2020年马上就要到了，放一天假，很多人只是选择周边游，因为时间不是很充裕，各个景点成了人山人海，拥挤的人群，甚至去卫生间都要排队半天，那一刻我突然有点理解灭霸的行为了。

今天，通过分析去哪儿网部分城市门票售卖情况，简单的分析一下哪些景点比较受欢迎。等下次假期可以做个参考。

用到的Python模块

BeautifulSoup、requests、pymongo、pylab

方法

通过请求https://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=北京 ，获取北京地区热门景区信息，再通过BeautifulSoup去分析提取出我们需要的信息。

这里为了偷懒只爬取了前4页的景点信息，每页有15个景点。因为去哪儿并没有什么反爬措施，所以直接请求就可以了。

这里只是随机选择了13个热门城市：北京, 上海, 成都, 三亚, 广州, 重庆, 深圳, 西安, 杭州, 厦门, 武汉, 大连, 苏州。

并将爬取的数据存到了MongoDB数据库 。

爬虫部分完整代码如下

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom pymongo import MongoClient  class QuNaEr():    def __init__(self, keyword, page=1):        self.keyword = keyword        self.page = page      def qne_spider(self):        url = 'https://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=%s®ion=&from=mpl_search_suggest&page=%s' % (self.keyword, self.page)        response = requests.get(url)        response.encoding = 'utf-8'        text = response.text        bs_obj = BeautifulSoup(text, 'html.parser')          arr = bs_obj.find('div', {'class': 'result_list'}).contents        for i in arr:            info = i.attrs            # 景区名称            name = info.get('data-sight-name')            # 地址            address = info.get('data-address')            # 近期售票数            count = info.get('data-sale-count')            # 经纬度            point = info.get('data-point')              # 起始价格            price = i.find('span', {'class': 'sight_item_price'})            price = price.find_all('em')            price = price[0].text              conn = MongoClient('localhost', port=27017)            db = conn.QuNaEr # 库            table = db.qunaer_51 # 表              table.insert_one({                'name'      :   name,                'address'   :   address,                'count'     :   int(count),                'point'     :   point,                'price'     :   float(price),                'city'      :   self.keyword            })  if __name__ == '__main__':    citys = ['北京', '上海', '成都', '三亚', '广州', '重庆', '深圳', '西安', '杭州', '厦门', '武汉', '大连', '苏州']    for i in citys:        for page in range(1, 5):            qne = QuNaEr(i, page=page)            qne.qne_spider()

效果图如下

有了数据，我们就可以分析出自己想要的东西了

最受欢迎的15个景区

由图可以看出，在选择的13个城市中，最热门的景区为上海的迪士尼乐园

代码如下

from pymongo import MongoClient# 设置字体，不然无法显示中文from pylab import *  mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  conn = MongoClient('localhost', port=27017)db = conn.QuNaEr # 库table = db.qunaer_51 # 表  result = table.find().sort([('count', -1)]).limit(15)# x,y轴数据x_arr = []  # 景区名称y_arr = []  # 销量for i in result:    x_arr.append(i['name'])    y_arr.append(i['count'])  """去哪儿月销量排行榜"""plt.bar(x_arr, y_arr, color='rgb')  # 指定color，不然所有的柱体都会是一个颜色plt.gcf().autofmt_xdate() # 旋转x轴，避免重叠plt.xlabel(u'景点名称')  # x轴描述信息plt.ylabel(u'月销量')  # y轴描述信息plt.title(u'拉钩景点月销量统计表')  # 指定图表描述信息plt.ylim(0, 4000)  # 指定Y轴的高度plt.savefig('去哪儿月销售量排行榜')  # 保存为图片plt.show()

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