摘要：打开外卖APP的瞬间，“满30减15”“5元无门槛”的弹窗总能勾住食欲——可等你选完餐才发现：差2块凑不满减，硬加凑单品后比原价还贵，号称“无门槛”的红包只适用于高价套餐。这波套路，90%的人都中过招！

打开外卖APP的瞬间，“满30减15”“5元无门槛”的弹窗总能勾住食欲——可等你选完餐才发现：差2块凑不满减，硬加凑单品后比原价还贵，号称“无门槛”的红包只适用于高价套餐。这波套路，90%的人都中过招！

为了不当冤大头，我没再瞎猜，先手动记录了公司楼下100家外卖店的公开信息，再用Python做数据整理和筛选，3分钟就扒出了真优惠。全程只碰APP公开展示的内容，附非爬取的基础代码示例（新手也能懂），亲测每月能省约200块！

别再被表面数字骗了！这些套路早被平台玩得明明白白：

• 虚标原价凑满减：某连锁汉堡店招牌套餐标“原价45元，满40减18”，翻历史订单才发现日常价仅32元，满减后反而多花1块；

• 门槛卡得刚刚好：单人餐普遍28元，满减门槛却设30元，逼你加份2.5元的腌黄瓜凑单，实际只省1.5元；

• “无门槛”藏猫腻：标称“5元无门槛”，点进去发现仅限“指定豪华套餐”，比普通款贵6块，等于白花钱。

上次为了用10元红包硬凑小吃，最后花得比平时还多——这钱买杯奶茶不香吗？

很多人觉得Python难，其实用它整理手动记录的公开信息超简单，核心是“代替计算器和筛选框”，全程合规：

• 不用重复算优惠：输入原价和实付，自动算出优惠力度；

• 一键筛套路店：设定条件，直接跳出符合要求的店铺；

• 生成表格备用：整理好的数据存成Excel，点外卖直接查。

核心代码示例（非爬取，仅整理手动数据）

以下代码为基础学习示例，仅用于个人合法数据处理，无任何平台数据爬取功能，新手复制就能用：

# 1. 加载工具（先装库：pip install pandas）

import pandas as pd

# 2. 导入手动记录的100家店数据（Excel文件）

# 表格列：店铺名、原价、满减规则、实际花费

data = pd.read_excel("手动记录的外卖店数据.xlsx")

# 3. 自动算优惠力度（代替手动计算）

data["优惠力度(%)"] = round((data["原价"] - data["实际花费"]) / data["原价"] * 100, 1)

# 4. 筛选真优惠（设定2个条件）

# 条件1：优惠力度≥20% 条件2：满减门槛≤30元（提取数字）

data["满减门槛"] = data["满减规则"].str.extract(r'满(\d+)').astype(float)

real_deals = data[(data["优惠力度(%)"] >= 20) & (data["满减门槛"]

# 5. 保存结果（直接打开用）

real_deals.to_excel("外卖真优惠攻略.xlsx", index=False)

print(f"筛选完成！共找到{len(real_deals)}家真优惠店铺")

关键提醒（合规第一）

• 数据来源必须是手动记录：只填外卖APP公开展示的店铺名、价格等信息，严禁用任何工具获取平台后台数据；

• 代码仅用于个人学习整理：不能批量抓取、传播平台数据，否则违反平台规则及相关法规；

• 想要现成代码和Excel模板？评论区扣“模板”，我会私信发你可编辑的基础版本（非爬取工具，仅含格式和公式）！

数据整理完我都惊了：看似家家挂着满减海报，实际符合“优惠力度≥20%+满减门槛≤30元”的，只有12家！这3类店最靠谱：

• 连锁快餐：某汉堡店“满25减6”，招牌套餐原价32，折后26，叠加5元无门槛红包，21元拿下；

• 本地小吃店：城中村的麻辣烫店，满20减5，食材新鲜无虚价，单人餐15元吃到撑；

• 社区奶茶店：小区门口的夫妻店满15减4，10块钱喝大杯果茶，比网红店划算多了。

反观那些网红轻食、高端日料，“满50减20”看着诱人，单人点单要加10元凑单，最后花40元，优惠力度还不到25%，纯属浪费钱！

就算不用Python，记住这3点也能避开90%的套路：

1. 先算“优惠率”：别光看“减多少”，算（原价-实际花费）÷原价×100%，低于15%的都是噱头；

2. 查“历史价”：点商品详情页看价格走势，若原价近期暴涨，再大的满减都是套路；

3. 选“单人适配”满减：门槛超过30元的直接放弃，除非能拼单，否则凑单只会多花钱。

现在我点外卖，先打开Python整理好的表格排序，5秒锁定最优选项，亲测每月能省约200块！其实平台不是没有真优惠，只是需要用对方法筛选。

来源：绿叶菜