NO.31——Python爬虫分析马蜂窝十一假期城市旅游数据

       十一假期开始，打开朋友圈，看到小伙伴们纷纷晒出了自己的车票，不是出去玩就是回家。因为不可抗拒的因素，可怜的我只能坚守工作岗位，哪都去不了，心急难耐之余，虽然自己去不了，那就看看全国各地的广大旅友都喜欢去什么地方吧。

       这里，数据来源是马蜂窝http://www.mafengwo.cn/。首先，马蜂窝对爬虫相对友好，另外，使用马蜂窝也是我和女友出游的习惯，在计划去某地前都会先在马蜂窝上查查攻略，不得不佩服很多小伙伴写的游记真的超级棒，起到事半功倍的效果。

       目标：

       通过分析马蜂窝中提及到某目的地的景点、餐饮、娱乐三个方面的游记做定量分析，客观程度上反映出某目的地的热门程度。

       工具：

       selenium自动化测试工具

       ChromeDriver

       pandas

       pyecharts

      原理：

       Selenium是一个自动化测试工具，利用它可以驱动浏览器执行特定的动作，如点击、下拉等操作，还可以获取浏览器当前呈现的页面的源代码，做到可见即可爬。在这里可以利用Selenium模拟点击，做一些翻页操作。

      步骤1：获取城市编号

        马蜂窝中的所有城市或目的地都有一个专属的五位数字编号，要想获得该城市或目的地的具体信息，首先要获取该目的地（直辖市或地级市）的城市编号，然后进行后续的分析。

           如上图所示，在目的地栏进入某个省份，以云南为例，总共有206个目的地。以上两个页面就是我们的城市编码来源，首先在目的地页面获得各省编码，之后进入各省的城市列表获得城市编码。这里采用Selenium进行动态数据爬取，获取城市编码的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue May 29 21:53:47 2018

@author: slash
"""
 
import os   
import time
from urllib.request import  urlopen  
from urllib  import request  
from bs4 import BeautifulSoup  
import pandas as pd
from selenium import webdriver 

os.chdir('/Users/Macx/Desktop/python_demo/mafengwo_data-master')

## 获得地区url地址
def find_cat_url(url):  
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0'}      
    req=request.Request(url,headers=headers)  
    html=urlopen(req)
    #指定使用html.parser解析器进行解析，目前支持lxml, html5lib, 和 html.parser
    bsObj=BeautifulSoup(html.read(),"html.parser")
    #按照属性名和标签名找到所有目的地，目的地名放在dt标签里
    bs = bsObj.find('div',attrs={'class':'hot-list clearfix'}).find_all('dt')
    cat_url = []
    cat_name = []
    #遍历所有目的地
    for i in range(0,len(bs)):
        #遍历某个目的地的所有地区名，地区名放在a标签里
        for j in range(0,len(bs[i].find_all('a'))):
            #通过href属性查找地区网址进行添加
            cat_url.append(bs[i].find_all('a')[j].attrs['href'])
            #通过a标签查找地区名进行添加
            cat_name.append(bs[i].find_all('a')[j].text)
    cat_url = ['http://www.mafengwo.cn'+cat_url[i] for i in range(0,len(cat_url))]   
    return cat_url

## 获得城市url地址
def find_city_url(url_list):
    city_name_list = []
    city_url_list = []
    for i in range(0,len(url_list)):             
        driver = webdriver.Chrome()
        driver.maximize_window()
        url = url_list[i].replace('travel-scenic-spot/mafengwo','mdd/citylist')
        driver.get(url)
        while True:
            try:
                time.sleep(2)
                bs = BeautifulSoup(driver.page_source,'html.parser')
                url_set = bs.find_all('a',attrs={'data-type':'目的地'})
                city_name_list = city_name_list +[url_set[i].text.replace('\n','').split()[0] for i in range(0,len(url_set))]
                city_url_list = city_url_list+[url_set[i].attrs['data-id'] for i in range(0,len(url_set))]
                #模拟滚动条向下滚动800个像素
                js="var q=document.documentElement.scrollTop=1000"
                #调用JS脚本
                driver.execute_script(js)
                time.sleep(2)
                driver.find_element_by_class_name('pg-next').click()
            except:
                break
        driver.close()
    return city_name_list,city_url_list

    


## 执行代码
url = 'http://www.mafengwo.cn/mdd/'
url_list = find_cat_url(url)
city_name_list,city_url_list=find_city_url(url_list)
#从字典构造DataFrame
city = pd.DataFrame({'city_name':city_name_list,'city_code':city_url_list})
city.to_csv('city.csv')

            最后，将爬取的城市编码作为一个二维数组放入一个表格里。总共得到3281条数据。

步骤2：获取城市具体信息

           这里，主要获取马蜂窝中的城市印象标签、景点、餐饮、娱乐四个板块的信息。

（1）城市印象标签

（2）景点页面

（2）餐饮页面

（3）娱乐页面

        将每个城市获取数据的过程封装成函数，每次传入之前先获得城市编码：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Jun  2 16:46:19 2018

@author: slash
"""

import os  
from urllib.request import  urlopen  
from urllib  import request  
from bs4 import BeautifulSoup    
import pandas as pd
from pyecharts import Bar,Geo,Grid

os.chdir('/Users/Macx/Desktop/python_demo/mafengwo_data-master')

## 获得城市url内容
def get_static_url_content(url):
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0'}      
    req=request.Request(url,headers=headers)  
    html=urlopen(req)  
    bsObj=BeautifulSoup(html.read(),"html.parser")
    return bsObj

## 获得城市信息
def get_city_info(city_name,city_code):
    this_city_base = get_city_base(city_name,city_code)
    #景点
    try:
        this_city_jd = get_city_jd(city_name,city_code)
        this_city_jd['city_name'] = city_name
        this_city_jd['total_city_yj'] = this_city_base['total_city_yj']
    except:
        this_city_jd=pd.DataFrame()
    #餐饮
    try:
        this_city_food = get_city_food(city_name,city_code)
        this_city_food['city_name'] = city_name
        this_city_food['total_city_yj'] = this_city_base['total_city_yj']
    except:
        this_city_food=pd.DataFrame()
    #娱乐
    try:
        this_city_yl = get_city_yl(city_name,city_code)
        this_city_yl['city_name'] = city_name
        this_city_yl['total_city_yj'] = this_city_base['total_city_yj']
    except:
        this_city_yl=pd.DataFrame()

    return this_city_base,this_city_jd,this_city_food,this_city_yl



#从这里开始进入！！！！
## 获得城市各类标签信息
def get_city_base(city_name,city_code):
    url = 'http://www.mafengwo.cn/xc/'+str(city_code)+'/'
    bsObj = get_static_url_content(url)
    #
    #酒吧 4088                        
    #在社区行程页面寻找城市印象的标签，如丽江印象
    node =  bsObj.find('div',{'class':'m-box m-tags'}).find('div',{'class':'bd'}).find_all('a')
    #寻找印象提及次数的标签
    tag_node = bsObj.find('div',{'class':'m-box m-tags'}).find('div',{'class':'bd'}).find_all('em')
    #将提及次数的text文本信息转化成整型
    tag_count = [int(k.text) for k in tag_node]
    #
    #其中不同标签有不同代号,看该标签是属于娱乐还是餐饮还是景点还是购物
    #
    par = [k.attrs['href'][1:3] for k in node]
    #所有印象被提及次数的总和
    tag_all_count = sum([int(tag_count[i]) for i in range(0,len(tag_count))])
    #有多少人的游记中提到该城市的景点
    tag_jd_count = sum([int(tag_count[i]) for i in range(0,len(tag_count)) if par[i]=='jd'])
    #有多少人的游记中提到该城市的餐饮
    tag_food_count = sum([int(tag_count[i]) for i in range(0,len(tag_count)) if par[i]=='cy'])
    #有多少人的游记中提到该城市的娱乐
    tag_yl_count = sum([int(tag_count[i]) for i in range(0,len(tag_count)) if par[i] in ['gw','yl']])
    #第一页
    url = 'http://www.mafengwo.cn/yj/'+str(city_code)+'/2-0-1.html '
    bsObj = get_static_url_content(url)
    #共391页 / 5860条
    #下滑后查看页码和记录条数，记录总的游记数量
    total_city_yj = int(bsObj.find('span',{'class':'count'}).find_all('span')[1].text)
    return {'city_name':city_name,'tag_all_count':tag_all_count,'tag_jd_count':tag_jd_count,
        'tag_food_count':tag_food_count,'tag_yl_count':tag_yl_count,
            'total_city_yj':total_city_yj}

## 获得某个城市具体那些食物的信息
def get_city_food(city_name,city_code):
    #进到目的地餐饮页面
    #

    #    

    #        
    #            1
    #                
牛肉面
    #                    501                            
501 游记提及
    #                        
4 推荐美食
    #                        
    #                    
    url = 'http://www.mafengwo.cn/cy/'+str(city_code)+'/gonglve.html'
    bsObj = get_static_url_content(url)
    #餐饮名称
    food=[k.text for k in bsObj.find('ol',{'class':'list-rank'}).find_all('h3')]
    #餐饮推荐次数
    food_count=[int(k.text) for k in bsObj.find('ol',{'class':'list-rank'}).find_all('span',{'class':'trend'})]
    return pd.DataFrame({'food':food[0:len(food_count)],'food_count':food_count})


## 获得某个城市具体那些景点的信息
def get_city_jd(city_name,city_code):
    url = 'http://www.mafengwo.cn/jd/'+str(city_code)+'/gonglve.html'
    bsObj = get_static_url_content(url)
    #找到景点名称标签
    node=bsObj.find('div',{'class':'row row-top5'}).find_all('h3')
    jd = [k.text.split('\n')[2] for k in node]
    #5833 条点评
    node=bsObj.find_all('span',{'class':'rev-total'})
    #将字符串格式转化成整型
    jd_count=[int(k.text.replace(' 条点评','')) for k in node]
    return pd.DataFrame({'jd':jd[0:len(jd_count)],'jd_count':jd_count})

## 获得某个城市具体那些娱乐的信息
def get_city_yl(city_name,city_code):
    url = 'http://www.mafengwo.cn/yl/'+str(city_code)+'/gonglve.html'
    bsObj = get_static_url_content(url)
    #娱乐标签名称
    yl=[k.text for k in bsObj.find('ol',{'class':'list-rank'}).find_all('h3')]
    #娱乐推荐次数
    yl_count=[int(k.text) for k in bsObj.find('ol',{'class':'list-rank'}).find_all('span',{'class':'trend'})]
    return pd.DataFrame({'yl':yl[0:len(yl_count)],'yl_count':yl_count})
    

## 执行函数
city_list = pd.read_csv('city.csv')
#数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列
city_base = pd.DataFrame()
city_food = pd.DataFrame()
city_jd =  pd.DataFrame()
city_yl =  pd.DataFrame()
#读取矩阵第一维度的长度
for i in range(0,city_list.shape[0]):
    try:
        #iloc是根据标签所在的位置，从0开始计数
        #loc根据列的具体名称进行选取
        k = city_list.iloc[i]
        #city_name是str类型   city_code是64int型
        this_city_base,this_city_jd,this_city_food,this_city_yl=get_city_info(k['city_name'],k['city_code'])
        city_base=city_base.append(this_city_base,ignore_index=True)
        #axis=0,按照行数首尾链接
        city_food = pd.concat([city_food,this_city_food],axis=0)
        city_jd = pd.concat([city_jd,this_city_jd],axis=0)
        city_yl = pd.concat([city_yl,this_city_yl],axis=0)
        print(i)
        print('正确:'+k['city_name'])
    except:
        print(i)
        print('错误:'+k['city_name'])
        continue

## 绘制图片
#######################################对城市作分析##########################################

#ascending=False 降序排列   ，ascending=True， 升序排列   inplace默认为True
city_base.sort_values('total_city_yj',ascending=False,inplace=True)
attr1 = city_base['city_name'][0:10]

#提到某城市的游记总数量
v1 = city_base['total_city_yj'][0:10]
#提到某城市景点的游记总数量
v2 = city_base['tag_jd_count'][0:15]
#提到某城市餐饮的游记总数量
v3 = city_base['tag_food_count'][0:15]
#提到某城市娱乐的游记总数量
v4 = city_base['tag_yl_count'][0:15]

bar1 = Bar("游记TOP15")
#"游记总数"为标题，attr为横坐标城市名称，v1为纵坐标游记总数
bar1.add("游记总数", attr1, v1, is_stack=True)
bar1.render('游记总数量TOP10.html')

city_base.sort_values('tag_jd_count',ascending=False,inplace=True)
attr_jd = city_base['city_name'][0:15]
bar2 = Bar("景点类标签排名")
bar2.add("景点类标签分数", attr_jd, v2, is_splitline_show=False,xaxis_rotate=30)

city_base.sort_values('tag_food_count',ascending=False,inplace=True)
attr_food = city_base['city_name'][0:15]
bar3 = Bar("餐饮类标签排名")
bar3.add("餐饮类标签分数", attr_food, v3, legend_top="30",is_splitline_show=False,xaxis_rotate=30)

city_base.sort_values('tag_yl_count',ascending=False,inplace=True)
attr_yl = city_base['city_name'][0:15]
bar4 = Bar("休闲类标签排名")
bar4.add("休闲类标签分数", attr_yl, v4, legend_top="67.5",is_splitline_show=False,xaxis_rotate=30)
grid = Grid(height=800)
grid.add(bar2,grid_bottom="75%")
grid.add(bar3,grid_bottom="37.5%",grid_top="37.5%")
grid.add(bar4,grid_top="75%")
grid.render('城市分类标签.html')
'''
#遍历CSV中的每一行数据，城市名称和每个城市提到的游记数量
data=[(city_base['city_name'][i],city_base['total_city_yj'][i]) for i in range(0,
city_base.shape[0])]
#地理坐标系Geo
geo = Geo('马蜂窝全国城市旅游热力图', title_color="#fff",
title_pos="center", width=1200,
height=600, background_color='#404a59')
attr, value = geo.cast(data)
geo.add("", attr, value, visual_range=[0, 30000], visual_text_color="#fff",
symbol_size=15, is_visualmap=True,is_roam=False)
geo.render('蚂蜂窝全国城市旅游热力图.html')
'''
#########################################对景点作分析#####################################
city_jd.sort_values('jd_count',ascending=False,inplace=True)
city_food.sort_values('food_count',ascending=False,inplace=True)
city_yl.sort_values('yl_count',ascending=False,inplace=True)
attr2 = city_jd['jd'][0:15]
attr3 = city_food['food'][0:15]
attr4 = city_yl['yl'][0:15]
v22 = city_jd['jd_count'][0:15]
v33 = city_food['food_count'][0:15]
v44 = city_yl['yl_count'][0:15]
bar11=Bar("景点人气排名")
bar11.add("景点人气分数", attr2, v22, is_splitline_show=False,xaxis_rotate=30)
bar22=Bar("餐饮人气排名")
bar22.add("餐饮人气分数", attr3, v33, legend_top="30",is_splitline_show=False,xaxis_rotate=30)
bar33 = Bar("休闲人气排名")
bar33.add("休闲人气分数", attr4, v44, legend_top="67.5",is_splitline_show=False,xaxis_rotate=30)
grid = Grid(height=800)
grid.add(bar11,grid_bottom="75%")
grid.add(bar22,grid_bottom="37.5%",grid_top="37.5%")
grid.add(bar33,grid_top="75%")
grid.render('人气排名.html')

      步骤3：数据可视化分析

（1）热门城市Top10

             通过提炼提及到每个城市的游记数量，排列出受欢迎程度前十名的城市如图所示，不出意料，小清新的厦门果然受到广大旅友的青睐。在年初三月份的时候和女友一同去了鼓浪屿、曾厝垵等地方，印象真的很好。

（2）城市分类标签

          按提及到的景点、餐饮、娱乐对城市进行排名，果然，厦门又英勇夺魁。

（3）人气排名

          然后再分别看看景点、餐饮、休闲类的人气排名，看看大家到底喜欢什么地方。出乎意料的是，大家最喜欢逛的景点是第一市场，这个第一市场是什么鬼，没听过！！！！不过后几名的鼓浪屿、锦里、丽江古城、西湖还是在情理之中的。

           因为去厦门的最多，自然而然排名前二的美食就是沙茶面和海蛎煎喽，本人也超级喜欢哈哈。

（4）马蜂窝全国城市旅游热力图。

         在这里，主要想看看大家的足迹都涉及到哪些城市。过程中遇到了个问题，首先从马蜂窝提取出的目的地名称是不包含“市”、“县”、“区”这些字眼的，然而pyecharts带的地图资源包的json文件中的键名包含了这些字眼，因此画图时总出现键名不匹配的bug。除了对json包进行修改，暂时没想到其他方法，但3281条数据量比较大，就不修改了，这里仅修改了云南的50个目的地做演示。