毕业设计：python旅游数据分析可视化系统+可视化大屏 python+爬虫（免费源码）✅

毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）

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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、MySQL数据库、Django框架、selenium爬虫框架、携程网旅游数据、HTML

Django携程旅游数据采集分析可视化系统是一个基于Django框架开发的旅游数据采集、分析和可视化的系统。该系统旨在帮助用户从携程网站上获取旅游相关的数据，并对这些数据进行分析和可视化展示。
该系统的主要功能包括数据采集、数据存储、数据分析和数据可视化。首先，系统可以通过爬虫技术从携程网站上抓取旅游相关的数据，包括酒店信息、航班信息、景点信息等。然后，系统将这些数据存储在数据库中，以便后续的分析和展示。

2、项目界面

（1）旅游数据大屏

（2）旅游分析系统首页

（3）旅游数据词云分析

（4）评论最多景区分析

（5）评分最高Top15

（6）景区级别扇形图

（7）后台数据管理

（8）数据采集界面

3、项目说明

Django携程旅游数据采集分析可视化系统是一个基于Django框架开发的旅游数据采集、分析和可视化的系统。该系统旨在帮助用户从携程网站上获取旅游相关的数据，并对这些数据进行分析和可视化展示。
该系统的主要功能包括数据采集、数据存储、数据分析和数据可视化。首先，系统可以通过爬虫技术从携程网站上抓取旅游相关的数据，包括酒店信息、航班信息、景点信息等。然后，系统将这些数据存储在数据库中，以便后续的分析和展示。
系统还提供了强大的数据分析功能，用户可以对采集到的数据进行各种统计和分析，例如热门景点排行、酒店价格趋势、航班延误情况等。用户可以根据自己的需求选择不同的分析方法和指标，以便更好地了解旅游市场的情况。
最后，系统通过可视化的方式将分析结果展示给用户。用户可以通过图表、地图等形式直观地了解数据的情况，从而更好地做出决策。同时，系统还支持用户自定义报表和图表，以满足个性化的需求。
总之，Django携程旅游数据采集分析可视化系统是一个功能强大、操作简便的系统，可以帮助用户获取旅游数据、进行数据分析，并通过可视化展示帮助用户做出更明智的决策，同时避免可能在中国是敏感的内容。

4、核心代码

from django.shortcuts import render, redirect
from lvyou import models
from django.http import JsonResponse, HttpResponse
from django.db.models import Q

def login(request):
    """登录函数"""
    if request.method == "POST":
        user = request.POST.get('user')
        pass_word = request.POST.get('password')
        print('user------>', user)
        users_list = list(models.UserList.objects.all().values("user_id"))
        users_id = [x['user_id'] for x in users_list]
        print(users_id)
        # print(students_num)
        ret = models.UserList.objects.filter(user_id=user, pass_word=pass_word)
        if user not in users_id:
            return JsonResponse({'code': 1, 'msg': '该账号不存在！'})
        elif ret:
            # 有此用户 -->> 跳转到首页
            # 登录成功后，将用户名和昵称保存到session 中，
            request.session['user_id'] = user
            user_obj = ret.last()
            user_name = user_obj.user_name
            request.session['user_name'] = user_name
            return JsonResponse({'code': 0, 'msg': '登录成功！'})
        else:
            return JsonResponse({'code': 1, 'msg': '密码错误！'})
    else:
        return render(request, "login.html")


def register(request):
    """注册函数"""
    if request.method == "POST":
        user = request.POST.get('user')
        pass_word = request.POST.get('password')
        user_name = request.POST.get('user_name')
        users_list = list(models.UserList.objects.all().values("user_id"))
        users_id = [x['user_id'] for x in users_list]
        if user in users_id:
            return JsonResponse({'code': 1, 'msg': '该账号已存在！'})
        else:
            models.UserList.objects.create(user_id=user, user_name=user_name, pass_word=pass_word)
            request.session['user_id'] = user  # 设置缓存
            request.session['user_name'] = user_name
            return JsonResponse({'code': 0, 'msg': '注册成功！'})
    else:
        return render(request, "register.html")


# 退出(登出)
def logout(request):
    # 1. 将session中的用户名、昵称删除
    request.session.flush()
    # 2. 重定向到 登录界面
    return redirect('login')


def index(request):
    return render(request, "index.html", locals())


def get_screen(request):
 
    city_list = ['北京市', '天津市', '河北省', '山西省', '内蒙古自治区', '辽宁省', '吉林省', '黑龙江省', '上海市', '江苏省',
     '浙江省', '安徽省', '福建省', '江西省', '山东省', '河南省', '湖北省', '湖南省', '广东省', '广西壮族自治区',
     '海南省', '重庆市', '四川省', '贵州省', '云南省', '西藏自治区', '陕西省', '甘肃省', '青海省', '宁夏回族自治区',
     '新疆维吾尔自治区', '台湾省', '香港特别行政区', '澳门特别行政区', '']


    # 等级占比图
    level_list = list(set([x[0] for x in list(models.Data.objects.all().values_list('level'))]))
    l_1_data = []
    for level in level_list:
        l_1_data.append({'name': level, "value": models.Data.objects.filter(level=level).count()})
    # print(l_1_data)

    # 散点图
    hot_score = list(models.Data.objects.all().values_list('hot', 'score'))
    hot_score = [[float(x[0]), float(x[1])] for x in hot_score if x[1] != '0']
    hot_score = sorted(hot_score, key=lambda x: x[0])
    # print(hot_score)

    # 处理中间柱形图数据
    c_1_data = list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'hot').distinct().order_by('-hot'))[0:10]
    # print(c_1_data)
    c_1_x = [x[0] for x in c_1_data]
    c_1_y = [float(x[1]) for x in c_1_data]

    #  处理地图数据
    map_data = []
    for x in city_list:
        map_data.append({'name': x, 'value': models.Data.objects.filter(address__icontains=x[0:2]).count()})
    print("map_data------>", map_data)

    # 评分排行
    comment_list = list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'comment_count').distinct())
    # print(comment_list)
    comment_list = [[x[0], int(x[1].replace('条点评', ''))] for x in comment_list]
    comment_list = sorted(comment_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:10]
    r_1_x = [x[0] for x in comment_list]
    r_1_y = [float(x[1]) for x in comment_list]

    # 词云图
    r_2_data = list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'comment_count').distinct())
    # print(comment_list)
    r_2_data = [[x[0], int(x[1].replace('条点评', ''))] for x in r_2_data]
    r_2_data = [{"name": x[0], "value": x[1]} for x in r_2_data]

    return render(request, "screen.html", locals())


def welcome(request):
    """此函数用于处理控制台页面"""
    all_data = models.Data.objects.all().count()
    data_5a = models.Data.objects.filter(Q(level__icontains='5A') | Q(name__icontains='5A')).count()
    data_4a = models.Data.objects.filter(Q(level__icontains='4A') | Q(name__icontains='4A')).count()
    hot_data = [[x[0], float(x[1])] for x in list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'hot').distinct())]
    hot_data = sorted(hot_data, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0]
    hot_data_name = hot_data[0]
    hot_data_hot = hot_data[1]

 
    city_list = ['北京市', '天津市', '河北省', '山西省', '内蒙古自治区', '辽宁省', '吉林省', '黑龙江省', '上海市',
                 '江苏省',
                 '浙江省', '安徽省', '福建省', '江西省', '山东省', '河南省', '湖北省', '湖南省', '广东省',
                 '广西壮族自治区',
                 '海南省', '重庆市', '四川省', '贵州省', '云南省', '西藏自治区', '陕西省', '甘肃省', '青海省',
                 '宁夏回族自治区',
                 '新疆维吾尔自治区', '台湾省', '香港特别行政区', '澳门特别行政区', '']

    #  处理地图数据
    map_data = []
    for x in city_list:
        map_data.append({'name': x, 'value': models.Data.objects.filter(address__icontains=x[0:2]).count()})
    # print(map_data)

    return render(request, "welcome.html", locals())


def chart_1(request):
    level_list = list(set([x[0] for x in list(models.Data.objects.all().values_list('level'))]))
    l_1_data = []
    all_value = 0
    for level in level_list:
        a = models.Data.objects.filter(level=level).count()
        all_value += a
        l_1_data.append({'name': level, "value": a})

    # print(l_1_data)
    return render(request, "echarts_1.html", locals())


def chart_2(request):
    comment_list = list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'comment_count').distinct())
    # print(comment_list)
    comment_list = [[x[0], int(x[1].replace('条点评', ''))] for x in comment_list]
    comment_list = sorted(comment_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:5]
    c_1_data = [{'name': x[0], 'value': x[1]} for x in comment_list]
    le_data = [x[0] for x in comment_list]
    return render(request, "echarts_2.html", locals())


def chart_3(request):
    comment_list = list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'hot').distinct())
    # print(comment_list)
    comment_list = [[x[0], float(x[1].replace('条点评', ''))] for x in comment_list]
    comment_list = sorted(comment_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:5]
    c_1_data = [{'name': x[0], 'value': x[1]} for x in comment_list]
    le_data = [x[0] for x in comment_list]
    return render(request, "echarts_3.html", locals())


def chart_4(request):
    comment_list = list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'score').distinct())
    # print(comment_list)
    comment_list = [[x[0], float(x[1].replace('条点评', ''))] for x in comment_list]
    comment_list = sorted(comment_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:15]
    c_1_data = [{'name': x[0], 'value': x[1]} for x in comment_list]
    le_data = [x[0] for x in comment_list]
    return render(request, "echarts_4.html", locals())


def chart_5(request):
    # 词云图
    r_2_data = list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'comment_count').distinct())
    # print(comment_list)
    r_2_data = [[x[0], int(x[1].replace('条点评', ''))] for x in r_2_data]
    r_2_data = [{"name": x[0], "value": x[1]} for x in r_2_data]
    return render(request, "echarts_5.html", locals())

源码获取：

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