目录
[(一) 项目背景](#(一) 项目背景)
[(二) 项目介绍](#(二) 项目介绍)
[(一) 爬虫](#(一) 爬虫)
[1. 实现步骤](#1. 实现步骤)
[2. 爬虫结果](#2. 爬虫结果)
系列文章
实现技术
- Scrapy
- Django
- Echarts
一、项目介绍
(一) 项目背景
在信息技术高速发展的今天，数据已经成为决策的重要依据。旅游业作为服务性行业的重要支柱，其数据资源尤为丰富。去哪儿网作为中国领先的在线旅游平台，拥有大量的景点数据，这些数据对于分析旅游市场动态、游客行为以及景点管理策略等具有极高的价值。通过对去哪儿网景点数据的分析，我们可以了解游客的偏好、旅游市场的趋势以及景点的竞争力等信息。同时，数据可视化可以将复杂的数据信息以直观、易懂的方式呈现出来，有助于决策者更好地理解数据背后的含义
(二) 项目介绍
本项目采用Scray 框架爬取去哪儿网的景点数据以及景点的评论数据，将爬取到的数据存储为csv，再通过Django Web 框架技术将数据存储到Mysql，然后通过编写接口、分析数据，通过接口将数据返回前端，前端结合Echarts制作可视化表
二、系统实现
(一) 爬虫
爬取网址：去哪儿网
1. 实现步骤
一、爬取字段
本项目爬取的数据分为两部分：【景点数据、景点评论数据 】，并将爬取的数据分别存入两个CSV文件中
景点字段
# 景点名称
name = scrapy.Field()
# 景点价格
price = scrapy.Field()
# 所属城市
province = scrapy.Field()
# 评级
star = scrapy.Field()
# 地址
address = scrapy.Field()
# 详情url
detail_url = scrapy.Field()
# 评论数
comment_total = scrapy.Field()
# 短评
short_intro = scrapy.Field()
# 详评
detail_intro = scrapy.Field()
# 封面
cover = scrapy.Field()
# 销售额
sale_count = scrapy.Field()
# 地区
districts = scrapy.Field()
# 评分
score = scrapy.Field()
景点评论字段
# 景点名称
travel_name = scrapy.Field()
# 内容
content = scrapy.Field()
# 评论时间
date = scrapy.Field()
二、分析页面
以地区为北京的景点为例子，搜索结果如下
景点数据
通过分析页面得出，景点数据是通过发送Ajax请求获得，那么我们就不用解析页面，可以直接通过请求获取景点数据即可
当然请求里的景点数据有些字段是没有的，需要我们进入到景点的详情页去爬取
第一个景点：故宫博物院详情页路由
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第二个景点：八达岭长城详情页路由
八达岭长城门票,八达岭长城门票预订,八达岭长城门票价格,去哪儿网门票
通过对比路由地址得出
景点的详情页路由是由基本的路由地址加上景点Id拼接得出，那么在Ajax请求的景点数据字段就有景点id，
那么如果获取指定的景点详情地址，就可以通过拼接该景点id获得
进入到景点详情页，解析页面，获取景点的【评分、评论人数、评论数据】
这里我们可以通过Xpath解析页面 ，获取景点的评分以及评论人数
景点评论
景点评论数据也是通过发送Ajax请求获取，但不同的是需要携带上景点的id，在这个景点的id不同于进入景点详情页的景点id，它是在景点详情页中的，在查看网页源代码中，我们也是可以找到这个id的，后面我们就可以通过页面解析得到这个id，再拼接请求地址就可以去获取景点评论数据了
三、具体实现
基础的项目搭建就不在赘述，如有不懂的请看系列文章
爬虫前必看
- 一定要设置休眠时间！！！这对网站和你都好
- 因为爬取的数据量很大，爬虫时间会很长，大家可以根据自己的需求合理改造，比如选择合适时间爬取、爬取少量城市或每个城市爬取1-2页数据等
问题一：爬取的数据（景点数据、评论数据）分开存储
可以通过scrapy框架提供的pipelines文件中解决，根据定义数据结构存储到指定文件中，还可以进行数据处理等等操作
问题二：爬取数据层层嵌套
通过前面的页面分析，我们所要爬取的数据层层嵌套，爬取起来比较麻烦，当然也是难不倒我们的
首先准备基础数据
name = "Quanar"
allowed_domains = ["piao.qunar.com"]
start_urls = ["https://piao.qunar.com/daytrip/list.htm"]
# 所要爬取景点的城市
province_list = ['北京', '天津', '河北', '山西', '内蒙古', '辽宁', '吉林', '黑龙江', '上海', '江苏',
'浙江', '安徽', '福建', '江西', '山东', '河南', '湖北', '湖南', '广东',
'广西', '海南', '重庆', '四川', '贵州', '云南', '西藏', '陕西', '甘肃',
'青海', '宁夏', '新疆', '台湾', '香港', '澳门']
# 城市景点列表的ajax请求网址：keyword：城市名称 page：第几页 sort：pp=》按人气排名
url = 'https://piao.qunar.com/ticket/list.json?keyword=%s®ion=&from=mpl_search_suggest&page=%s&sort=pp'
# 景点url
travel_url = 'https://piao.qunar.com/ticket/detail_%s.html'
# 景点评论url
comment_url = 'https://piao.qunar.com/ticket/detailLight/sightCommentList.json?sightId=%s&index=1&page=%s&pageSize=10&tagType=0'
发起请求，获取指定城市的指定页的景点数据
def start_requests(self):
# 遍历每个城市列表
for index, province in enumerate(self.province_list, 1):
# 每个城市爬取 多少页 数据
for page in range(5):
yield Request(url=(self.url % (province, page)), callback=self.parse_travel_list,
meta={"province": province})
return
解析景点数据，拼接景点详情页地址，继续发起请求
# 解析单个城市里的多个景点数据
def parse_travel_list(self, response):
# 城市名称
province = response.meta['province']
# 城市景点列表
travel_list = response.json()['data']['sightList']
for index, travel in enumerate(travel_list):
try:
travel_item = TravelItem()
# 景点名称
name = travel['sightName']
print("正在爬取该页 %s 条数据，景点名称为：%s" % (str(index + 1), name))
# 门票价格
try:
price = travel['qunarPrice']
except:
price = 0
# 有点景点可能没有评等级，所以需要判断一下
try:
star = travel['star']
except:
star = '未评'
# 详细地址
address = travel['address']
# 短评
short_intro = travel['intro']
# 封面
cover = travel['sightImgURL']
# 销售额
sale_count = travel['saleCount']
# 地区
districts = travel['districts']
# ======================================= 详情爬虫
# 景点id
sightId = travel['sightId']
# 详情地址
detail_url = self.travel_url % sightId
travel_item['name'] = name
travel_item['province'] = province
travel_item['price'] = price
travel_item['star'] = star
travel_item['address'] = address
travel_item['short_intro'] = short_intro
travel_item['cover'] = cover
travel_item['sale_count'] = sale_count
travel_item['districts'] = districts
travel_item['detail_url'] = detail_url
# 生成新的Request，并传递给下一个解析函数
yield scrapy.Request(detail_url, callback=self.parse_travel_details, meta={'travel_item': travel_item})
return
except:
continue
解析页面，获取景点的评分以及评论人数、请求景点评论所需的id，拼接获取景点评论的url，继续发起请求
# 解析单个景点里的详情
def parse_travel_details(self, response):
travel_item = response.meta['travel_item']
name = travel_item['name']
travel_detail_xpath = Selector(response)
# 评论总数
comment_total = travel_detail_xpath.xpath('//span[@class="mp-description-commentCount"]/a/text()')[
0].get().replace(
'条评论', '')
# 详情介绍
detail_intro = travel_detail_xpath.xpath('//div[@class="mp-charact-desc"]//p/text()').get()
# 评分
score = travel_detail_xpath.xpath("//span[@id='mp-description-commentscore']/span/text()").get()
if not score:
score = 0
else:
score = score[0]
travel_item['comment_total'] = comment_total
travel_item['detail_intro'] = detail_intro
travel_item['score'] = score
# print("爬取存储的travel_item：%s" % travel_item)
yield travel_item
# ======================================= 评论爬虫
data_sight_id = travel_detail_xpath.xpath('//div[@class="mp-tickets-new"]/@data-sightid')[0].get()
comment_url = self.comment_url % (data_sight_id, 1)
# 生成新的Request，并传递给下一个解析函数
yield scrapy.Request(comment_url, callback=self.parse_comments, meta={"name": name})
解析评论数据
# 解析单个景点里的评论
def parse_comments(self, response):
try:
print("正在爬取%s的评论数据" % response.meta['name'])
comment_json = response.json()['data']['commentList']
name = response.meta['name']
for comment in comment_json:
item = CommentItem()
if comment['content'] != '用户未点评，系统默认好评。':
item['travel_name'] = name
item['content'] = str(comment['content'])
item['date'] = comment['date']
yield item
except:
return
2. 爬虫结果
整个爬虫代码结束，让我们看看爬取到结果
爬取1958个景点数据
每个景点对应评论6213条
好的，爬虫部分实现，接下来就是项目可视化，请看