二手车网站建设论文seo快速工具

前言

嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~!

模块使用：

爬虫部分:

• requests

• parsel

• csv

数据分析部分:

• pandas

• pyecharts

如何安装模块:

1. win + R 输入 cmd 输入安装命令： pip install 模块名 回车

2. pycharm里面安装 terminal 输入安装命令： pip install 模块名 回车

模块安装失败的原因：

1. 提示：pip 不是内部命令

   你python环境变量可能没有设置好

2. 有安装进度条显示，但是安装到一半出现报错了

   因为python安装模块都是在国外的网址进行下载安装的， 国内请求国外 网速很慢，
   下载速度大概只有 几KB

   read time out 网络连接超时 你可以切换为国内的镜像源

3. 明明在cmd里面安装好了，但是在pycharm 提示我没有这个模块

   你pycharm里面python解释器没有设置，你在pycharm设置里面重新设置一下

开发环境：

• python 3.6

• pycharm

流程思路:

1. 确定目标需求

   python采集旅游景点数据 / 去哪儿~

2. 发送请求

3. 获取数据

4. 解析数据

5. 保存数据

需要 源码 . 素材 . 解答 点击领取即可

代码展示

采集数据

导入模块

import requests # 发送请求模块 第三方模块 pip install requests
import parsel # 数据解析模块 第三方模块 pip install parsel
import csv # 内置模块
import time # 时间模块 可以用作延时

写入表格

f = open('张家界景点.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['景区', '星级', '地区', '热度', '销量', '地址','价格', '简介', '详情页'])
csv_writer.writeheader() # 写入表头

多页采集

for page in range(1, 12):# '{}'.format(page) 字符串格式化的方法print(f'===============================正在爬取第{page}页数据内容=======================================')time.sleep(2)

请求链接

    url = f'https://*****.com/ticket/list_%E5%BC%A0%E5%AE%B6%E7%95%8C.html?from=mps_search_suggest_h&keyword=%E5%BC%A0%E5%AE%B6%E7%95%8C&page={page}'

请求头:把python代码伪装成浏览器 给服务器发送请求

    headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36'}response = requests.get(url=url, headers=headers)

获取网页文本数据 response.text

    # print(response.text)

解析数据

• css选择器 根据标签提取数据内容

  第一次提取 所以景区标签内容 返回的页是一个对象 列表

• id选择器 直接可以使用# 开头

    selector = parsel.Selector(response.text)lis = selector.css('#search-list .sight_item_detail')for li in lis:title = li.css('.name::text').get() # 景区level = li.css('.level::text').get() # 星级area = li.css('.area a::text').get() # 地区# attr属性选择器 replace() 字符串替换hot = li.css('.product_star_level em::attr(title)').get().replace('热度: ', '') # 热度hot = int(float(hot)*100)address = li.css('.address span::attr(title)').get() # 地址price = li.css('.sight_item_price em::text').get() # 价格hot_num = li.css('.hot_num::text').get() # 销量intro = li.css('.intro::text').get() # 简介href = li.css('.name::attr(href)').get() # 详情页href = 'https://*****.com/' + hrefdit = {'景区': title,'星级': level,'地区': area,'热度': hot,'销量': hot_num,'地址': address,'价格': price,'简介': intro,'详情页': href,}csv_writer.writerow(dit)print(title, level, area, hot, address, price, hot_num, intro, href, sep=' | ')

需要 源码 . 素材 . 解答 点击领取即可

旅游数据可视化

导入景点数据

import pandas as pd 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置加载的字体名
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 
import jieba
import re
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts 
from pyecharts.globals import ThemeType  
import stylecloud
from IPython.display import Image df = pd.read_csv(r"c:\python\demo2\爬虫入门教程45 五一去哪儿玩？\去哪儿.csv")
df.head()

删除重复数据

df = df.drop_duplicates()

查看数据信息

df.info() #字段类型符合分析需要

景点价格价格Top20

df_qunarPrice = df.pivot_table(index='景区',values='价格')
df_qunarPrice.sort_values('价格',inplace=True,ascending=False)
df_data = df_qunarPrice[:20]
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Barc = (Bar().add_xaxis(df_data.index.tolist()).add_yaxis("",df_data['价格'].values.tolist()).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="景点价格Top20"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90)),))
c.render_notebook()

评分TOP20景点

df_score = df.pivot_table(index='景区',values='热度')
df_score.sort_values('热度',inplace=True,ascending=False)
df_data = df_score[:20]
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Barc = (Bar().add_xaxis(df_data.index.tolist()).add_yaxis("",df_data['热度'].values.tolist()).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="评分TOP20景点"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90)),))
c.render_notebook()

df_saleCount = df.pivot_table(index='景区',values='销量')
df_saleCount.sort_values('销量',inplace=True,ascending=False)
df_data = df_saleCount[:20]
df_data.values

月销量TOP20景点

df_saleCount = df.pivot_table(index='景区',values='销量')
df_saleCount.sort_values('销量',inplace=True,ascending=False)
df_data = df_saleCount[:20]from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Barc = (Bar().add_xaxis(df_data.index.tolist()).add_yaxis("",df_data['销量'].values.tolist()).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="月销量TOP20景点"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90)),))
c.render_notebook()

景点等级分布

df_star = df["星级"].value_counts()
df_star = df_star.sort_values(ascending=False)
print(df_star)
c = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WALDEN)).add("",[list(z) for z in zip(df_star.index.to_list(),df_star.to_list())]).set_global_opts(legend_opts = opts.LegendOpts(is_show = False),title_opts=opts.TitleOpts(title="景点等级分布",subtitle="数据来源：去哪儿网",pos_top="0.5%",pos_left = 'left')).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%",font_size=16)))
c.render_notebook()

#查询3A及以上景点
df[df["星级"]!='无'].sort_values("星级",ascending=False)

尾语 💝

要成功，先发疯，下定决心往前冲！

学习是需要长期坚持的，一步一个脚印地走向未来！

未来的你一定会感谢今天学习的你。

—— 心灵鸡汤

本文章到这里就结束啦~感兴趣的小伙伴可以复制代码去试试哦 😝

👇问题解答 · 源码获取 · 技术交流 · 抱团学习请联系👇