Apple Store 作为深受消费者喜爱的全球性直营零售品牌，自进入中国市场以来，始终致力于为顾客提供高品质产品体验与卓越的客户服务。凭借简洁现代的设计理念与专业的 Genius Bar 技术支持，Apple Store 不仅是产品展示与销售的场所，更成为用户交流、学习与获取灵感的重要空间。随着中国消费市场的持续升级，门店位置信息的便捷获取成为提升消费者服务体验的重要一环。苹果不断扩展其零售网络，目前已覆盖北京、上海、广州、深圳等多个一线及主要二线城市，逐步建立起完善的线下服务布局。
本文将探讨如何通过发送 GET 请求，从 Apple 中国官方网站获取 Apple Store 零售店的分布信息，并展示使用 Python 中 requests 库发起请求的方法，从而提取各城市的详细门店地址、营业时间等关键数据。通过对 API 返回的 JSON 数据进行解析，最终可整理出结构化的零售店列表信息。
这些数据不仅有助于全面了解 Apple Store 在全国范围内的市场覆盖趋势与区域布局特征，还能为消费者提供便捷的门店查询功能，进一步提升购机、维修与咨询服务的效率。结合不同城市的门店密度、选址特点（如核心商圈、大型购物中心）以及周边消费环境进行分析，还可以洞察各地消费者在产品偏好与服务需求上的差异。
这对于苹果未来在中国市场的零售策略优化、新店选址评估以及本地化服务升级都具有重要的参考价值。通过对门店数据的系统收集与深入分析，不仅能够支持品牌的科学决策，也有助于推动客户体验的持续提升，从而更好地满足中国消费者日益多样化和个性化的需求。
Apple Store 零售店门店地址：零售店列表 - Apple Store 零售店 - Apple (中国大陆)
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，有些网页负载可能为空，或者没有负载，因为所有参数都通过URL传递，这里就没有负载；
**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，获取所有店铺列表， 首先，我们先通过页面检查，找到数据位置，然后我们就看到门店信息都储存在的<store-address>标签表格体下面；
因为数据是直接储存在html里面的，所以直接遍历每个城市区块；
**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
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
def crawl_apple_stores():
url = "https://www.apple.com.cn/retail/storelist/" # 目标网页URL
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)'} # 模拟浏览器请求头
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) # 发送GET请求
response.raise_for_status() # 如果响应状态码不是200，则抛出HTTPError异常
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析HTML内容
stores = [] # 存储所有店铺信息的列表
# 遍历每个城市区块
for state in soup.select('.state'):
city = state.select_one('.state-headline .label').get_text(strip=True) # 获取城市名称
# 遍历当前城市的每个店铺地址块
for store in state.select('.store-address'):
name = store.select_one('a.link-inline').get_text(strip=True) # 店铺名称
# 替换address标签内的<br/>为换行符，并获取完整文本
full_address = store.address.get_text(separator="\n", strip=True)
# 假设电话号码总是最后一行，使用rsplit方法分割地址和电话号码
address_parts = full_address.rsplit('\n', 1)
address = address_parts[0] # 地址部分
phone = address_parts[-1] if len(address_parts) > 1 else '未知' # 电话号码或默认值
# 将当前店铺的信息添加到stores列表中
stores.append({
'city': city,
'name': name,
'address': address,
'phone': phone
})
# 将收集到的所有店铺信息写入CSV文件
with open('apple_stores.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['city', 'name', 'address', 'phone'])
writer.writeheader() # 写入表头
writer.writerows(stores) # 写入所有店铺信息
print(f"成功爬取 {len(stores)} 家苹果零售店信息")
print("数据已保存到 apple_stores.csv")
except Exception as e:
# 捕获所有可能发生的异常并打印错误信息
print(f"发生错误: {e}")
if __name__ == "__main__":
print("开始爬取苹果中国零售店列表...")
crawl_apple_stores()
print("爬取完成！")获取数据标签如下，city(所在城市)、name(店铺名称)、address(店铺名称地址)、phone(电话），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，这里因为数据标签没有直接的坐标数据，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；
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：
Apple Store在中国大陆的零售店分布呈现出高度集中的特征，主要聚焦于经济发达、消费能力强的一线及新一线城市。北京、上海、广州、深圳作为中国的四大核心城市，拥有最密集的Apple Store布局 ，不仅在城市中心商圈如三里屯、南京西路、万象城等地设有旗舰店，还逐步向城市副中心和大型购物中心延伸，形成多层次的零售网络。此外，南京、杭州、成都、重庆、武汉、西安、苏州等新一线和主要二线城市也普遍设有门店 ，反映出苹果对中国高线城市消费潜力的高度重视。这些门店多选址于人流密集的核心商业区、地标性建筑或高端购物中心内，不仅便于消费者接触和体验产品，也有助于强化品牌的高端形象与服务体验。相比之下，中西部、东北及部分边远省份的覆盖仍较为有限，显示出区域发展不均衡的现状。
文章仅用于分享个人学习成果与个人存档之用，分享知识，如有侵权，请联系作者进行删除。所有信息均基于作者的个人理解和经验，不代表任何官方立场或权威解读。