段时间，菜市场出现了一个奇特的现场： 菜比肉贵！
以北京为例，像 猪肉的价格基本上从年初的 25块/斤 逐步下降到现在的 10块/斤 。
猪肉价格走势
而一些蔬菜比如 油麦菜从年初的 2.5元/斤 到现在的 4.5元/斤 ，高的时候能有 8元/斤 ；再比如 菠菜从年初的 1.7元/斤 到现在的 4元/斤 ，高的时候也能到 7-8元/斤 。
油麦菜价格走势
广大网友直呼： 以前没钱吃肉，现在没钱吃菜！
我们知道前年 50块一斤 猪肉(也是 离谱)，现在可以买 5斤 ，于是就有了下面这张对比图：
以前没钱吃肉，现在没钱吃菜
那么，蔬菜价格目前到底是什么情况呢？全年一般又是什么样的走势呢？
今天，我们就用 Python 采集一下 北京新发地菜市场的 价格行情来一起了解下！
1. 网页分析
目标网站：北京新发地
网址信息：http://www.xinfadi.com.cn/priceDetail.html
我们通过 翻页（下一页）查看后续数据，但是发现地址栏 url 没变，所以是动态加载的，那么老规矩： F12开发者模式—>Network—>XHR，然后 翻页可以找到数据请求信息如下：
最终，我们确认请求接口地址及请求方式与信息如下：
请求类型： post
url = r'http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html'
# 请求参数如下，其中page为页码
FormData={
'limit': 20,
'current': page,
'pubDateStartTime': '2021/01/01',
'pubDateEndTime': '2021/10/30',
'prodPcatid': '',
'prodCatid': '',
'prodName': '',
}
确定以上信息后，我们就可以简单的写代码进行数据采集了！
2. 数据采集
由于请求到的数据是 json 格式，比较好处理，我们直接上代码（完整代码）。
如果对代码不是很了解，可以加笔者好友或者加咱们交流群讨论！
importrequests
importpandas aspd
fromtqdm importtqdm
headers = {
"Accept-Encoding": "Gzip",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36",
}
dfList = []
url = r'http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html'
forpage intqdm(range( 1, 5373)):
FormData={
'limit': 20,
'current': page,
'pubDateStartTime': '2021/01/01',
'pubDateEndTime': '2021/10/30',
'prodPcatid': '',
'prodCatid': '',
'prodName': '',
}
r = requests.post(url, data=FormData, headers=headers)
data = r.json
dataList = data[ 'list']
df = pd.DataFrame(dataList)
dfList.append(df)
df = pd.concat(dfList)
df.to_excel( r'菜品历史价格行情.xlsx',index= None)
采集进度
可以看到，其实该网站并没有反爬，但是我们用最简单的这种采集方式花了 2小时23分钟，属实有点久。
那么怎么可以加速呢？ 进程、线程与携程等方式可以加速，关于这方面的知识与应用我们会在后续进行专题介绍哈，这里先预告一下。
最终，我们采集到 10万 多条数据如下：
后台回复 955 可以在 菜比肉贵 文件夹领取！
数据预览
以上就是本次全部内容，由于菜品类型较多，这里不做展开处理，大家可以自行下载研究哈。