HTML应用指南：利用GET请求获取全国永辉超市门店位置信息
永辉超市作为中国领先的零售企业，自2001年成立以来，一直专注于为消费者提供丰富、新鲜的商品选择与优质的购物体验。在快速发展的过程中，永辉不仅强化了其在线下门店的布局，同时也积极拓展线上服务平台，通过融合线上线下资源，实现了服务效率与顾客满意度的显著提升。
若要从永辉官方网站获取门店分布信息，可以采用类似的方法，即利用GET请求访问提供门店数据的API端点。发送GET请求时，通常需要构造一个符合API要求的URL，该URL可能包含必要的参数，如城市名称、区域代码等，以便服务器返回对应的门店列表信息。使用Python语言中的requests库能够简化这一过程，使得开发者可以轻松地向服务器发起请求，并处理返回的数据。
本文将以爬取官网中的永辉超市门店信息页面为例，可以在构造请求时指定相应的地理位置参数。一旦成功接收到API返回的JSON格式数据，就可以从中提取出每个门店的详细信息，包括但不限于地址、营业时间及联系方式等。对这些数据进行进一步分析后，不仅能帮助理解永辉在全国范围内的市场扩张情况及其地域性布局特征，而且还能为用户提供更加便捷的服务查找功能，从而增强整体的购物体验。
结合不同城市的门店密度、店铺选址特性以及周围消费环境等因素，还可以揭示各地消费者的购物偏好差异，这对于指导永辉未来的产品开发方向、制定有针对性的营销活动方案以及确定新的开店地点都具有重要的参考价值。因此，通过对永辉门店数据的有效收集与分析，不仅可以支持企业的战略规划，也能够促进服务质量的持续改进，最终达到满足多样化消费需求的目的。
永辉超市门店官方网址：全国商场一览
我们第一步先找到门店数据的存储位置，然后看3个关键部分标头、负载、 预览；
标头：通常包括URL的连接，也就是目标资源的位置；
负载：对于GET请求：负载通常包含了传递的参数，这里我们可以看到它的传参包括每页的数量和页码，还是明文，没有进行加密；
预览：指的是对响应内容的快速查看或摘要显示，可以帮助用户快速了解返回的数据结构或内容片段；
接下来就是数据获取部分，先讲一下方法思路，一共三个步骤；
方法思路
- 找到对应数据存储位置，获取所有店铺列表的相关标签数据；
- 我们通过改变查询page分页，来遍历全国门店数据；
- 地理编码→地址转经纬度，再通过coord-convert库实现GCJ-02转WGS84；
第一步：我们先找到对应数据存储位置，获取所有门店列表，可以看到每翻一页包含10条数据，一共140页，那我们使用一个 for 循环来依次请求每一页的数据，来遍历全国门店数据；
第二步：利用GET请求获取所有门店列表，并根据标签进行保存，另存为csv；
完整代码#运行环境 Python 3.11
import requests
import csv
import time# 基础 URL
url = "https://www.yonghui.com.cn/cms/store/allStores"
fieldnames = ["门店名称", "地址", "电话", "开业时间", "简介", "面积"]
output_file = 'yonghui_stores.csv'# 设置请求头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0 Safari/537.36'
}# 打开 CSV 文件准备写入，使用 utf-8-sig 避免 Excel 中文乱码
with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)writer.writeheader()# 遍历第 1 到 140 页for page in range(1, 141):print(f"正在抓取第 {page} 页...")params = {'pageIndex': page,'pageSize': 10}try:response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=10)# 设置正确的编码response.encoding = response.apparent_encodingif response.status_code == 200:data = response.json()stores = data.get('data', {}).get('list', [])if not stores:print(f"第 {page} 页没有返回门店数据，跳过。")continueall_stores = []for store in stores:all_stores.append({"门店名称": store.get("title", ""),"地址": store.get("address", ""),"电话": store.get("tel", ""),"开业时间": store.get("openTime", ""),"简介": store.get("summary", ""),"面积": store.get("area", "")})writer.writerows(all_stores)# 控制请求频率time.sleep(1)else:print(f"第 {page} 页请求失败，状态码：{response.status_code}")except Exception as e:print(f"请求第 {page} 页时发生错误：{e}")获取数据标签如下，title(门店名称)、address(地址)、tel(电话)、openTime(开业时间)、summary(简介)、area(面积)，其他一些非关键标签，这里省略；
第三步：地理编码和坐标系转换，这里我们需要把获取的门店地址进行地理编码，具体实现方法可以参考我这篇文章：地址转坐标：利用高德API进行批量地理编码_高德地图api-CSDN博客；
这里直接下载转换结果，坐标系GCJ-02，当然还有个别地址描述太模糊的或者格式无法识别，会查不出坐标，手动查一下坐标即可，大部分还是可以查到的，因为当前坐标系是GCJ02，需要批量转成WGS84/BD09的话可以用免费这个网站：批量转换工具：地图坐标系批量转换 - 免费在线工具 (latlongconverter.online)，也可以通过coord-convert库实现GCJ-02转WGS84；
接下来，我们进行看图说话：
永辉超市在全国范围内的布局呈现出显著的特点。首先，东部沿海地区（如江苏、浙江、上海、福建、广东等省份）是其门店最为密集的区域，这表明永辉超市在这些经济发达、人口密度大且消费能力强的地区有着广泛的市场覆盖。特别是广东省和上海市，这里不仅是经济中心，也是消费潮流的引领者，对于永辉来说，这是不可忽视的重要市场。
其次，在中部地区（包括河南、湖北、湖南、安徽等地），虽然红色圆点的数量相比东部沿海略少，但依然显示出该区域对于永辉超市的重要性。中部地区作为连接东西部的关键枢纽，具有较大的市场潜力和发展空间，因此，这也是永辉未来可能进一步扩展的重点区域之一。
然而，值得注意的是，在西部地区（例如四川、重庆、陕西、云南、贵州等省份），永辉超市的门店分布相对较少。尽管如此，随着当地经济的发展以及城市化进程的推进，这些地区正逐渐成为新的增长点。因此，如何更好地进入并开发西部市场将是永辉未来发展的一个重要课题。
至于北部及东北部地区（如北京、天津、河北、辽宁、吉林、黑龙江等省份），这里的门店分布较为均匀，显示出永辉超市在当地市场的稳定布局。不过，考虑到北方冬季气候寒冷，生鲜食品的存储和运输面临挑战，这也可能影响到永辉在此区域的进一步扩张策略。
最后，在南部地区，尤其是广东省，永辉超市同样保持了较高的门店密度。这不仅反映了广东省作为中国最活跃的经济体之一的地位，也体现了消费者对于高品质商品和服务的需求日益增长。
接下来，我们基于开业时间来看看永辉超市的发展历程；
从永辉超市的开业时间分析来看，其发展历程可以清晰地划分为几个阶段。在早期发展阶段（1996年至2005年），永辉超市的扩展速度较为缓慢，每年新开设的门店数量较少，基本维持在个位数水平。这表明，在成立初期，公司主要集中在基础建设、市场调研以及商业模式的探索上，为后续的发展打下了坚实的基础。
进入稳步增长期（2006年至2014年），永辉超市开始加速其在全国范围内的布局，新开门店数量逐年递增，达到了每年30至50家左右。这一时期，永辉不仅扩大了其业务覆盖范围，还逐步提升了品牌知名度和市场份额，展示了强大的市场适应能力和竞争力。
到了快速扩张期（2015年至2019年），永辉超市迎来了其发展的黄金时期。尤其是2017年和2018年，新开门店数量均超过了100家，其中2019年的新开门店数接近300家，达到历史最高点。这标志着永辉超市在全国范围内实现了广泛的市场渗透，并成为行业内的重要参与者。
然而，自2020年起，随着新冠疫情的影响以及市场竞争的加剧，永辉超市进入了调整与放缓期。尽管2020年仍保持了较高的新开门店数，但随后几年的数量显著减少。此阶段，永辉超市可能更加关注于现有门店的质量提升和服务优化，而非单纯追求规模的增长。这种战略调整反映了公司在面对外部挑战时的灵活性和应对策略的变化。
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