Python 爬取 13 个旅游城市，告诉你五一你们最爱去哪玩？

五一假期已经结束，小伙伴是否是都尚未玩过瘾？可是没办法，还有不少bug等着咱们去写，一样还有须要money须要咱们去赚。为了生活总的拼搏。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

今年五一放了四天假，不少人再也不只是选择周边游，由于时间充裕，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，那一刻我忽然有点理解灭霸的行为了。

 

 

 

今天，经过分析去哪儿网部分城市门票售卖状况，简单的分析一下哪些景点比较受欢迎。等下次假期能够作个参考。

 

 

 

经过请求https://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=北京，获取北京地区热门景区信息，再经过BeautifulSoup去分析提取出咱们须要的信息。

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。由于去哪儿并无什么反爬措施，因此直接请求就能够了。

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 。

爬虫部分完整代码以下

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&region=&from=mpl_search_suggest&page=%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()

　　

效果图以下

 

 

 

有了数据，咱们就能够分析出本身想要的东西了

 

一、最受欢迎的15个景区

 

由图能够看出，在选择的13个城市中，最热门的景区为上海的迪士尼乐园

代码以下

from pymongo import MongoClient
# 设置字体，否则没法显示中文
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，否则全部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()

　

二、景区热力图

 

这里为了方(tou)便(lan)，只展现一下北京地区的景区热力图。用到了百度地图的开放平台。首先须要先注册开发者信息，首页底部有个申请秘钥的按钮，点击进行建立就能够了。个人应用类型选择的是浏览器端，所以只须要组装数据替换掉相应html代码便可。另外还须要将本身访问应用的AK替换掉。效果图以下

 

三、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，可是后来发现效果不是很好，好比北京的刘老根大舞台价格在580元，这样拉高了平均价格。就比如姚明和潘长江的平均身高在190cm，并无什么说服力。因此索性展现一下景区的价格分布。

根据价格设置了六个区间

 

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

代码以下

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' # 各种别颜色
explode = (0.2, 0, 0, 0, 0, 0)  # 各种别的偏移半径

# 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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