的挺爽的！
这个项目还有很多可以改进的地方，比如可以增加更多的数据源，可以使用更高级的爬虫技术，可以做更深入的数据分析等等。 未来，我会继续完善这个项目，让它变得更加实用和有趣。
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