Create app.py

app.py

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+import requests
+from bs4 import BeautifulSoup
+import pandas as pd
+import plotly.graph_objects as go
+import streamlit as st
+
+# 設定應用標題
+st.title("餐廳資料抓取與分析")
+
+# 從 Google 試算表中讀取 URLs
+sheet_id = "1W20lawjiQtEpljUKoEaMVPDlSdnhvJLPUy2jk5xao_w"
+urls_df = pd.read_csv(f"https://docs.google.com/spreadsheets/d/{sheet_id}/export?format=csv")
+
+# 將 URLs 轉換為列表
+urls = urls_df['網址'].tolist()
+
+# 初始化一個空的 DataFrame 列表來儲存所有資料
+df_list = []
+
+# 迭代每個網址並抓取資料
+for url in urls:
+    response = requests.get(url)
+    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
+
+    # 解析並抓取所需資料
+    title = soup.find('h1', class_='restaurant-details__heading--title').text.strip()
+    address = soup.find('li', class_='restaurant-details__heading--address').text.strip()
+    
+    # 手機號碼處理
+    phone_tag = soup.find('a', {'data-event': 'CTA_tel'})
+    phone = phone_tag['href'].replace('tel:', '') if phone_tag else 'N/A'
+    
+    description = soup.find('div', class_='restaurant-details__description--text').text.strip()
+
+    # 將抓取的資料新增到列表中
+    df_list.append({'Title': title, 'Address': address, 'Phone': phone, 'Description': description})
+
+# 使用 pd.DataFrame() 將所有資料合併成一個 DataFrame
+df = pd.DataFrame(df_list)
+
+# 顯示抓取的資料
+st.subheader("抓取的餐廳資料")
+st.dataframe(df)
+
+# 統計每個區的商家數量
+df['Area'] = df['Address'].str.extract(r'(\w+區)')  # 提取區域
+area_counts = df['Area'].value_counts()  # 統計各區的商家數量
+
+# 繪製柱狀圖
+fig_bar = go.Figure(data=[go.Bar(x=area_counts.index, y=area_counts.values)])
+fig_bar.update_layout(title='每個區的商家數量', xaxis_title='區域', yaxis_title='商家數量')
+
+# 顯示柱狀圖
+st.plotly_chart(fig_bar)
+
+# 繪製圓餅圖
+fig_pie = go.Figure(data=[go.Pie(labels=area_counts.index, values=area_counts.values)])
+fig_pie.update_layout(title='每個區的商家數量比例')
+
+# 顯示圓餅圖
+st.plotly_chart(fig_pie)