Python爬虫入门案例之爬取去哪儿旅游景点攻略以及可视化分析

目录

• 知识点
• 第三方库
• 开发环境：
• 爬虫程序
• 导入模块
• 发送请求
• 获取数据（网页源代码）
• 解析网页（re正则表达式，css选择器，xpath，bs4/六年没更新了，json）
• 向详情页网站发送请求（get，post）
• 解析网页
• 保存数据
• 数据可视化
• 导入模块
• 导入数据
• 旅游胜地Top10及对应费用
• 出游方式分析
• 出游时间分析
• 出游玩法分析

知识点

• requests 发送网络请求
• parsel 解析数据
• csv 保存数据

第三方库

• requests >>> pip install requests
• parsel >>> pip install parsel

开发环境：

• 版 本： python 3.8
• 编辑器：pycharm 2021.2

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爬虫程序

导入模块

# 发送网络请求的模块
import requests
# 解析数据的模块
import parsel
import csv
import time
import random

发送请求

url = f'https://travel.qunar.编程客栈com/travelbook/list.htm?page=1&order=hot_heat'
# <Response [200]>: 告诉我们 请求成功了
response = requests.get(url)

获取数据（网页源代码）

html_data = response.text

解析网页（re正则表达式，css选择器，xpath，bs4/六年没更新了，json）

# html_data: 字符串
# 我们现在要把这个字符串 变成一个对象
selector = parsel.Selector(html_data)
# ::attr(href) url_list:列表
url_list = selector.css('.b_strategy_list li h2 a::attr(href)').getall()
for detail_url in url_list:
    # 字符串的 替换方法
    detail_id = detail_url.replace('/youji/', '')
    url_1 = 'https://travel.qunar.com/travelbook/note/' + detail_id
    print(url_1)

向详情页网站发送请求（get，post）

# https://travel.qunar.com/travelbook/note/7701502
response_1 = requests.get(url_1).text

解析网页

selector_1 = parsel.Selector(response_1)
# :nth-child(): 伪类选择器
# ::text 提取文本内容
# * 代表所有
# 地点
title = selector_1.css('.b_crumb_cont *:nth-child(3)::text').get().replace('旅游攻略', '')
# 短评
comment = selector_1.css('.title.white::text').get()
# 出发日期
date = selector_1.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.when > p > span.data::text').get()
# 天数
days = selector_1.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howlong > p > span.data::text').get()
# 人均消费
money = selector_1.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howmuch > p > span.data::text').get()
# 人物
character = selector_1.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.who > p > span.data::text').get()
# 玩法
play_list = selector_1.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.how > p > span.data span::text').getall()
play = ' '.join(play_list)
# 浏览量
count = selector_1.css('.view_count::text').get()
print(title, comment, date, days, money, character, play, count)

保存数据

# 保存成csv
csv_qne = open('去哪儿.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.writer(csv_qne)
# 写入数据
csv_writer.writerow(['地点', '短评', '出发时间', '天数', '人均消费', '人物', '玩法', '浏览量'])

数据可视化

导入模块

import pandas as pd
from pyecharts.co编程客栈mmons.utils import JsCode
from pyecharts.charts import *
from pyecharts impor编程客栈t options as opts

导入数据

data = pd.read_csv('去哪儿_数分.csv')
data

旅游胜地Top10及对应费用

bar=(
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(height='500px',width='1000px',theme='dark'))
    .add_xaxis(m2)
    .add_yaxis(
        '目的地Top10',
        n2,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='top'),
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
            color=JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient(
            0, 0, 0, 1,[{offset: 0,color: 'rgb(255,99,71)'}, {offset: 1,color: 'rgb(32,178,170)'}])
            """
            )
        )
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title='目的地Top10'),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(nampAQfVejZe='景点名称',
            type_='category',                                           
            axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90),
        ),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            name='数量',
            min_=0,
            max_=120.0,
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dash'))
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross')
    )

    .set_series_opts(
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[
                opts.MarkLineItem(type_='average',name='均值'),
                opts.MarkLineItem(type_='max',name='最大值'),
                opts.MarkLineItem(type_='min',name='最小值'),
            ]
        )
    )
)
bar.render_notebook()

bar=(
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(height='500px',width='1000px',theme='dark'))
    .add_xaxis(loc)
    .add_yaxis(
        '人均费用',
        price_mean2,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='top'),
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
            color=JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient(
            0, 0, 0, 1,[{offset: 0,color: 'rgb(255,99,71)'}, {offset: 1,color: 'rgb(32,178,170)'}])
            """
            )
        )
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title='各景点人均费用'),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='景点名称',
            type_='category',                                           
            axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90),
        ),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            name='数量',
            min_=0,
            max_=2000.0,
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dash'))
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross')
    )

    .set_series_opts(
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[
                opts.MarkLineItem(type_='average',name='均值'),
                opts.MarkLineItem(type_='max',name='最大值'),
                opts.MarkLineItem(type_='min',name='最小值'),
            ]
        )
    )
)
bar.render_notebook()

出游方式分析

pie = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark', width='1000px', height='800px'))
       .add("", [z for z in zip(m1,n1)],
            radius=["40%", "65%"])
       .set_global_opts(title_opts=optpAQfVejZs.TitleOpts(title="去哪儿\n\n出游结伴方式", pos_left='center', pos_top='center',
                                               title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
                                                   color='#FF6A6A', font_size=30, font_weight='bold'),
                                               ),
                        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False, 
                                          min_=38,
                                          max_=641,
                                          is_piecewise=False,
                                          dimension=0,
                                          range_color=['#9400D3', '#008afb', '#ffec4a', '#FFA500','#ce5777']),
                        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False, pos_top='5%'),
                        )
       .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}", font_size=12),
                        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{b}: {c}"),
                        itemstyle_opts={"normal": {
                                                    "barBorderRadius": [30, 30, 30, 30],
                                                    'shadowBlur': 10,
                                                    'shadowColor': 'rgba(0,191,255,0.5)',
                                                    'shadowOffsetY': 1,
                                                    'opacity': 0.8
                                                }
                                       })
        
                        )
pie.render_notebook()

出游时间分析

line = (
    Line()
    .add_xaxis(m4.tolist())
    .add_yaxis('',n4.tolist())
)
line.render_notebook()

2021年的旅游时间曲线大约在五月一号起伏最大，原因肯定是因为假期调休延长至4天，为了调整自己生活及工作的状态，很多人利用这个假期去旅行放松自己。

出游玩法分析

m5 = []
n5 = []
for i in range(20):
    m5.append(list[i][0])
    n5.append(list[i][1])
m5.reverse()
m6 = m5
n5.reverse()
n6 = n5

bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark', width='1000px',height ='500px'))
    .add_xaxis(m6)
    .add_yaxis('', n6)
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, 
                                                       position='insideRight',
                                                       font_style='italic'),
                            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
                                color=JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient(1, 0, 0, 0, 
                                             [{
                                                 offset: 0,
                                                 color: 'rgb(255,99,71)'
                                             }, {
                                                 offset: 1,
                                                 color: 'rgb(32,178,170)'
                                             }])"""))
                            )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="出游玩法分析"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45)),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True))
    .reversal_axis()
)
bar.render_notebook()

“摄影”和“美食”可谓与旅行息息相关，一次完整的旅行最不能缺的就是“摄影”，拍美食发到朋友圈、拍风景发到朋友圈、拍完美的自己发到朋友圈；工作之后就没有了寒暑假，所以利用周末来一次短途旅行就成为了大多数人的首选。

到此这篇关于Python爬虫入门案例之爬取去哪儿旅游景点攻略以及可视化分析的文章就介绍到这了,更多相关Python 爬取去哪儿内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！