■食べログのpythonスクレイピングと分析 #9 「Streamlitを使ったマッピング(マッピングまで)／ジャンル別コスパの高いお店を（少し）載せる」

はじめに
Steamlitとは
Steamlitの導入について
実装
ジャンル別コスパの高いお店（一部）載せる

はじめに

前回はfoliumを使って地図上にコスパの良いお店をマッピングしました。

こちらはjupyter notebookを使用しての実装になっていました。

今回はSteamlitを使用してマッピングしたものをデプロイするところを実装しようと思います。

「デプロイを試してみたい」というのが動機になります。

Steamlitとは

Steamlitとは簡単にpythonでwebアプリケーションを作成するためのフレームワークです。

そして、デプロイも簡単にできるところも特徴です。

とりあえずアプリが動くかを確認するときに使えると思います。

Steamlitの導入について

今回はwindowsでSteamlitを導入します。

個人的にはLinuxで作業する方がやりやすい + 勉強になると思うので、WSL × Visual Studio Codeの導入をお勧めします。

WSL × Visual Studio Codeの導入に関してはこちらの記事で記載しています。

今後、開発をしていくうえでもやりやすくなるかと思うのでそういう意味でもお勧めします。

実装

まずはstremlit-foliumをインストールします。

$ pip3 install streamlit-folium

今回のファイル構成は以下のような感じ。

$ ls
app.py  cospa_map_df_2022-10-11.csv

app.pyの中身は以下のような感じ。

import streamlit as st
from streamlit_folium import st_folium
import folium
import pandas as pd
import codecs
import re

st.set_page_config(
    page_title="コスパマッピング",
    layout="wide"
)

with codecs.open("./cospa_map_df_2022-10-11.csv", "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:
    df_tokyo_for_mapping = pd.read_table(file, delimiter=",",index_col=0).transpose()
    
df_tokyo_for_mapping = df_tokyo_for_mapping.rename(columns={'lat': 'longitude', 'lon': 'latitude'})

cospa_map = folium.Map(
                   location=[35.6895014, 139.6917337],
                   zoom_start=12,
                   tiles='Stamen Terrain'
                   )

tooltip = 'Click me!'

for index, row in df_tokyo_for_mapping.iterrows():
    if (row['longitude'] != "-" and row['latitude'] != "-"):
        if float(row['cospa']) <= 0:
            if re.match(".*_1",index):
                folium.Marker([row['longitude'], row['latitude']], 
                              icon=folium.Icon(icon_color="yellow", color="black", icon="glyphicon glyphicon-star"), 
                              popup='<i>' + index + ' , ' + row['store_name'] + ' , ' + row['cost_hensa'] + '</i>',
                              tooltip=tooltip).add_to(cospa_map)
            else:
                folium.Marker([row['longitude'], row['latitude']], 
                              icon=folium.Icon(icon_color="white", color="black", icon="glyphicon glyphicon-cutlery"), 
                              popup='<i>' + index + ' , ' + row['store_name'] + ' , ' + row['cost_hensa'] + '</i>',
                              tooltip=tooltip).add_to(cospa_map)
        elif (0 < float(row['cospa'])) and (float(row['cospa']) <= 10):
            if re.match(".*_1",index):
                folium.Marker([row['longitude'], row['latitude']], 
                              icon=folium.Icon(icon_color="yellow", color="blue", icon="glyphicon glyphicon-star"), 
                              popup='<i>' + index + ' , ' + row['store_name'] + ' , ' + row['cost_hensa'] + '</i>',
                              tooltip=tooltip).add_to(cospa_map)
            else:
                folium.Marker([row['longitude'], row['latitude']], 
                              icon=folium.Icon(icon_color="black", color="blue", icon="glyphicon glyphicon-cutlery"), 
                              popup='<i>' + index + ' , ' + row['store_name'] + ' , ' + row['cost_hensa'] + '</i>',
                              tooltip=tooltip).add_to(cospa_map)
        elif (10 < float(row['cospa'])) and (float(row['cospa']) <= 20):
            if re.match(".*_1",index):
                folium.Marker([row['longitude'], row['latitude']], 
                              icon=folium.Icon(icon_color="yellow", color="green", icon="glyphicon glyphicon-star"), 
                              popup='<i>' + index + ' , ' + row['store_name'] + ' , ' + row['cost_hensa'] + '</i>',
                              tooltip=tooltip).add_to(cospa_map)
            else:
                folium.Marker([row['longitude'], row['latitude']], 
                              icon=folium.Icon(icon_color="black", color="green", icon="glyphicon glyphicon-cutlery"), 
                              popup='<i>' + index + ' , ' + row['store_name'] + ' , ' + row['cost_hensa'] + '</i>',
                              tooltip=tooltip).add_to(cospa_map)
        elif 30 < float(row['cospa']):
            if re.match(".*_1",index):
                folium.Marker([row['longitude'], row['latitude']], 
                              icon=folium.Icon(icon_color="yellow", color="red", icon="glyphicon glyphicon-star"), 
                              popup='<i>' + index + ' , ' + row['store_name'] + ' , ' + row['cost_hensa'] + '</i>',
                              tooltip=tooltip).add_to(cospa_map)
            else:
                folium.Marker([row['longitude'], row['latitude']], 
                              icon=folium.Icon(icon_color="black", color="red", icon="glyphicon glyphicon-cutlery"), 
                              popup='<i>' + index + ' , ' + row['store_name'] + ' , ' + row['cost_hensa'] + '</i>',
                              tooltip=tooltip).add_to(cospa_map)

st_data = st_folium(cospa_map, width=1200, height=800)

streamlitを実行して見ましょう。

$ streamlit run app.py

ブラウザが立ち上がり、以下のようにマップが表示されました。とても素敵ですね。💖

ジャンル別コスパの高いお店（一部）載せる

毎度おなじみになりましたが、ジャンル別のコスパ指数の高いお店を一部載せます。（コスパ指数の定義はこちらの記事で記載しています。）

3つのジャンルのランチとディナーにおけるランキングBest 5を載せます。

データは2022年8月に収集したものになります。