你经历过国庆的绝望吗？还好我提前用Python做好了攻略！太可怕了

概述

• 前言
• 思考
• 统计结果
• 爬虫技术分析
• 爬虫代码实现
• 爬虫分析实现
• 后记

前言

举国欢庆的国庆节马上就要到来了，你想好去哪里看人山人海了吗？还是窝在家里充电学习呢？说起国庆，塞车与爆满这两个词必不可少，去年国庆我在想要是我能提前知道哪些景点爆满就好了，就不用去凑热闹了。于是我开始折腾，想用 python 抓取有关出行方面的数据，便有了这篇文章。如果我的文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、转发，这样我会更有动力做原创分享。

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思考

（此段可跳过）要抓取出行方面的数据还不简单，直接去看看携程旅游、马蜂窝这类网站看看有没有数据抓取。但是实际上这些网站并没有比较好的格式化的数据供我们抓取，或许是我没找到吧。我在想，有没有什么折中的办法。然而，就这样半天过去了，突然想到，要出行肯定会查找相关的出行攻略吧，那么关键词就是一个突破口，可以查询百度指数来看看哪些景点被查询的次数最多，那么就可以大概知道哪些景点会爆满了。

统计结果

此次的统计结果只是从侧面反映景点爆满的问题，未必是完全准确的，仅供参考。此次统计的景点共有 100 个：

桂林、三亚、泰山的搜索量都是杠杠的，这第一梯队的地方能不去就别去了，去了也是人山人海的，爆满是无疑的了。

捂脸.jpg

top0-10

赢在大数据：金融/电信/媒体/医疗/旅游/数据市场行业大数据应用典型案例作者：陈新河

京东

第二梯队的搜索量也不差，日均搜索量还是上万的，谨慎行动。

top10-20

第三梯队下来就可以考虑考虑，为了避免不必要的塞车与等待，建议大家还是呆在家里吧！！！

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第四梯队应该没太大的问题，建议出去溜达溜达。

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都到第五梯队了，就可以放心地玩耍了。经历了那么多的烦心事，是该好好放飞一下自己了。

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爬虫技术分析

• 请求库：selenium
• HTML 解析：使用正则匹配
• 数据可视化：pyecharts
• 数据库：MongoDB
• 数据库连接：pymongo

爬虫分析实现

此次文章能够实现参考效果，完全是因为抖机灵。首先是选取爬虫来源，携程与马蜂窝没有结构化的数据，我们就换一种思路。首先是想到百度指数，如图：

百度指数

但是，分析源代码之后，你就会发现坑爹之处了，它的数据都是以图片展示的，你不能直接获取到源码，考虑到国庆马上就要到来，我换了一个指数平台，转战搜狗指数，这个平台可以直接获取到源数据，关键是，还有微信热度可以爬取。当然，你执意要使用百度指数，这里也是有方法的，抓取到数据之后，使用图像识别来识别文中的数据，提供一篇有思路的文章 [爬虫实战——四大指数之百度指数（三）]。

关于数据清洗方面，这里筛选了数据量过小，和数据量异常大的景点，详情在源码中查看。

搜狗指数

# 这是数据展示的代码片段
def show_data(self):
 for index in range(5):
 queryArgs = {"day_avg_pv": {"$lt": 100000}}
 rets = self.zfdb.national_month_index.find(queryArgs).sort("day_avg_pv",pymongo.DESCENDING).limit(10).skip(index*10)
 atts = []
 values = []
 file_name = "top" + str(index * 10) + "-" + str((index + 1) * 10) + ".html"
 for ret in rets:
 print(ret)
 atts.append(ret["address"])
 values.append(ret["day_avg_pv"])
 self.show_line("各景点 30 天内平均搜索量",atts,values)
 os.rename("render.html",file_name)

爬虫代码实现

由于篇幅原因，这就只展示主要代码，详情请查看源码，点击阅读原文获取源码。

# 这是数据爬取的代码片段
def get_index_data(self):
 try:
 for url in self.get_url():
 print("当前地址为：" + url)
 self.browser.get(url)
 self.browser.implicitly_wait(10)
 ret = re.findall(r'root.SG.data = (.*)}]};',self.browser.page_source)
 totalJson = json.loads(ret[0] + "}]}")
 topPvDataList = totalJson["topPvDataList"]
 infoList = totalJson["infoList"]
 pvList = totalJson["pvList"]
 for index,info in enumerate(infoList):
 for pvDate in pvList[index]:
 print("index => "+str(index)+"地址 => "+info["kwdName"] + "日期 => " + str(pvDate["date"]) + " => " + str(pvDate["pv"]) + " => " + str(
 info["avgWapPv"]) + " => " + str(info["kwdSumPv"]["sumPv"]) + " => ")
 self.zfdb.national_day_index.insert({
 "address": info["kwdName"],# 地名
 "date": pvDate["date"],# 日期
 "day_pv": pvDate["pv"],# 日访问量
 })
 self.zfdb.national_month_index.insert({
 "address": info["kwdName"],# 地名
 "day_avg_pv": info["avgWapPv"],# 平均访问量
 "sum_pv": info["kwdSumPv"]["sumPv"],# 总访问量
 })
 except :
 print("exception")

后记

整篇爬虫文章分析到这里就结束，不过还是对百度指数很有执念，想找个时间写一篇相关的文章才行，不搞定它感觉心里有块疙瘩，或许这就是程序员最后的倔强，最后祝大家国庆假期愉快，不用写代码。