该文章主要提供交流学习使用，请勿利用其进行不当行为！ 抽空写个吧，，， 这里讲的是 美团美食和大众点评 至于外卖。 我之前写过文章。。 不再细说。。 某团外卖H5版本X-FOR-WITH参数JS逆向过程 ps:文章已进行更改 - 先从美团开始。 美团美食是一个_token字段。 📷 这个加密，其实满大街都是。。。 百度一下就出来了。 这里就不说加密了。 就是base64 + zip压缩。 这里就说下里面的一些坑。。 如果加密的是纯字符串，，这里要注意一下引号问题， 因为在浏览器中。。 他们
在数据分析的过程中，外部数据的导入和数据的导出是非常关键的部分，而Python和R在这方面大同小异，且针对不同的包或模块，对应着不同的函数来完成这部分功能： Python 1.TXT文件 导入： 以某
CAT 作为服务端项目基础组件，提供了 Java, C/C++, Node.js, Python, Go 等多语言客户端，已经在美团点评的基础架构中间件框架（MVC框架，RPC框架，数据库框架，缓存框架等，消息队列，配置系统等）深度集成，为美团点评各业务线提供系统丰富的性能指标、健康状况、实时告警等。
多渠道打包一般应用于向不同应用市场提交app后用来统计不同渠道下载量等一些信息。一般集成友盟sdk（同类型的sdk还有 诸葛io，量江湖等sdk），不同sdk集成方式大同小异，可去各自官网查看详细文档。本文以友盟sdk为例。 渠道：各种应用市场比如 华为应用市场，小米应用市场， 积分墙（花钱的推广渠道）等。
上一期博客，我本来想爬取美团美食的，但是由于请求头太复杂，没有破解开其中的几个参数，所以放弃，这次我们来用selenium来模式浏览器抓取数据，我们先来简单看一下流程：
相信各位都是刚刚度完小长假，一定不会忘了十一期间的阅兵仪式阅兵中男女兵各个英姿飒爽，据说不同的人看阅兵反应也是不同的。 别人看阅兵 你看阅兵 今年的阅兵中，小N发现了一个小细节，大家看看。 “骑着我心爱的小摩托，我永远不会堵车……” 这不是我们的救命恩人们吗，黄色冲锋衣，蓝色外卖箱。他们是给你温暖，填饱你肚子的外卖小哥，人称“银河护胃队”. 如今外卖已成为我们生活必不可少的部分，一部手机在手，足不出户就可吃遍全城美食。因此外卖小哥也被某外国媒体称为“中国军事最新武器”。 截止2
整理 | 褚杏娟 腾讯数据安全团队进行调整与重组；马斯克：终止收购推特，推特董事会：“有信心”完成交易；中国红客联盟宣布解散：高层爆发内讧，创始人林勇和法人代表汪林公开对骂；任正非签署的“华为不造整车”承诺文件将于明年过期；Meta 将关闭加密货币项目 Novi；俄罗斯政府转向 Linux 操作系统；美团优选管理层变动：老将刘薇调岗，前阿里高管加盟；律师起诉拼多多砍价欺诈案一审宣判，法院认定被告构成知情权侵害；苏宁易购否认破产清算：目前经营一切正常，将依法追究法律责任；因用 123456 当密码，AMD
今天借腾讯云+社区这个机会，给大家简单分享下美团数据的简易获取教程，希望小小白们也可以学会这招，下次再有人找你要数据的时候，你就可以拍腿板跟她说，让我来！
前言 美团是数据驱动的互联网服务，用户每天在美团上的点击、浏览、下单支付行为都会产生海量的日志，这些日志数据将被汇总处理、分析、挖掘与学习，为美团的各种推荐、搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持。大数据处理渗透到了美团各业务线的各种应用场景，选择合适、高效的数据处理引擎能够大大提高数据生产的效率，进而间接或直接提升相关团队的工作效率。 美团最初的数据处理以Hive SQL为主，底层计算引擎为MapReduce，部分相对复杂的业务会由工程师编写MapReduce程序实现。随着业务的发展，单纯的Hive S
做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中，你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析，也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境，以及比赛的数据集，帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter，你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels，这里不再多做阐述。
美食是人类的毕生追求，说到美食，我们总会想起美团美食，面对类型众多的商家，应如何选择优质的商家，使消费最大合理化。在本 Chat 里，将讲述如何爬取美团商家信息。
我是今年实习的时候接触的Python，接触了具体的代码，以前只知道Python比较好玩，但是没用过。然后在公司以后项目用的是Python的Django框架，就一直学习Python，学习框架。现在在学习Python的爬虫框架scrapy,一直是挺喜欢爬虫的，因为基本可以爬到所有的公开数据，也挺好玩的，然后最开始是直接的基础的requests和urlib包，最后就决定试试一些比较大型的网站。
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结果很多读者对爬数据的过程比较感兴趣，那么今天就讲一下我是怎样获取美团数据，其实并不难，甚至还因为需要手动干预而显得有点不太聪明的样子。
CAT（Central Application Tracking），是美团点评基于 Java 开发的一套开源的分布式实时监控系统。美团点评基础架构部希望在基础存储、高性能通信、大规模在线访问、服务治理、实时监控、容器化及集群智能调度等领域提供业界领先的、统一的解决方案，CAT 目前在美团点评的产品定位是应用层的统一监控组件，在中间件（RPC、数据库、缓存、MQ 等）框架中得到广泛应用，为各业务线提供系统的性能指标、健康状况、实时告警等服务。
近日，素有“救急症于即时，挽垂危于顷刻”美誉的“神药”安宫牛黄丸再次引发热议。有消息称，北京同仁堂下发调价通知，将安宫牛黄丸(3克*丸/盒)的销售价格从780元提至860元，涨幅约为10%，该价格从12月1日开始执行。虽然小编对这些药不是很清楚，但是看价格确实也不便宜，那我们今天就利用python获取下药店销售的这个神药的数据量，这个仅仅代表的是线上下单的，只是实际销量的一部分，但是我们可以从这个数据量里面分析下大家现在买药对线上的选择有多大比例。一般大家在线上下单买药都是选择的美团，所以我们就获取美团的数据。但是美团现在的反爬机制非常的严，特别是对ip的限制更严格，一般的代理肯定是不行的，所以我这次是使用了亿牛云提供的隧道代理，据说专线线路，会更稳定。以下就是简单的访问美团的代码部分，主要是代理的使用：
作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一，知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离，为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。美团大脑围绕吃喝玩乐等多种场景，构建了生活娱乐领域超大规模的知识图谱，为用户和商家建立起全方位的链接。我们美团希望能够通过对应用场景下的用户偏好和商家定位进行更为深度的理解，进而为大众提供更好的智能化服务，帮大家吃得更好，生活更好。
结束了自己的秋招，收到美团的池子短信，一路过来真的感概良多，我属于弱鸡....到目前为止就拿了2个offer，之前面试各种笔试挂，面试挂，投了40家左右吧，本来打算签一个小公司的，后来美团给了面试机会就抱着试试的心态去了，结果没想到过了。。。真的很戏剧性，现在三方还在退回的路上（昨天寄的，那边没签约，沟通了一下，那边愿意退回来，真的很感谢），所以真的是运气Orz，所以大家一定不要放弃，要坚持！ 下面贴一下面经 8-30 60min 美团一面 1. 自我介绍 2. 为什么跨专业 3. 进程与线程 4. 进程
美团外卖作为我们外卖从业人员，是一个很好的平台，从业人员以及相关的数据研究者经常需要从该平台上获取相关数据进行分析，研究竞品销售、分析外卖行业情况等。那么，该平台的数据爬取怎么进行呢？小编今天就进行了尝试。
作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一，知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离，为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。
3.14网申的（北京，基础研究部门），3.20笔试。二十多天没消息，然后今天（4.12）下午接到美团面试电话，当然是前两天约好的，面试官大概迟到了十多分钟。 Q：介绍一下做过的项目 A：balabala... Q：一千万个整数，每个数的范围在[-1000,1000]，怎样对他们排序最快？ A：计数排序 Q：复杂度呢？ A：O（N） Q：如果不是整数呢？是浮点数怎么办？数的个数再增加到10亿个呢？ A：...说了一堆没用的 Q：我给点提示吧，这其实不是一道纯算法题，是一道设计与算法结合的题 A：要最快的话，用
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 团队介绍 NLP中心是美团人工智能技术研发的核心团队，致力于打造高性能、高扩展的搜索引擎和领先的自然语言处理核心技术和服务能力，依托搜索排序，NLP（自然语言处理）、Deep Learning（深度学习）、Knowledge Graph（知识图谱）等技术，处理美团海量文本数据，打通餐饮、旅行、休闲娱乐等本地生活服务各个场景数据，不断加深对用户、场景、查询和服务的理解，高效地支撑形态各样的生活服务搜索，解决搜索场景下的多意图、个性化，时效性问题，给用户良好的搜索
美团能做的东西，抖音也能做，但光靠那 20%-30% 的用户体验差别，是不足以让这"第一名"的头衔易主的。
在2018年以前，Python的招聘需求分布均匀，由于其高效及稳定性，备受中小型互联网公司的青睐。
2017.08.14，结束了两周的等待，如愿以偿开始了自己的美团实习生活，本来抱着三五个月走人，争取下一份实习的心态，没想到一直到转为暑期实习生、到通过留用面试、再到年后继续实习，直到今天，我已经在美团度过了615个日夜。这里的人，这里的事，一切都十分美好。
在私有云集群环境下建设 Service Mesh ，往往需要对现有技术架构做较大范围的改造，同时会面临诸如兼容困难、规模化支撑技术挑战大、推广困境多等一系列复杂性问题。本文会系统性地讲解在美团在落地 Service Mesh 过程中，我们面临的一些挑战及实践经验，希望能对大家有所启发或者帮助。
0001b ====== 最近在公司做了一个多渠道打包的工具，趁今天有空就来讲讲 Android 多渠道打包这件小事。众所周知，随着业务的不断增长，APP 的渠道也会越来越多，如果用 Gradle 打多渠道包的话，可能会耗费几个小时的时间才能打出几百个渠道包。所以就必须有一种方法能够解决这种问题。
上一篇我们介绍了如何爬拉勾的数据，这次介绍一下如何分析爬下来的数据，本文以自然语言处理这个岗位为例。 上次那个爬虫的代码有一点问题，不知道大家发现没有，反正也没有人给我说。。然后后面我把我最后改好的代码附在本文的最后。 本文主要分析的是岗位职责和岗位要求，基本思路是先分词，然后统计词频，最后最词云展示出来。先看下效果 从这个图可以看出来，自然语言处理大多数需要掌握深度学习，需要用深度学习去解决问题，然后是工作经验，项目经验，以及对算法的理解。 首先分词，要正确分词，需要有一份高质量的词典，因为在岗位
作者：Kying，西二旗程序单身汪一枚。从事智慧旅游、数据挖掘。新晋python 小白，希望与志同道合者一起煮酒论英雄，数据森麟特邀作者。
焦虑是长期存在的，但是，互联网发展的红利却不是长期存在的。譬如，美团，它享受了互联网时代的发展红利，从巨头的围追堵截里杀出重围，现在，同样因为互联网红利的落幕而倍感焦虑。这种焦虑并不是停留在口头上的，因为从口头上来看，包括美团在内的所有人都不会说自己焦虑，纵然是美团与竞争大战的大背景下都是如此。
近年来，随着分布式数据处理技术的不断革新，Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新，对大数据集合的计算和存储成为现实，数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下，是否能探索和挖掘数据价值，具备精细化数据运营的能力，就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
衣食住行、休闲娱乐等场景都与我们的生活密不可分，这使得本地生活赛道成为当之无愧的黄金赛道，而美团正是其中的佼佼者。上市后，美团又开始了新一轮的扩张，继续加码本地生活赛道、入局零售业务、追赶技术风口……一时间，美团风头无两。
美团技术沙龙是由美团技术团队和美团科协主办的线下技术活动，每期沙龙邀请美团和同行公司的技术专家分享来自一线的实践经验，覆盖前端、后台、系统、数据、算法、测试、运维等技术领域。目前已在北京、上海、厦门、成都等城市成功举办了48期，吸引了超过2万名工程师报名参会。除了现场亲密交流之外，大家还在会后继续进微信群里切磋问道。
美团上市的消息再度刷爆朋友圈，除了对于王兴的溢美之词之外，人们更多地是关注的是美团的未来。作为一家诞生于移动互联网时代的独角兽公司，美团公司在上市之后的发展被人们寄予厚望。由于王兴在互联网上的独特战绩，甚至还有人预测未来的美团将会晋升成为与BAT互联网巨头平起平坐的地位。
如果用一个词来形容美团2022年财报的话，「喜忧参半」，或许是再合适不过了。正如整个互联网行业正处于大调整时期一样，身处其中的美团，同样未能幸免。调整，同样伴随着美团2022年的发展。这样一种状态，并不仅仅只是体现在了美团的日常发展过程当中，同样还体现在了美团的财报里。
作为长期跟踪研究美团的业内专家之一，有必要在美团成立十年后的首份财报基础上，对美团曾经的价值和将产生的新价值做一番深入的分析，借此判断美团未来的增长预期。
不知道你有没有发现，现在越来越多的互联网玩家开始重新定位自己，以寻找在全新的市场环境下的发展新机会。腾讯的助力实体经济，阿里的数字经济体，拼多多的深耕农业，无一不是这种现象的直接体现。这告诉我们一个道理：依然固守住传统的互联网模式不变，依然以主打流量和平台为主导的发展模式，必然是思路一条。唯有跳出规模和效率的死循环，以全新的角色来定义自己，才能获得新的发展。
最近 GitHub 上一个库火了，总结了 阿里、腾讯、百度、美团、头条等国内主流大厂的技术面试题目，目前 Star 2000+，还在持续更新中，预计会火下去。
7月30日，据界面等新闻媒体获悉，近期美团频繁和其出行供应商接触，计划加大对用户的补贴。
传言多不多，已是衡量某个互联网领域竞争是否激烈的参考因素。比如这些天，竞争白热化的共享单车领域各种传言就甚嚣尘上，还上升到公司高管贪腐这样的“人身攻击”层面。再比如竞争多年尚未尘埃落定的生活O2O市场
2月20日，美团官方微博发出“辟谣”，声明“关掉大众点评？用户不答应，我们更不答应！”。事情起因是之前多家媒体报道，为了提高DAU，所有美团的产品将整合进一个App中，将点评抽干。
美团需要拿到新的融资来做新的市场，从而获得更多收入、做出新的估值。 这一次，美团重拳出击的是无人驾驶领域。
小米IPO估值终于尘埃落地，17港元/股的下限定价、539亿美元的“底线”估值。虽说小米对外放风这是在目前全球股市不太顺利的情况下为了“预留获利空间，也降低破发概率”，但全球路演的雷军显然没有完成他的雄心壮志。
美团首席科学家夏华夏，算过这样一个数学问题：如果一个骑手送 5 个订单（5 个不同的商家和用户），配送的路线组合有11余万种。
近来，作为生活服务电商代表的美团，在诸多业务领域的动作不断。除了进军快递发货领域、布局社区团购之外，其对外卖“基本盘”的探索也在逐渐升级。
25日，美团点评发布2020年第一季度财报。根据财报，美团一季度收入为167.5亿元，同比下降12.6%。
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