作为一名普通上班族，每个星期都在无休止的上班（没准还加班）之中度过。几个月前一直心心念念的可就是这十一的“小长假”(还调班两天)。

朱小五这次爬取分析携程国内150个热点城市的景点数据，简单的分析一下哪些景点比较受欢迎。用来预计分析一下这个十一哪里最可能人从众从人？

让我们来分析一下。

获取数据

首先，我们来明确一下我们想要爬取的数据是哪些，这里为了方便起见，我们先以目前国内最热门的城市——杭州为例：

图中的景点名称，地址，评分，景区质量等级、点评数量就是我们本次要获取的数据。其中点评数量正是本次作为判断该景点是否人数会多的重要依据。

翻页即可发现页码变化的规律

这次采用requests+美丽的汤（BeautifulSoup）来爬取。

def get_list(urls,city):     data = []     for i in range(1,3):         #爬取n页         url = 'https://you.ctrip.com/sight/'+str(urls)+'/s0-p'+str(i)+'.html#sightname'         results = {}         doc = requests.get(url, headers=headers)         while (doc is None or doc == {'code': -460, 'msg': 'Cheating'}):             print('重新获取！')             time.sleep(random.random())             doc = restaurant(url)         soup = BeautifulSoup(doc.text, features='lxml')         list_wide_mod2 = soup.find_all('div', class_='list_wide_mod2')[0]         for each1, each2 in zip(list_wide_mod2.find_all('dl'), list_wide_mod2.find_all('ul', class_='r_comment')):             name = each1.dt.a.text             addr = each1.find_all('dd')[0].text.strip()             level = each1.find_all('dd')[1].text.strip().split('|')[0].strip()             if '携程' in level:                 level = ''             try:                 price = each1.find_all('span', class_='price')[0].text.strip().replace('¥', '')             except:                 price = '0'             score = each2.find_all('a', class_='score')[0].text.strip().replace('\xa0分', '')             comments = each2.find_all('a', class_='recomment')[0].text.strip()[1: -3].replace('条', '')             results = [city, name, addr, level, price, score, comments]             data.append(results)     final_result = pd.DataFrame(data)     final_result.columns=['city', 'name', 'addr', 'level', 'price', 'score', 'comments']     final_result.to_csv("%s景点数据.csv"%city,encoding="utf_8",index = False)     return final_result

依次爬取150个热门城市

汇总后就获得了3万余条景点数据。

数据分析

清洗填充一下。

def data_cleaning(data):     cols = data.columns     for col in cols:         if data[col].dtype ==  'object':             data[col].fillna('缺失数据', inplace = True)         else:             data[col].fillna(0, inplace = True)     return(data)

按照评论数量排序，筛选前20的景点。

#排序TOP20 data['comments'] = data['comments'].astype('int') df = data.sort_values(by="comments",ascending=False) df.head(20)

以上这些景点城市是之前的热门，也是仍旧是这次十一最可能人挤人的地方，请注意。

详情数据分析报告请点击：

数据可视化

首先我们将上面的Top20做个词云，更加直观地展示。

消费价格也是衡量景区的一个方面，所以打算区分一下景区的消费价格。

python中对列表以区间进行统计，可以使用下面这个方法：

from itertools import groupby lst = [1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 9, 9, 9, 10, 99, 99, 99, 100, 101] dic = {} for k, g in groupby(lst, key=lambda x: (x-1)//10):     dic['{}-{}'.format(k*10+1, (k+1)*10)] = len(list(g)) print(dic)

根据得到的结果，我们可以绘制热门旅游景区消费价格区间分布饼图。

from matplotlib import pyplot as plt  #调节图形大小，宽，高 plt.figure(figsize=(5,8)) #定义饼状图的标签，标签是列表 labels = ['0-50元 ', '50-100元 ', '100-150元 ', '150-200元 ', '200及以上 '] #每个标签占多大 sizes = [33660, 1542, 539, 289, 276] colors = ['red', 'orange', 'green', 'blue', 'gray', 'goldenrod'] explode = (0, 0, 0, 0, 0.1) patches,l_text,p_text = plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,                                 labeldistance = 1.1,autopct = '%3.1f%%',shadow = False,                                 startangle = 90,pctdistance = 0.6) plt.title(u'热门旅游景区消费价格区间分布', fontsize=20) for t in l_text:     t.set_size=(30) for t in p_text:     t.set_size=(50) # 设置x，y轴刻度一致，这样饼图才能是圆的 plt.axis('equal') plt.legend() plt.show()

其实国内大部分的景点门票费用并不贵，我们旅途中花销最大的是车票+酒店。

国庆出去玩一趟，实在太难了，每一个国庆去热门景区洗礼过的朋友，都是抱着关关难过关关过的悲壮心态，努力留下几张美好的照片，多吃几口当地的美食，以安慰自己，这一趟，值得。

 

无论你选择家里蹲七天享受难得的闲暇，还是出去走走见识更大的世界，都祝你国庆七天，跟随本心，快快乐乐~

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