爬取分析—去哪儿景点热度_去哪儿网攻略目的地景点信息爬取-优快云博客

本文主要采用selenium（PhantomJS）模拟浏览器分析爬取去哪儿的国内所有省份10000多个景点信息，并保存在MongoDB中提取分析景点热度、省份旅游热度、景点描述词云等。

代码已托管GitHub，luozhengszj/spider

确定爬取目标

去哪儿景点，目标站点为:http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=广西&region=&from=mps_search_suggest
。其中的月销量从一定程度上反映了该景点该月份的热度，并且由省份选取景点，也能一定程度上反映了该省份的旅游热度。

工具使用

本次爬取采用selenium（PhantomJS）模拟浏览器、MongoDB进行存储、数据可视化wordcloud和pyecharts。

爬取流程

分析URL

keyword=省份，点击第二页可发现url:http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=广西&region=&from=mps_search_suggest&page=2，可发现page=2为第二页，因此可构造url。

def search(KEY_WORD,page):
    print('正在爬取'+KEY_WORD)
    try:
        data = {
            'keyword': KEY_WORD,
            'region':'',
            'from': 'mps_search_suggest',
            'page': page
        }
        queries = urlencode(data)
        url = base_url+queries
        brower.get(url)
        get_tourist()

    except TimeoutException:
    return search(KEY_WORD,page)

解析网站元素

先上代码：

def get_tourist():
    # 等待加载函数 http://phantomjs.org/api/
    hot = wait.until(
        EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, "#order-by-popularity"))
    )
    hot.click()
    wait.until(
        EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "#search-list .sight_item"))
    )

    # 获取源网页
    html = brower.page_source
    doc = pq(html)
    items = doc('#search-list .sight_item').items()
    for item in items:
        tourist = {
            'name':item.find('.sight_item_caption .name').text(),
            'level': item.find('.level').text().strip(),
            'more_url':'http://piao.qunar.com'+item.find('.sight_item_about .sight_item_caption         .name').attr('href').strip(),
            'province':item.find('.area').text()[1:-1].strip().split('·')[0],
            'city':item.find('.area').text()[1:-1].strip().split('·')[1],
            'image':item.find('.loading a .img_opacity').attr('data-original'),
            'describe': item.find('.intro').attr('title'),
            'hot_num': item.find('.hot_num').text(),
            'price': item.find('.sight_item_price').text()[1:-1].strip(),
        }
        print(tourist)

可以自行选择保存什么元素，例如获取描述元素的过程：
去哪儿景点描述分析

通过图片我们可以看到景点描述就在各自景点为：class=“sight_item sight_itempos” 下面的：class=“intro color999” 这个DIV下面的title属性，因此采用PyQuery也就是写为:

doc('#search-list .sight_item').items()[0]item.find('.intro').attr('title') # 第一个景点的描述信息

保存到MongDB

client = pymongo.MongoClient(MONGO_URL)
db = client[MONGO_DB]
db[MONGO_TABLE].insert(result)

数据可视化

描述的词云代码（不清楚可直接留言）：

def draw_word_cloud():
    import re
    import jieba
    import numpy as np
    from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
    new_data = data.dropna(subset=['describe'])
    json_data = new_data['describe'].tolist()
    test_data = ''.join(json_data)

    # 去掉非中文
    pattern = '[^\u4e00-\u9fa5]*'
    final_text = re.sub(pattern, '', test_data)
    default_mode = jieba.cut(final_text)
    text = ' '.join(default_mode)

    # 设置背景图
    alice_mask = np.array(Image.open(r'.\static\qq.jpg'))

    stop_words = set(STOPWORDS)

    # 设置字体
    font_name = path.join(r'D:\develop\python\spider\SimHei.ttf')

    # 过滤词
    stop_words.add('delete_word')
    wc = WordCloud(
        # 设置字体，不指定就会出现乱码,这个字体文件需要下载
        font_path=font_name,
        background_color='white',
        max_words=2000,
        mask=alice_mask,
        stopwords=stop_words)

    # generate word cloud
    wc.generate(text)

    # store to file
    wc.to_file('.\static\词云.jpg')

词云效果如图：

描述词云