前段时间关于瑞幸财务造假被退市新闻闹的沸沸扬扬，而瑞幸此前宣传中有一点引起了我的注意： 在国内瑞幸门店超过星巴克 ，那今天我们来用Python验证一下吧！
如果不借助他人的数据，你能自己算出瑞幸咖啡和星巴克咖啡其各自的门店数量吗？
让你自己算出一个精确的值，你会使用什么方法进行计算一线城市门店数量？
难度高一点点，你怎么样才能知道二线城市的门店总数，甚至是全国的门店数量？
1.下载requests库
开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢。
在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:
pip install requests
看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。
2.如何获取门店数？
怎么样，文章开头提出的问题你想到答案了吗？
其实很简单，那就是调用地图的接口进行门店搜索。通过这个方法，我们不仅可以算出门店的数量，还能得到每个门店的对应位置，并且可以用来做后续的数据分析：
所以现在问题就转化为找到有提供搜索接口的地图供应商，而且这个接口得是免费的，因此我找了腾讯地图的接口：
https://lbs.qq.com/
你只需要上去注册账号，申请Key即可调用相关的接口，申请完了记得开webserviceAPI，选择签名校验 的形式调用接口：
3.爬取数据
为了使用API，我们得先初始化请求链接及其所需要的参数：
Key是在你申请API权限的时候就会分配给你的，而sk是在你选择 签名校验 的形式调用接口时分配给你的。
那么我们如何用这两个数据请求接口呢？请看下面这个函数：
首先是将初始化的请求链接拼接起来，然后由于需要签名校验，因此我们得如下进行操作：
GET请求分为：域名，请求路径和参数三个部分，用于签名计算的有：
请求路径：/ws/place/v1/search?
请求参数：boundary=region({},0)&key={}&keyword={} &page_index={}&page_size=20
注意{}是待填充的
1. 首先对参数进行排序：按参数名升序（本例结果为 boundary 在前，key在后，如果第一个字母相同，要依据第二个字母升序）：
boundary=region({},0)&key={}(....后面略)
2. 签名计算(sig)：
请求路径+”?”+请求参数+SK进行拼接，并计算拼接后字符串md5值，即为签名(sig)：
要求：请求参数必须是未进行任何编码（如urlencode）的原始数据
md5(" /ws/place/v1/search?boundary=region({},0)&key={}&keyword={} &page_index={}&page_size=20 你的SK ")
计算得到结果类似为：22dxxxxxxxxxxxxxx2b0bcc0e50
3. 生成最终请求：将计算得到的签名sig，放到请求中（参数名即为：sig）：
https://apis.map.qq.com/ws/place/v1/search? boundary=region({},0)&key={}&keyword={} &page_index={}&page_size=20&sig= 22dxxxxxxxxxxxxxx2b0bcc0e50
注意：计算 sig 要使用原始参数值，不要进行任何编码，但最终发送时的参数，是需要时行url编码的
最后拿到返回的值，里面带有所有结果的地理位置及结果的数量。
2.2 按地点返回结果
这一部分其实很简单，就是调用2.1的函数，然后实现分页保存变量，最后输出门店数量，返回数据。
计算一线城市的结果如下：
F:\push\20200315>python scrapy.py
瑞幸咖啡 北京 门店总数为：492
瑞幸咖啡 上海 门店总数为：581
瑞幸咖啡 广州 门店总数为：301
瑞幸咖啡 深圳 门店总数为：260
4.汇总结果并保存
接下来我们需要汇总2.2计算到的每个城市的数据，保存到json文件，并计算总数。
最终可以获得一个 瑞幸咖啡.json 的文件，里面存有每个城市的咖啡店精确位置，并输出一个总数，这样调用即可：
F:\push\20200315>python scrapy.py
瑞幸咖啡 北京 门店总数为：492
瑞幸咖啡 上海 门店总数为：581
瑞幸咖啡 广州 门店总数为：301
瑞幸咖啡 深圳 门店总数为：260
瑞幸咖啡 一线城市门店总数为：1634
星巴克 北京 门店总数为：380
星巴克 上海 门店总数为：797
星巴克 广州 门店总数为：209
星巴克 深圳 门店总数为：201
星巴克 一线城市门店总数为：1587
看来瑞幸咖啡一线城市里的门店数量为：1634 已经超过星巴克的1587 ，不愧是割资本主义国家韭菜，造福中国老百姓的企业啊！
5.扩展
就像文章开头所提到的，如果你需要算出每个城市的咖啡店数量其实也很简单，咱可以调用下面这个接口请求腾讯地图的所有行政区数据，获得所有城市的名称：
https://apis.map.qq.com/ws/district/v1/list
不过我已经dump了一个，文末给出数据链接。
使用这一个，你只需要读取该csv文件提取所有城市名，然后放入cities变量中进行计算，如下代码所示：
请注意一些特殊情况，比如说那个城市没有数据的时候，接口可能不会返回date数据，这时候要用字典的get方法进行处理：
# pois = res.json()['data']
pois = res.json().get('data', [])
值得提醒你的是，如果你要计算全国的数据的话，这个方法并不可靠，因为无法避免山寨店的存在，山寨店一样也会被记入到腾讯地图中，而一线城市的监管严格，比较少出现山寨店的情况，因此可以用这个方法计算。
如果想统计全国的店铺数还需要添加一些筛选、清晰手段，这些就留给大家自己思考吧！
源代码和数据链接：
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