【Python爬虫(67)】Python爬虫实战：探秘旅游网站数据宝藏

【Python爬虫】专栏简介：本专栏是 Python 爬虫领域的集大成之作，共 100 章节。从 Python 基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑，覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取，还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者，都能从中汲取知识，助力掌握爬虫核心技能，开拓技术视野。

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一、引言

在互联网时代，旅游网站积累了海量的数据，这些数据涵盖了旅游景点信息、酒店预订数据、游客评价等多个方面，蕴含着巨大的价值。对于旅游爱好者而言，通过对这些数据的分析，能够获取更全面、准确的旅游信息，从而做出更明智的旅游决策，比如选择合适的旅游目的地、预订性价比高的酒店等；对于旅游企业来说，这些数据是了解市场动态、把握游客需求、优化产品和服务的关键依据，有助于推出更符合市场需求的旅游产品，提升自身竞争力。本文将详细介绍如何使用 Python 爬取旅游网站数据，并结合地理信息系统（GIS）进行数据可视化，以及搭建旅游市场动态分析与旅游产品推荐模型。

二、爬虫前期准备

2.1 目标网站分析

在选择目标旅游网站时，我们重点关注了携程、去哪儿等知名平台。以携程网为例，其页面结构布局清晰，首页通常包含搜索框、热门目的地推荐、各类旅游产品分类导航等。在数据加载方面，部分数据通过静态 HTML 直接加载，如一些基本的景点介绍文字；而一些动态数据，像实时的酒店价格、剩余房间数量等，则是通过 Ajax 请求从服务器获取。当用户切换酒店房型或日期时，浏览器会向服务器发送包含相应参数的 Ajax 请求，服务器返回最新的价格和房间信息，这些信息会动态更新在页面上。

去哪儿网的页面结构同样具有良好的逻辑性，数据加载方式也类似，通过不同的接口获取各类数据。在反爬机制方面，携程和去哪儿都采取了多种措施。它们可能会检测请求的频率，如果短时间内某个 IP 发送过多请求，就会限制该 IP 的访问，甚至返回验证码要求验证。