基于热门旅游景点数据的爬取_2023网红景点梳理数据集获取

一、需求分析

1.至少 3 个及以上的旅游网站数据；

我找的网站是：

（1）www.qyer.com  (穷游网站)

（2）hotels.ctrip.com  （携程网站）

（3）www.qunar.com （去哪了网站）

2.爬取数据应包括字段：景点名称、景点星级、景点热度、景点地址、景点价格、景点简介、景点详情、用户评论（用户名称，评论，时间）等。

3.每个网站采集数据 2000 条以上（一个景点为一条数据）；每个网站基本含有200千以上的旅游景点。

4.对脏数据进行清洗和并实现数据库存储。

数据的清洗与整理：（1）统一数据格式；（2）缺失值处理；(3)数据的合并与去重；（5）处理异常值。

将清洗的后的数据实现数据库储存。

5.确定热门旅游景点分析目标，完成 3 个以上可视化图表：

所有数据弄完之后，按需求分析数据，做出可视化图表。

二、爬虫设计与实现

我采用了Scrapy框架对热门旅游景点进行爬取，我选择这个爬虫框架的原因是它有以下优点：

1.采用可读性更强的xpath代替正则表达式，速度更快。

2.Scrapy是异步的，可以灵活调节并发量。

3.写 middleware,方便写一些统一的过滤器。

4.可以同时在不同的url上爬行。

5.支持shell方式，方便独立调试。

6.通过管道的方式存入数据库，灵活，可保存为多种形式。

有利就有弊，它的弊端就是：

1.自身去重效果差，消耗内存，且不能持久化

2.对于需要执行js才能获取数据的网页，爱莫能助

3.兼容了下载图片与视频，但是可用性比较差

4.无法用它完成分布式爬取

5.基于 twisted 框架，运行中的 exception 是不会干掉 reactor（反应器），并且异步框架出错后 是不会停掉其他任务的，数据出错后难以察觉，预警系统简单的使用邮件，很不友好。

所以我们可以根据Scrapy的功能来绘制E-R图，如下：

除了scarpy框架，我还运用了parsel第三方库。它是由scrapy团队开发，是将scrapy中的parsel独立抽取出来的，可以轻松解析html，xml内容，获取需要的数据。相比于BeautifulSoup，xpath，parsel效率更高，使用更简单。

Python网络爬虫领域两个最新的比较火的工具莫过于httpx和parsel了。httpx号称下一代的新一代的网络请求库，不仅支持requests库的所有操作，还能发送异步请求，为编写异步爬虫提供了便利。parsel最初集成在著名Python爬虫框架Scrapy中，后独立出来成立一个单独的模块，支持XPath选择器, CSS选择器和正则表达式等多种解析提取方式, 据说相比于BeautifulSoup，parsel的解析效率更高。parsel最大的特点就是支持三大功能：css（）、xpath（）、re.（）。这次我们同样采用requests获取目标网页内容，使用parsel库(事先需通过pip安装)来解析。Parsel库的用法和BeautifulSoup相似，都是先创建实例，然后使用各种选择器提取DOM元素和数据，但语法上稍有不同。Beautiful有自己的语法规则，而Parsel库支持标准的css选择器和xpath选择器, 通过get方法或getall方法获取文本或属性值，使用起来更方便。

代码如下：

1.爬取穷游网站的代码：

2.爬取去哪了网站的代码：

 

3.爬取携程网站的代码：

 每个代码都能爬取3000条左右的数据。

三、数据预处理

最基础的预处理方法有：

#1、加载csv数据
	import pandas as pd
	df_csv=pd.read_csv('C:\Users\DELL\Desktop\淘宝.csv')
	df_csv.head()
#2、察看空值 判断是否有缺失值
	data.isnull().any(axis=0)
	data.isnull().any(axis=1)
	#处理空值
	data3=data.dropna()
	data3
	#定义缺失值为0
	data_null_0=data.fillna(0,inplace=False)
	data_null_0
	#对缺失值进行填充
	data_null_value=data.fillan(value={'Hoesepower':data['Hoesepower'.mode()[0]],
Miles_per_Gallon':data[Miles_per_Gallon],mean()},
inplace_False)
	data_null_value
	#3、处理重复值
	#判断是否存在重复值
	data_du.duplicated().any
	#删除重复值
	data_du.drop_duplicates()
	#4、数据标准化
	X=data['Horsepower']
	import numpy as np

我的思路：

得到三个不同网站爬到的数据，首先是把它们合并到一起。

在观察爬到的数据，发现有许多的空值而且数据量较大，所以我用到了最简单的直接删除法：

df1 = df.dropna()

删除后，重置索引：

df.index = range(df.shape[0])

然后再删除重复值：

df[df.duplicated()]
np.sum(df.duplicated())
df.drop_duplicates()
df.drop_duplicates(subset=['appname','size'],inplace=True)

删除后的数据如下：

四、数据可视化

数据可视化是指借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，使用户能够快速地识别模式，交互式可视化能够让决策者对细节有更深层的了解。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化和统计图形密切相关，数据可视化实现了成熟的科学可视化领域和信息可视化领域的统一。

 景点简介词云：

 

五、总结

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（有求必应）