Python 爬取 13 个旅游城市,告诉你五一大家最爱去哪玩?

  五一假期已经结束,小伙伴是不是都还没有玩过瘾?但是没办法,还有很多bug等着我们去写,同样还有需要money需要我们去赚。为了生活总的拼搏。

  

Python 爬取 13 个旅游城市,告诉你五一大家最爱去哪玩?_第1张图片

 

  今年五一放了四天假,很多人不再只是选择周边游,因为时间充裕,选择了稍微远一点的景区,甚至出国游。各个景点成了人山人海,拥挤的人群,甚至去卫生间都要排队半天,那一刻我突然有点理解灭霸的行为了。

  

 

  今天,通过分析去哪儿网部分城市门票售卖情况,简单的分析一下哪些景点比较受欢迎。等下次假期可以做个参考。

  

Python 爬取 13 个旅游城市,告诉你五一大家最爱去哪玩?_第2张图片

 

  通过请求https://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=北京,获取北京地区热门景区信息,再通过BeautifulSoup去分析提取出我们需要的信息。

  这里为了偷懒只爬取了前4页的景点信息,每页有15个景点。因为去哪儿并没有什么反爬措施,所以直接请求就可以了。

  这里只是随机选择了13个热门城市:北京, 上海, 成都, 三亚, 广州, 重庆, 深圳, 西安, 杭州, 厦门, 武汉, 大连, 苏州。

  并将爬取的数据存到了MongoDB数据库 。

  爬虫部分完整代码如下

  import requests

  from bs4 import BeautifulSoup

  from pymongo import MongoClient

  class QuNaEr():

  def __init__(self, keyword, page=1):

  self.keyword = keyword

  self.page = page

  def qne_spider(self):

  url = 'https://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=%s®ion=from=mpl_search_suggestpage=%s' % (self.keyword, self.page)

  response = requests.get(url)

  response.encoding = 'utf-8'

  text = response.text

  bs_obj = BeautifulSoup(text, 'html.parser')

  arr = bs_obj.find('div', {'class': 'result_list'}).contents

  for i in arr:

  info = i.attrs

  # 景区名称

  name = info.get('data-sight-name')

  # 地址

  address = info.get('data-address')

  # 近期售票数

  count = info.get('data-sale-count')

  # 经纬度

  point = info.get('data-point')

  # 起始价格

  price = i.find('span', {'class': 'sight_item_price'})

  price = price.find_all('em')

  price = price[0].text

  conn = MongoClient('localhost', port=27017)

  db = conn.QuNaEr # 库

  table = db.qunaer_51 # 表

  table.insert_one({

  'name' : name,

  'address' : address,

  'count' : int(count),

  'point' : point,

  'price' : float(price),

  'city' : self.keyword

  })

  if __name__ == '__main__':

  citys = ['北京', '上海', '成都', '三亚', '广州', '重庆', '深圳', '西安', '杭州', '厦门', '武汉', '大连', '苏州']

  for i in citys:

  for page in range(1, 5):

  qne = QuNaEr(i, page=page)

  qne.qne_spider()

效果图如下

 

Python 爬取 13 个旅游城市,告诉你五一大家最爱去哪玩?_第3张图片

  有了数据,我们就可以分析出自己想要的东西了

  1、最受欢迎的15个景区

  

Python 爬取 13 个旅游城市,告诉你五一大家最爱去哪玩?_第4张图片

 

  由图可以看出,在选择的13个城市中,最热门的景区为上海的迪士尼乐园

  代码如下

  from pymongo import MongoClient

  # 设置字体,不然无法显示中文

  from pylab import *

  mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

  conn = MongoClient('localhost', port=27017)

  db = conn.QuNaEr # 库

  table = db.qunaer_51 # 表

  result = table.find().sort([('count', -1)]).limit(15)

  # x,y轴数据

  x_arr = [] # 景区名称

  y_arr = [] # 销量

  for i in result:

  x_arr.append(i['name'])

  y_arr.append(i['count'])

  

  去哪儿月销量排行榜

  

  plt.bar(x_arr, y_arr, color='rgb') # 指定color,不然所有的柱体都会是一个颜色

  plt.gcf().autofmt_xdate() # 旋转x轴,避免重叠

  plt.xlabel(u'景点名称') # x轴描述信息

  plt.ylabel(u'月销量') # y轴描述信息

  plt.title(u'拉钩景点月销量统计表') # 指定图表描述信息

  plt.ylim(0, 4000) # 指定Y轴的高度

  plt.savefig('去哪儿月销售量排行榜') # 保存为图片

  plt.show()

  2、景区热力图

  这里为了方(tou)便(lan),只展示一下北京地区的景区热力图。用到了百度地图的开放平台。首先需要先注册开发者信息,首页底部有个申请秘钥的按钮,点击进行创建就可以了。我的应用类型选择的是浏览器端,因此只需要组装数据替换掉相应html代码即可。另外还需要将自己访问应用的AK替换掉。效果图如下

  

Python 爬取 13 个旅游城市,告诉你五一大家最爱去哪玩?_第5张图片

 

  3、景区价格

  价格是出游第一个要考虑的,一开始想统计一下各城市的平均价格,但是后来发现效果不是很好,比如北京的刘老根大舞台价格在580元,这样拉高了平均价格。就好比姚明和潘长江的平均身高在190cm,并没有什么说服力。所以索性展示一下景区的价格分布。

  根据价格设置了六个区间

  

Python 爬取 13 个旅游城市,告诉你五一大家最爱去哪玩?_第6张图片

 

  通过上图得知,大部分的景区门票价格都在200元以下。每次旅游花费基本都在交通、住宿、吃吃喝喝上了。门票占比还是比较少的。

  代码如下

  arr = [[0, 50], [50,100], [100, 200], [200,300], [300,500], [500,1000]]

  name_arr = []

  total_arr = []

  for i in arr:

  result = table.count({'price': {'$gte': i[0], '$lt': i[1]}})

  name = '%s元 ~ %s元 ' % (i[0], i[1])

  name_arr.append(name)

  total_arr.append(result)

  color = 'red', 'orange', 'green', 'blue', 'gray', 'goldenrod' # 各类别颜色

  explode = (0.2, 0, 0, 0, 0, 0) # 各类别的偏移半径

  # 绘制饼状图

  pie = plt.pie(total_arr, colors=color, explode=explode, labels=name_arr, shadow=True, autopct='%1.1f%%')

  plt.axis('equal')

  plt.title(u'热点旅游景区门票价格比例', fontsize=12)

  plt.legend(loc=0, bbox_to_anchor=(0.82, 1)) # 图例

  # 设置legend的字体大小

  leg = plt.gca().get_legend()

  ltext = leg.get_texts()

  plt.setp(ltext, fontsize=6)

  # 显示图

  plt.show()

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