1)该代码可以爬取全国任意城市的所有景点数据,总数可达几百万数据量,城市id和城市name有对应的爬取代码,运行crawlingCityId.py文件会将城市id数据存储到helper/file层级下,提供的源码中有城市id数据的,无需爬取。 2)运行crawlingCityId.py如图2.1所示: 输入^(shift+6)可以暂停代码,系统会记录爬取进度,想继续爬取...
会自动跳转到该景点的评论内容,如下: 然后按快捷键F12,查看网页元素,如果没有反映,刷新网页即可。界面如下: 找到并点击上面页面中的“网络”,一般来说,按F12后会自动定位到“网络”这个选项。 然后在“过滤URL”框中输入“comment”,实现对URL的筛选,由于我们需要的是用户的评论数据,所以输入的关键词是comment。效...
4. 编写爬虫代码 接下来,我们通过编写爬虫代码来抓取数据。 importrequests# 导入请求库frombs4importBeautifulSoup# 导入BeautifulSoup库importpandasaspd# 导入Pandas库# 定义目标网址url='# 发送请求response=requests.get(url)response.encoding='utf-8'# 设置正确的编码# 解析HTMLsoup=BeautifulSoup(response.text,'htm...
1.名称:携程旅行景点游客数据分析与可视化 2.爬取的数据内容:携程网旅游景点的用户评论内容、评论IP属地 3.爬虫设计方案概述:本次案例使用request对携程网景点页面进行爬取,使用xlutils对excel文件进行处理,之后使用pandas、pyecharts、jieba对数据进行可视化 4.技术难点:携程网上的景点数据庞大,需要爬虫技术能够高效地获...
在Python中爬取携程景点数据需要遵循一系列步骤,包括分析页面结构、选择合适的爬虫库、发送HTTP请求、解析页面内容以及存储和处理数据。下面我将按照这些步骤详细解释并给出代码示例。 1. 分析携程景点数据页面结构 在开始编写爬虫之前,首先需要对携程的景点数据页面进行分析。这通常包括查看页面的HTML结构,确定数据的存储位...
第一步:分析目标网站的结构和数据位置 在开始编码之前,我们需要先明确我们想要爬取的数据。请访问携程网站,找到你所关注的景点页面,使用开发者工具(通常按 F12 键)查看网页结构,明确数据的HTML标签和CSS类。 第二步:安装必要的Python库 为了爬取数据,我们需要使用几个强大的Python库:requests用于发送网络请求,Beautifu...
今天我们就用爬虫携程旅游景点数据爬取与可视化并做简单的数据可视化分析呗。让我们愉快地开始吧~ 开发工具 Python版本:3.6.4 相关模块: bs4模块; jieba模块; pyecharts模块; wordcloud模块; requests模块; 以及一些Python自带的模块。 环境搭建 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。
今天我们就用爬虫携程旅游景点数据爬取与可视化并做简单的数据可视化分析呗。让我们愉快地开始吧~ 开发工具 Python版本:3.6.4 相关模块: bs4模块; jieba模块; pyecharts模块; wordcloud模块; requests模块; 以及一些Python自带的模块。 环境搭建 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。
携程 分析数据 首先我们去携程的鼓浪屿景点速览看一下我们要爬取的页面,大概发现有几十个景点,每个景点的结构应该都是差不多的,所以我们选择第一个景点进去看看具体的页面应该怎么爬取。 我们需要的是红圈的部分,很容易可以知道这个评论页面是动态加载的,所以不能直接用bs4或者正则直接提取元素,我们需要分析一...
爬虫爬取数据 打开爬取工具页面,使用爬虫工具列表: 开始节点 仅仅是爬虫的起点,所有流程图必须有该节点。 爬取节点 该节点用于请求HTTP/HTTPS页面或接口 请求方法:GET、POST、PUT、DELETE等方法 URL: 请求地址 延迟时间:单位是毫秒,意思是爬取之前延迟一段时间在执行抓取 超时时间:网络请求的超时时间,单位也是毫秒 ...