全国一共有40个城市开通了地铁，累计站点数量为5968文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
而我，爬完这些数据，只用了5秒文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
此时，正在看文章的你，是不是心里会默默的来一句：麻雀啄了牛屁股—雀食牛逼 ~文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
今天就来教大家用 Python 如何快速搞定，先给一个使用说明，源码和逻辑见后文文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
1、核心代码
首先是先获取所有开通地铁的城市文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
代码分成两部分，一部分是官方页面显示出的城市列表，一部分是未显示出来的城市列表文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
其中，主函数代码如下：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
"""获取有地铁站点的城市名"""
df_city_list = get_city_list()
print('[ 提示 ]: 共检测到 {0} 个开通地铁的城市'.format(df_city_list.shape[0]))
其次是遍历每个城市，获取对应城市的所有地铁线路文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
并将最终的结果进行拼接，最终生成的就是所有城市的所有地铁站点信息文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
df_city_data = pd.DataFrame()
for row_index, data_row in df_city_list.iterrows():
print('[ 提示 ]: 正在爬取第 {0}/{1} 个城市 {2} 的数据中...'.format(row_index + 1, df_city_list.shape[0], data_row['name_ch']))
"""遍历每个城市获取地铁站点信息"""
df_per_city = get_per_info(data_row)
df_city_data = df_city_data.append(df_per_city, ignore_index=True)
程序运行图如下：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
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最终爬取的数据如下：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
一共40个城市，5968条数据文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
2、爬虫思路
获取源码文件请直接在后台回复 地铁站点文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
今天的源码其实之前有写过，但是因为过去时间比较久了，没有和官方的更新同步，所以在运行过程中会出现bug文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
这次我也是将存在的bug修复了，并优化了部分逻辑，比以前的代码运行速度会更快。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
今天的数据来自于高德，下面是高德地图对于全国地铁站点的一个可视化界面，做的相当不错。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
页面长这样：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
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对了，如果有不擅长写代码的读者，但是又想拿到数据做分析和挖掘，可以在后台回复地铁数据集我会发给你。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
首先，浏览器打开 F12，定位到上方的城市列表文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
对应的城市列表是直接显示在 div 标签里面的，不过城市是被分成了两部分，一部分在 city-list 里面，一部分在 more-city-list 里面。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
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而且在每一个城市的 a 标签里面有对应的城市 ID 和城市拼音。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
随便点击一个城市，在可视化界面发生变化的同时看到 Network 中出现了一个链接。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
链接名称中包含了这个城市的 ID 和拼音，对应的数据就是我们要的地铁站点数据。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
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总结一下流程，思路如下：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
爬取两个 div 中的城市数据（包括 ID 和拼音），生成城市集合 遍历城市集合，构造每一个城市的 url 访问 url，爬取对应城市的地铁站点数据
代码复现起来也比较简单，但是由于篇幅问题，这里就只展示核心的代码部分文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
首先是获取城市列表中的第一部分：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
# 获取显示出的城市列表
for soup_a in soup.find('div', class_='city-list fl').find_all('a'):
city_name_py = soup_a['cityname']
city_id = soup_a['id']
city_name_ch = soup_a.get_text()
name_dict.append({'name_py': city_name_py, 'id': city_id, 'name_ch': city_name_ch})
参考上面的写法获取未显示出来的城市列表，合并在一起就是所有的城市列表文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
最后就是获取每个城市的地铁线路，核心代码如下：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
# 遍历每一条地铁线路
for data_line in data['l']:
df_per_metro = pd.DataFrame(data_line['st'])
df_per_metro = df_per_metro[['n', 'sl', 'poiid', 'sp']]
df_per_metro['gd经度'] = df_per_metro['sl'].apply(lambda x: x.split(',')[0])
df_per_metro['gd纬度'] = df_per_metro['sl'].apply(lambda x: x.split(',')[1])
df_per_metro.rename(columns={'n': '站点名称', 'sp': '拼音名称', 'poiid': 'POI编号'}, inplace=True)
以上是核心源码，这里省去了非核心部分，需要请查看源码文件。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html
来源于小一的学习笔记 ，作者xiaoyi文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/31133.html