HTML应用指南：利用POST请求获取全国索尼体验型零售店位置信息
索尼（Sony）作为全球领先的消费电子与科技创新企业，始终秉持"以创意和科技的力量感动世界"（Make.Believe）的品牌理念，致力于为用户打造沉浸式、高品质的感官体验与生活方式解决方案。在中国市场，索尼持续推进"体验驱动型零售战略"，依托"以用户为中心的全场景体验生态”"，其产品——从Alpha系列全画幅微单、BRAVIA高端液晶电视，到WH-1000XM系列降噪耳机与PlayStation游戏生态——不仅是硬件，更是通往沉浸式感官世界与个性化生活方式的入口。在中国市场，索尼摒弃单纯“卖产品”的逻辑，转而构建以场景化体验、情感化连接与高净值用户运营为核心的零售战略，通过精心设计的线下空间，让技术可触摸、内容可感知、品牌可共鸣。
索尼体验型零售门店不仅是产品销售终端，更是品牌理念与尖端科技的沉浸式展示平台，涵盖高端电视（如 BRAVIA）、音频设备（如 WH-1000XM 系列）、影像产品（Alpha 相机）、游戏（PlayStation）及专业解决方案的场景化体验、技术讲解、个性化定制与售后服务支持。在数据建模与渠道分析场景中，每家门店可被抽象为一个具备多维属性的空间节点，其结构化数据通常包括：高精度地理坐标、详细地址、联系电话、等关键字段。此类数据不仅可用于绘制全国零售网络热力图，还可结合城市消费力、商圈人流、竞品门店分布等外部变量，支撑选址策略优化、体验资源调配与区域市场潜力评估。
本文将系统探讨如何通过程序化数据采集技术，利用标准 HTTP GET 请求，调用索尼中国官网或其授权合作平台（如 Sony Store、京东索尼官方旗舰店线下服务网络等）公开提供的门店查询接口，实现对全国范围内索尼授权体验型零售门店信息的自动化、规模化采集。借助 Python 生态中成熟稳定的 requests 库，可高效发起网络请求，精准解析接口返回的结构化 JSON 数据，并提取核心业务字段，包括但不限于：门店全称、详细地址、官方联系电话，以及高精度地理坐标，这一过程不仅是一次高效的数据抓取，更是对索尼中国庞大线下服务网络的一次数字化测绘与空间建模。通过对采集数据的清洗、去重、地理编码、空间关联与可视化分析，我们得以构建一张动态、可交互、可深度挖掘的“索尼体验门店地理信息图谱”，从而支持市场覆盖分析、渠道效能评估、竞品对标研究、门店选址优化等多维度商业智能决策。
索尼体验型零售店查询网址：首页-线下体验及服务
首先，我们找到体验店数据的存储位置，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POST请求：负载通常包含了传递的参数，因为所有参数都通过URL传递，这里我们可以看到channel（渠道） web（网页端）店铺类型等标签，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，我们可以看到数据在resultdata里；
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
- 找到对应行政区数据存储位置，生成一个行政区对应关系编码字典；
- 我们通过改变查询负载的内容（各级行政区编码），来遍历全国门店，获取所有门店的相关标签数据；
- 坐标转换，通过coord-convert库实现BD-09转WGS84；
首先，我们观察到它的查询方式依然是通过不同省级行政区编码进行门店查询，那我们直接在"Fetch/XHR"先找到对应数据存储位置， 我们可以看到响应请求包含省级行政区编码对应内容的响应请求，另外，根据上面负载的内容，我们可以知道，数据是直接通过行政区编码进行传递的，为了方便我们可以建立一个包含省级行政区编码的字典，通过遍历行政区编码来查询全国数据；
第一步：利用requests库发送HTTP请求获取所有省级行政区编码表，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 jsonurl = "https://www.sonystyle.com.cn/dealero2o/app/master/wprov"
params = {"callback": "jQuery360020055867106944814_1758786334666","_": "1758786334667"
}
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
text = response.text.strip()# 关键修复：直接提取最外层的 {...} JSON 对象
start = text.find('{')
end = text.rfind('}') + 1
if start == -1 or end == 0:print("未找到有效的 JSON 对象")print("原始响应:", repr(text[:200]))exit()json_str = text[start:end]try:data = json.loads(json_str)
except json.JSONDecodeError as e:print("JSON 解析失败:", e)print("提取内容:", json_str[:300])exit()# 过滤有效省份（name 非空）
provinces = [item for item in data.get("resultData", [])if item.get("name", "").strip()
]# 保存 CSV
with open("sony_provinces.csv", "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:writer = csv.writer(f)writer.writerow(["id", "name"])writer.writerows([[p["id"], p["name"]] for p in provinces])print(f"成功保存 {len(provinces)} 个省级行政区到 sony_provinces.csv")
数据会以csv表格的形式，保存在运行脚本的目录下，数据标签包括：name（省级行政区名称）、id（行政区自定义编码）；
第二步：利用POST请求获取所有索尼体验型零售店数据，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 csv
import requests
import time# 读取省份 CSV
provinces = []
try:with open("sony_provinces.csv", "r", encoding="utf-8-sig") as f:reader = csv.DictReader(f)for row in reader:if row.get("id") and row.get("name"):provinces.append({"id": row["id"], "name": row["name"]})
except FileNotFoundError:print("找不到 sony_provinces.csv，请先运行省份抓取脚本")exit()print(f"从 sony_provinces.csv 加载 {len(provinces)} 个省份")# 门店字段（加上 province 列）
fields = ["id", "name", "address", "categoryName", "phone", "mobile", "latitude", "longitude", "province"]all_dealers = []
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}# 遍历每个省份
for i, prov in enumerate(provinces, 1):pid, pname = prov["id"], prov["name"]print(f"[{i}/{len(provinces)}] 正在获取 {pname} 的门店...")url = "https://www.sonystyle.com.cn/dealero2o/app/master/dealer/list"params = {"channel": "web", "storeType": "1"}data = {"type": "2", "provinceId": pid, "strs": ""}try:res = requests.post(url, params=params, data=data, headers=headers, timeout=10)result = res.json()except Exception as e:print(f"请求失败: {e}")continueif result.get("resultCode") == "00":dealers = result.get("resultData", [])for d in dealers:d["province"] = pname # 添加省份名all_dealers.extend(dealers)print(f"获取到 {len(dealers)} 家门店")else:print(f"API 错误: {result.get('resultMsg', '')}")time.sleep(0.3) # 礼貌延时# 保存全部门店
if all_dealers:with open("sony_all_dealers.csv", "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fields)writer.writeheader()for d in all_dealers:writer.writerow({k: d.get(k, "") for k in fields})print(f"\n全国共 {len(all_dealers)} 家门店已保存到 sony_all_dealers.csv")
else:print("未获取到任何门店数据")获取数据标签如下：id(门店id)、name(门店名称)、address(详细地址)、categoryName（门店类型）、lat&lng（地理坐标）、phone（门店电话）、province（省级行政区）、mobile（移动电话），其他一些非关键标签，这里省略；
第三二步：坐标系转换，由于索尼体验型零售店数据使用的是百度坐标系（BD-09），为了在ArcGIS上准确展示而不发生偏移，我们需要将门店的坐标从BD-09转换为WGS-84坐标系。我们可以利用coord-convert库中的bd2wgs(lng, lat)函数，也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；
对CSV文件中的门店坐标列进行转换，完成坐标转换后，再将数据导入ArcGIS进行可视化；
接下来，我们进行看图说话：
高度集中在经济发达区域
索尼体验型零售店明显集中在中国东部沿海地区，这些区域包括了长三角（上海、江苏、浙江）、珠三角（广东）以及京津冀（北京、天津）。这些地区不仅是中国经济最为活跃的地带，同时也是消费能力最强的区域之一。高密度的门店布局反映了索尼对这些市场的重视，旨在最大化接触目标消费者群体。此外，这些地区往往拥有较高的城市化水平和成熟的商业环境，为体验型零售店提供了良好的运营基础。
省会城市与一线城市的重点覆盖
除了在经济发达地区有密集布局之外，索尼也选择了中国各大省会城市作为开店的重要地点，如成都、武汉、西安等。同时，一线城市如北京、上海、广州和深圳等地也是索尼体验店的核心分布区。这种策略不仅有助于提升品牌形象，还能通过这些城市的辐射作用影响周边地区，增强品牌的市场渗透力。值得一提的是，索尼在这些城市的选址通常位于核心商圈或地标性建筑内，进一步提升了品牌影响力。
西部及东北地区的战略点位选择
尽管西部和东北地区的门店数量相对较少，但索尼仍在部分关键城市设立了体验店，例如重庆、昆明、沈阳等。这表明虽然索尼在这些区域的扩展不如东部沿海那样广泛，但依然采取了有针对性的战略部署，以抓住当地潜在的高端消费市场。这样的布局方式既考虑到了成本效益，也兼顾了品牌在全国范围内的均衡发展。同时，索尼也会根据不同地区的市场需求和消费者偏好调整店内展示的产品种类和服务内容，确保能够满足不同地域顾客的需求。
沿主要交通干线分布明显
索尼体验型零售店还倾向于分布在中国的几条主要交通干线上，比如长江沿线（武汉、合肥、南京、上海）和京广线（北京→郑州→武汉→长沙→广州）。这些线路不仅是人流物流的主要通道，而且沿途的城市大多具备较强的经济实力和消费潜力。通过在这些交通枢纽城市设立门店，索尼不仅能更方便地吸引过往旅客和商务人士的关注，也能利用便捷的交通条件降低物流和供应链管理的成本。
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