这篇文章主要介绍了Python 爬取13个旅游城市，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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。
抓取数据
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_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()
效果图如下：
有了数据，我们就可以分析出自己想要的东西了。
分析数据
1、最受欢迎的15个景区
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
这里为了方便，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：
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：
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。
实现代码如下：
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()以上所述是小编给大家介绍的Python 爬取13个旅游城市详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对html中文网网站的支持！
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