python爬取全国13个城市旅游数据，告诉你那里最受欢迎

概述抓取数据通过请求https://piao.qunar.comicket/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 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 。

很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。

很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。

那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！

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爬虫部分完整代码如下：

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom pymongo import MongoClIEntclass 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()

你一般旅游都去哪呢？

总结

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