引言：外卖订单数据的重要性

外卖行业近年来发展迅猛，美团、饿了么、百度外卖（现整合至饿了么体系，但部分独立业务仍存在）作为三大主流平台，积累了海量商家订单数据。对于餐饮企业、供应链服务商及数据分析机构而言，实时获取这些数据对于优化运营策略、预测市场需求、监控竞品动态具有重要价值。然而，手动抓取数据效率低下且易出错，因此开发一个外卖订单爬虫，实现定时自动抓取成为技术需求的核心。

一、爬虫系统架构设计

1. 技术选型

• 编程语言：Python因其丰富的爬虫库（如requests、scrapy、selenium）和易用性成为首选。
• 异步处理：使用asyncio或celery实现并发请求，提升抓取效率。
• 定时任务：APScheduler或cron（Linux系统）配置定时任务，实现每小时/每日自动抓取。
• 数据存储：MySQL（结构化数据）或MongoDB（非结构化数据）存储订单详情。

2. 模块划分

• 请求模块：模拟用户请求，获取订单页面HTML或API响应。
• 解析模块：使用BeautifulSoup或XPath提取订单关键字段（如订单号、商家名称、金额、时间）。
• 反爬模块：处理验证码、IP封禁、请求频率限制等反爬机制。
• 存储模块：将解析后的数据写入数据库，并支持增量更新。

二、三大平台抓取策略

1. 美团外卖

• API接口：美团部分订单数据通过公开API返回，需分析请求参数（如token、timestamp）并模拟签名。

• 示例代码：

  import requests
  import hashlib
  def get_meituan_orders(token, timestamp):
      url = "https://api.meituan.com/order/list"
      params = {
          "token": token,
          "timestamp": timestamp,
          "sign": hashlib.md5(f"{token}{timestamp}secret_key".encode()).hexdigest()
      }
      response = requests.get(url, params=params)
      return response.json()

• 反爬策略：动态生成sign参数，需定期更新加密规则；使用代理IP池避免IP封禁。

2. 饿了么

• Web页面抓取：饿了么订单页面对JavaScript渲染依赖较强，需使用selenium或playwright模拟浏览器行为。

• 示例代码：

  from selenium import webdriver
  def scrape_eleme_orders(driver_path, merchant_id):
      driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
      driver.get(f"https://h5.ele.me/merchant/{merchant_id}/orders/")
      # 模拟滚动加载更多订单
      driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
      orders = driver.find_elements_by_class_name("order-item")
      return [order.text for order in orders]

• 反爬策略：检测User-Agent和浏览器指纹，需配置无头浏览器参数并随机化User-Agent。

3. 百度外卖（历史数据）

• 遗留系统兼容：百度外卖已整合至饿了么，但部分独立商家仍使用旧系统，需分析其移动端H5页面结构。
• 数据去重：对比订单号与饿了么数据，避免重复存储。

三、定时任务与自动化

1. 定时任务配置

• APScheduler示例：

  from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
  def job():
      print("开始抓取订单...")
      # 调用各平台抓取函数
      meituan_orders = get_meituan_orders("token123", "1625097600")
      eleme_orders = scrape_eleme_orders("/path/to/chromedriver", "merchant456")
      # 存储数据
      save_to_db(meituan_orders, eleme_orders)
  scheduler = BlockingScheduler()
  scheduler.add_job(job, 'interval', hours=1)  # 每小时执行一次
  scheduler.start()

• 分布式扩展：使用Celery+Redis实现多节点任务分发，提升抓取稳定性。

2. 异常处理与重试机制

• 请求失败重试：捕获requests.exceptions.RequestException，设置最大重试次数（如3次）。
• 数据完整性校验：对比抓取的订单数量与平台展示的总数，缺失时触发补抓任务。

四、反爬策略与合规性

1. 常见反爬手段

• IP封禁：使用高匿代理IP池（如Bright Data、ScraperAPI）。
• 验证码识别：集成第三方OCR服务（如Tesseract、百度OCR）处理图形验证码。
• 请求频率限制：随机化请求间隔（如5-10秒），避免触发速率限制。

2. 合规性建议

• 遵守robots协议：检查各平台的robots.txt文件，避免抓取禁止访问的路径。
• 数据使用限制：仅用于内部分析，不公开传播或用于商业竞争。
• 法律风险规避：咨询法律顾问，确保不违反《网络安全法》及平台用户协议。

五、数据存储与可视化

1. 数据库设计

• 订单表结构：

  CREATE TABLE orders (
      id VARCHAR(32) PRIMARY KEY,
      platform ENUM('meituan', 'eleme', 'baidu') NOT NULL,
      merchant_id VARCHAR(32) NOT NULL,
      order_no VARCHAR(64) NOT NULL,
      amount DECIMAL(10,2) NOT NULL,
      create_time DATETIME NOT NULL,
      INDEX idx_merchant (merchant_id),
      INDEX idx_time (create_time)
  );

• 增量更新：通过order_no字段去重，避免重复插入。

2. 可视化分析

• 工具推荐：使用Tableau或Python的Matplotlib/Seaborn库生成订单趋势图、商家销售排名等报表。

• 示例代码：

  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  df = pd.read_sql("SELECT platform, COUNT(*) as count FROM orders GROUP BY platform", con=db_connection)
  df.plot.bar(x='platform', y='count')
  plt.title("各平台订单数量对比")
  plt.show()

六、总结与展望

本文详细阐述了外卖订单爬虫系统的设计思路，从技术选型、平台抓取策略到定时任务配置，覆盖了开发全流程。实际部署时需注意：

1. 动态调整反爬策略：平台可能更新反爬规则，需定期监控并优化代码。
2. 性能优化：对高并发场景，可考虑使用Scrapy框架或分布式爬虫（如Scrapy-Redis）。
3. 扩展性：未来可集成自然语言处理（NLP）分析订单评论，或对接BI系统实现实时预警。

通过自动化抓取外卖订单数据，企业能够显著提升运营效率，为决策提供数据支撑。