爬取去哪儿网 6000 多个景点数据告诉你，国庆哪里不是人山人海！

国庆长假已经过去一半啦，朋友们有多少是堵在了景区和路上？

为了方便大家的出游选择，笔者爬取了去哪儿网上面的 6000 多个景点数据，包含景点评级、热度、销量等等数据，汇总成这篇出游参考指南。

爬虫

爬虫继续用的是最近的心头爱 Selenium，打开去哪儿网站，右键，分析网页。

我们需要的数据非常地清晰：

话不多说，只要定位到自己想要的信息，那么代码非常简单。

 from tqdm import tqdm
 import time
 from selenium import webdriver
 from selenium.common.exceptions import TimeoutException, WebDriverException
 import pandas as pd
 import numpy as np
 position = ["北京","天津","上海","重庆","河北","山西","辽宁","吉林","黑龙江","江苏","浙江","安徽","福建","江西","山东","河南","湖北","湖南","广东","海南","四川","贵州","云南","陕西","甘肃","青海","台湾","内蒙古","广西","西藏","宁夏","新疆","香港","澳门"]

  name,level,hot,address,num=[],[],[],[],[]
  def get_one_page(key,page):
      try:
      #打开浏览器窗口
          option_chrome = webdriver.ChromeOptions()
          option_chrome.add_argument('--headless')

          driver = webdriver.Chrome(chrome_options=option_chrome)
          time.sleep(1)

          url = "http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword="+str(key)+"&region=&from=mpl_search_suggest&page="+str(page)
          driver.get(url)    
          infor = driver.find_elements_by_class_name("sight_item")
          for i in range(len(infor)):
              #获取景点名字
              name.append(infor[i].find_element_by_class_name("name").text)
              #获取景点评级
              try:
                  level.append(infor[i].find_element_by_class_name("level").text)
              except:
                  level.append("")
              #获取景点热度
              hot.append(infor[i].find_element_by_class_name("product_star_level").text[3:])
              #获取景点地址
              address.append(infor[i].find_element_by_class_name("area").text)
              #获取景点销量
              try:
                  num.append(infor[i].find_element_by_class_name("hot_num").text)
              except:
                  num.append(0)

          driver.quit()
          return
      except TimeoutException or WebDriverException:
          return get_one_page()

  for key in tqdm(position):
      print ("正在爬取{}".format(key))
      #取前10页
      for page in range(1,14):
          print ("正在爬取第{}页".format(page))
          get_one_page(key,page)

  sight = {'name': name, 'level': level, 'hot': hot, 'address': address, 'num':num}
  sight = pd.DataFrame(sight, columns=['name', 'level', 'hot', 'address', 'num'])
  sight.to_csv("sight.csv",encoding="utf_8_sig")   

本文仅爬取国内的数据，由于景点数据众多，每个省份仅取了前 13 页。获得景点个数 6630 个。

数据可视化

热门景区 TOP30：

大熊猫不愧为国宝，最热门就是它。其次是故宫、郑州动物园、峨眉山、秦始皇兵马俑等等。因为笔者没有去过多少地方玩，也不知道为什么郑州动物园能排到第三，大家知道的可以分享一下它的特色吗？

省份与评级：

说实话，这个图的配色真的是太丑了，主要是笔者过于懒惰，不想好好配色了。

热力图：

热力图根据省份和城市分别作图，其次在根据销量和热度两类图，这里采用的是 Python 调用高德地图 API 实现经纬度换算、地图可视化一文的方式，调用高德地图 API 完成。

首先是省份和景区热度：

然后是省份和销量：

接下来是城市和景区热度：

最后是城市和景区销量：

值得注意的是，城市和销量一图热力范围不明显，原因为景区之间销量天差地别，一些太少的统计下来，作图非常的不明显了。若大家不喜欢用高德地图 API 作图，那么人生苦短，我要用 pyecharts 画图的方法也非常适合做热力图，比如这里笔者做了一张省份和销量的图：

综合来看，北京、四川及沿海地区都是旅游的热门省份。建议大家尽量避免去这些省份游玩。

推荐景区：

知道了需要避免的景区和省份城市，那么可以去哪些人少的地方呢？这里笔者根据景区分级，分别推荐 15 个人少的景区：

最后两张图是根据热度做的图，没有条形的则是热度为 0，那么大家可以选择上述景点中热度较高的进行游玩。

可视化代码：

  data = pd.read_csv("sight.csv")
  data = data.fillna(0)
  data = data.drop(columns=['Unnamed: 0'])

  #将地址分为省，市，区
  data["address"] = data["address"].apply(lambda x:  x.replace("[","").replace("]",""))
  data["province"] = data["address"].apply(lambda x:  x.split("·")[0])
  data["city"] = data["address"].apply(lambda x:  x.split("·")[1])
  data["area"] = data["address"].apply(lambda x:  x.split("·")[-1])

  #销量最多的前30景点
  num_top = data.sort_values(by = 'num',axis = 0,ascending = False).reset_index(drop=True)
  import seaborn as sns
  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']#指定默认字体  
  plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
  sns.set(font='SimHei')  # 解决Seaborn中文显示问题
  sns.set_context("talk")
  fig = plt.figure(figsize=(15,10))
  sns.barplot(num_top["name"][:30],num_top["num"][:30])
  plt.xticks(rotation=90)
  fig.show()

  #省份与景区评级
  data["level_sum"] =1
  var = data.groupby(['province', 'level']).level_sum.sum()
  var.unstack().plot(kind='bar',figsize=(35,10), stacked=False, color=['red', 'blue','green','yellow'])

  #根据省、市统计销量和
  pro_num = data.groupby(['province']).agg('sum').reset_index()
  city_num =  data.groupby(['city']).agg('sum').reset_index()
  #基于数据做热力图
  import requests
  def transform(geo):
      key = 'bb9a4fae3390081abfcb10bc7ed307a6' 
      url="http://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?key=" +str(key) +"&address=" + str(geo)
      response = requests.get(url)
      if response.status_code == 200:
          answer = response.json()
          try:
              loc = answer['geocodes'][0]['location']
          except:
              loc = 0
      return loc

  pro_num["lati"] = pro_num["province"].apply(lambda x: transform(x))
  city_num["lati"] = city_num["city"].apply(lambda x: transform(x))
  pro_num.to_csv("pro_num.csv",encoding="utf_8_sig")
  city_num.to_csv("city_num.csv",encoding="utf_8_sig")

  from pyecharts import Map
  map=Map("省份景点销量热力图", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200,  height=600, background_color='#404a59')
  map.add("",pro_num["province"], pro_num["num"], maptype="china", visual_range=[5000, 80000], is_visualmap=True, visual_text_color='#000', is_label_show=True)
  map.render(path="pro_num.html")
  map=Map("省份景点热度热力图", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200,  height=600, background_color='#404a59')
  map.add("",pro_num["province"], pro_num["hot"], maptype="china", visual_range=[25,80], is_visualmap=True, visual_text_color='#000', is_label_show=True)
  map.render(path="pro_hot.html")

  #人少的5A景点，4A景点，3A景点
  top_5A = data[data["level"] == "5A景区"].sort_values(by = 'num',axis = 0,ascending = True).reset_index(drop=True)
  top_4A = data[data["level"] == "4A景区"].sort_values(by = 'num',axis = 0,ascending = True).reset_index(drop=True)
  top_3A = data[data["level"] == "3A景区"].sort_values(by = 'num',axis = 0,ascending = True).reset_index(drop=True)
  fig = plt.figure(figsize=(15,15))
  plt.pie(top_5A["num"][:15],labels=top_5A["name"][:15],autopct='%1.2f%%')
  plt.title("人少的5A景区") 
  plt.show()
  fig = plt.figure(figsize=(15,15))
  ax = sns.barplot(top_4A["hot"][:15],top_4A["name"][:15])
  ax.set_title("人少的4A景区") 
  fig.show()
  fig = plt.figure(figsize=(15,10))
  ax = sns.barplot(top_3A["name"][:15],top_3A["hot"][:15])
  ax.set_title("人少的3A景区") 
  plt.xticks(rotation=90)
  fig.show()  

结语

爬虫采集于 2018.9.27，可能因为采集时间不同，结果会有偏差。需要注意的是，若采用 pyecharts 做城市和景区热度、销量的图时，需要考虑 pyecharts 无法获得一些景区位置，解决办法可以参考《狄仁杰之四大天王》影评分析（爬虫+词云+热力图）一文。

分析完了之后，笔者反正决定国庆节都呆在家里了，不想出门，只想当快乐的肥宅。最后，祝大家国庆快乐，珍惜剩下不多的假期！！！

本文为经管人学数据分析（ID：DAT-2017）投稿，作者：胡萝卜酱。