本篇內(nèi)容介紹了“怎么用Python分析國(guó)慶旅游景點(diǎn)”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

創(chuàng)新互聯(lián)公司憑借專(zhuān)業(yè)的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)扎實(shí)的技術(shù)支持、優(yōu)質(zhì)高效的服務(wù)意識(shí)和豐厚的資源優(yōu)勢(shì)，提供專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)站策劃、成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站制作、網(wǎng)站優(yōu)化、軟件開(kāi)發(fā)、網(wǎng)站改版等服務(wù)，在成都十載的網(wǎng)站建設(shè)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，為成都上千家中小型企業(yè)策劃設(shè)計(jì)了網(wǎng)站。

一、目標(biāo)

使用Python分析出國(guó)慶哪些旅游景點(diǎn)：好玩、便宜、人還少的地方，不然拍照都要搶著拍!

二、獲取數(shù)據(jù)

既然做數(shù)據(jù)分析肯定要先搞到數(shù)據(jù)，最開(kāi)始豬哥在一些官方網(wǎng)站查找旅游信息，畢竟官方的數(shù)據(jù)可信度高點(diǎn)， 但我一無(wú)所獲，有點(diǎn)失望!

然后尋找其他替代方案：爬取出行網(wǎng)站的旅游景點(diǎn)售票數(shù)據(jù)，這樣也可以反映出旅游景點(diǎn)的熱度!

豬哥首先想到 去哪兒，這里必須要安利一波去哪兒，同樣的酒店同樣的房間，去哪兒價(jià)格基本都是最低，所以豬哥也用的最多!

選好學(xué)習(xí)對(duì)象，那我就開(kāi)始吧!

注??：本教程僅用作學(xué)習(xí)交流，如有侵害任何人權(quán)益，請(qǐng)聯(lián)系豬哥刪除!

1.爬取單頁(yè)數(shù)據(jù)

我們可以在哪去兒的門(mén)票頁(yè)搜索：**國(guó)慶旅游景點(diǎn)**，就可以看到推薦的景點(diǎn)的一些信息，如：名稱(chēng)、地區(qū)、熱度、銷(xiāo)量、價(jià)格、等級(jí)、地理信息等等，信息應(yīng)該說(shuō)是比較全，良心!

然后按下F12打開(kāi)瀏覽器調(diào)試窗口，查找加載數(shù)據(jù)的url(翻頁(yè)就可以看到)

竟然直接返回了json數(shù)據(jù)，真是太方便了

最后使用requests庫(kù)寫(xiě)一個(gè)get請(qǐng)求就可以了

這樣一頁(yè)數(shù)據(jù)就抓取下來(lái)了，是不是很簡(jiǎn)單?

這里說(shuō)下去哪兒門(mén)票頁(yè)抓取數(shù)據(jù)還是很簡(jiǎn)單，不需要登錄、不需要代理  、甚至不需要header也可以成功，后面批量抓取頁(yè)沒(méi)出現(xiàn)限制，相對(duì)于淘寶來(lái)說(shuō)簡(jiǎn)單了許多!

2.提取有效信息

既然數(shù)據(jù)拿到了，那就看看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后提取自己想要的屬性吧

這里豬哥提取了：id、名稱(chēng)、星級(jí)、評(píng)分、門(mén)票價(jià)格、銷(xiāo)量、地區(qū)、坐標(biāo)、簡(jiǎn)介這些信息，基本有效信息都保存起來(lái)!

3.保存到excel

需要的數(shù)據(jù)提取出來(lái)之后，我們就可以將他們保存起來(lái)。這里我們使用pandas庫(kù)保存excel文件。

沒(méi)有安裝pandas庫(kù)的同學(xué)安裝一下

pip install xlrd pip install openpyxl pip install numpy pip install pandas

這里單頁(yè)數(shù)據(jù)的處理就完成了，爬取、解析、保存三步走～

4.批量爬取

批量爬取也很簡(jiǎn)單，先找分頁(yè)數(shù)據(jù)，多點(diǎn)幾下頁(yè)數(shù)比較不同參數(shù)就能看出來(lái)

經(jīng)過(guò)一會(huì)的分析，我們便可以看出參數(shù) page 就是分頁(yè)參數(shù)了，這樣我們?cè)谕鈱訉?xiě)一個(gè)for循環(huán)，把頁(yè)數(shù)傳入就可以實(shí)現(xiàn)批量爬取

那個(gè)36是我在網(wǎng)頁(yè)上看到了，當(dāng)然也可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)判斷是否爬取完成，只要判斷每次返回的條數(shù)即可!

看看批量爬取的效果

三 、分析數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)都下載完畢后，就要思考如何去利用分析這些數(shù)據(jù)了，豬哥簡(jiǎn)單做了幾個(gè)分析：

1. 鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術(shù)社區(qū)

2. 景點(diǎn)門(mén)票銷(xiāo)量排行分析

3. 景點(diǎn)門(mén)票銷(xiāo)售額排行分析

4. 各省各等級(jí)景點(diǎn)數(shù)分析

5. 景點(diǎn)銷(xiāo)量熱力圖分析

6. 推薦景點(diǎn)分析

我們使用的可視化庫(kù)仍然是：pyecharts庫(kù) ，更多維度分析等待你去思考～

1.景點(diǎn)門(mén)票銷(xiāo)量排行分析

我們先來(lái)分析下景點(diǎn)門(mén)票銷(xiāo)量排行

我們創(chuàng)建了一個(gè)透視表，然后根據(jù)銷(xiāo)量排序!最后生成柱狀圖，一起來(lái)看看效果：

我們可以看到迪士尼門(mén)票銷(xiāo)量排第一

2.景點(diǎn)銷(xiāo)售額排行分析

銷(xiāo)售額=單價(jià)*銷(xiāo)量，我們可以將每行的price和sale相乘算出銷(xiāo)售額

我們將得到的銷(xiāo)售額數(shù)據(jù)放回df中，然后再排序

迪士尼真是吸金厲害!!!

3.各省各等級(jí)景點(diǎn)數(shù)分析

由于時(shí)間原因，該項(xiàng)分析暫未完成，本想分析下每個(gè)省每個(gè)等級(jí)的景點(diǎn)有多少個(gè)，但是由于時(shí)間原因暫未完成，感興趣的同學(xué)可以下載源碼自己試試  ，就當(dāng)課后作業(yè)叭～

4.景點(diǎn)銷(xiāo)量熱力圖分析

之前我們也做過(guò)很多熱力圖，都是用的pyecharts庫(kù)，今天我們來(lái)點(diǎn)不一樣  的，我們使用百度地圖開(kāi)放api(免費(fèi))做一個(gè)熱力圖，你首先要做的就是申請(qǐng)一個(gè)百度地圖開(kāi)放平臺(tái)的應(yīng)用，操作很簡(jiǎn)單，如何申請(qǐng)可以  直接百度或者看看這篇文章：https://jingyan.baidu.com/article/363872eccda8286e4aa16f4e.html

需要注意的是：在申請(qǐng)應(yīng)用的時(shí)候類(lèi)型一定要選瀏覽器

然后你就可以下載一個(gè)百度熱力圖的demo的html，在html中把a(bǔ)k碼換成自己的。

換完ak碼就要換json數(shù)據(jù)了，我們先生成和默認(rèn)數(shù)據(jù)一樣格式的json數(shù)據(jù)，然后再替換掉

最后來(lái)看看效果叭，動(dòng)態(tài)地圖支持放大縮小，可仔細(xì)查看各省、市、區(qū)景點(diǎn)熱力圖

5.推薦景點(diǎn)分析

應(yīng)該推薦怎樣的景點(diǎn)呢?豬哥認(rèn)為是：高評(píng)分、銷(xiāo)量少、價(jià)格便宜。

推薦系數(shù)和評(píng)分成正比，和銷(xiāo)量、價(jià)格成反比，所以豬哥設(shè)計(jì)了一個(gè)最簡(jiǎn)單的算法：

瞎推薦系數(shù)=評(píng)分/(銷(xiāo)量?jī)r(jià)格) * 1000

來(lái)看看這個(gè)簡(jiǎn)易的推薦算法得出的結(jié)果

“怎么用Python分析國(guó)慶旅游景點(diǎn)”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

本文名稱(chēng)：怎么用Python分析國(guó)慶旅游景點(diǎn)
URL網(wǎng)址：http://vcdvsql.cn/article44/pphehe.html

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