代码收藏家技术教程 2024-09-10

【源码分享】Python爬虫实现热门旅游景点数据分析可视化系统，基于Flask框架的大数据项目实战

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

1.开发环境

2 系统设计

2.1 设计背景

2.2 设计内容

3 系统展示

3.1 功能展示视频

3.2 系统页面

4 更多推荐

5 部分功能代码

1.开发环境

开发语言：Python
采用技术：爬虫、Flask
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

2.1 设计背景

在当今信息化时代,旅游业与大数据技术的融合日益紧密。随着互联网的普及,大量关于旅游景点的信息散布在各大在线平台上,包括用户评论、景区介绍、门票价格等。然而,这些海量数据往往是非结构化的,难以直接利用。开发一个基于Python爬虫的热门旅游景点数据分析及可视化系统,可以自动化地收集、整理和分析这些分散的信息。通过爬虫技术,我们能够高效地从各大旅游网站、社交媒体平台获取最新、最全面的景点数据。这不仅能为旅游管理部门提供决策支持,也能为游客提供更精准的出行参考。同时,该系统的开发也将推动旅游业大数据应用的进一步发展,为旅游产业的智能化转型贡献力量。
开发这样一个系统的意义在于,它能够将复杂的旅游数据转化为直观、易懂的可视化结果,为不同用户群体提供价值。对于旅游管理部门而言,通过数据分析可以洞察旅游市场趋势,了解游客偏好,优化资源配置,制定更有针对性的旅游发展策略。对于普通游客,系统可以提供个性化的景点推荐、最佳旅游时间建议等,提升旅游体验。对于旅游相关企业,如酒店、餐饮、交通等,可以根据数据分析结果调整经营策略,开发新的商业机会。此外,该系统的开发还能促进旅游学科与计算机科学、数据科学的交叉融合,推动旅游研究方法的创新。

2.2 设计内容

热门旅游景点数据分析及可视化系统的研究模块包含以下几个主要的研究模块：

数据采集模块：
使用Python爬虫从各大旅游网站、社交媒体平台收集景点信息
收集内容包括景点名称、地理位置、评分、评论数、价格等
实现定期自动更新数据的功能

数据处理与分析模块：
数据清洗：去除重复、异常值处理、格式统一化
地理信息处理：将景点按地区分类（如图中的中国、二连浩特、南阳等）
统计分析：计算各项指标（如图中的旅游景点总数、周边住宿总数等）
高级分析：热门景点排名、游客年龄分布、性别比例等

可视化展示模块：
地理分布图：展示各地区景点数量（如图左上角的条形图）
时间序列图：展示游客流量随时间变化（如图左下角的面积图）
排行榜：展示热门景点TOP列表（如图中部的表格）
仪表盘：展示年龄分布（如图右上角的仪表盘）
饼图：展示性别比例（如图右下角的饼图）

用户交互模块：
提供筛选功能：允许用户按地区、时间、景点类型等筛选数据
支持自定义查询：让用户能够根据特定需求生成报告

系统管理模块：
用户权限管理
数据库管理
系统性能监控

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于爬虫+python的热门旅游景点数据分析与可视化系统实现

3.2 系统页面

4 更多推荐

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5 部分功能代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time
import random

def get_page(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        print(f"Failed to retrieve page: {response.status_code}")
        return None

def parse_attraction(attraction):
    name = attraction.find('a', class_='name').text.strip()
    try:
        score = attraction.find('span', class_='score').text.strip()
    except AttributeError:
        score = 'N/A'
    try:
        price = attraction.find('span', class_='price').text.strip()
    except AttributeError:
        price = 'N/A'
    return {
        'name': name,
        'score': score,
        'price': price
    }

def scrape_attractions(city, pages=5):
    base_url = f"https://you.ctrip.com/sight/{city}/s0-p{{}}.html"
    all_attractions = []

    for page in range(1, pages + 1):
        url = base_url.format(page)
        html = get_page(url)
        if html:
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
            attractions = soup.find_all('div', class_='rdetailbox')
            for attraction in attractions:
                all_attractions.append(parse_attraction(attraction))
        
        # Be polite to the server
        time.sleep(random.uniform(1, 3))

    return all_attractions

def save_to_csv(data, filename):
    with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
        writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=['name', 'score', 'price'])
        writer.writeheader()
        writer.writerows(data)

def main():
    city = 'beijing1'  # Beijing's city code on Ctrip
    attractions = scrape_attractions(city)
    save_to_csv(attractions, 'beijing_attractions.csv')
    print(f"Scraped {len(attractions)} attractions and saved to beijing_attractions.csv")

if __name__ == "__main__":
    main()