假设这个函数能提取出用户ID和浏览历史数据

爬取旅游网站并进行可视化分析的完整代码

在当今数字化时代,旅游业已经成为全球经济增长的重要驱动力之一，为了更好地理解游客的行为和趋势，我们需要从各种旅游网站中获取数据，并对其进行深入的分析，本文将详细介绍如何使用Python中的requests库来爬取旅游网站的数据，并利用matplotlib等工具进行可视化分析。

步骤 1: 安装必要的库

确保你的环境中安装了以下库：

• requests: 用于发送HTTP请求。
• pandas: 数据处理和分析库。
• numpy: 数值计算库。
• matplotlib: 创建图表的库。

可以使用pip安装这些库：

pip install requests pandas numpy matplotlib

步骤 2: 发送HTTP请求

我们编写一个函数来发送GET请求到目标旅游网站,并提取所需的信息，这里我们将模拟用户登录，并抓取用户的浏览记录。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_browse_history(url):
    # 登录页面（示例）
    login_url = "https://example.com/login"
    # 请求头信息（示例）
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    # 发送POST请求
    response = requests.post(login_url, data={'username': 'your_username', 'password': 'your_password'}, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        # 获取用户ID
        user_id = extract_user_id(response.text)
        # 提取浏览历史
        browse_history_response = requests.get(f"{url}/browsehistory", params={'userId': user_id}, headers=headers)
        return parse_browse_history(browse_history_response.text)
    else:
        print("登录失败，请检查用户名和密码")
        return None
def extract_user_id(html):
    # 这里假设HTML中有类似这样子的内容
    pattern = r'userId="(\d+)"'
    match = re.search(pattern, html)
    return int(match.group(1)) if match else None
def parse_browse_history(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    browse_items = []
    for item in soup.find_all('div', class_='browse-item'):
        browse_item = {}
        browse_item['date'] = item.find('span', class_='date').text.strip()
        browse_item['site'] = item.find('a', href=True)['href']
        browse_item['title'] = item.find('h2', class_='title').text.strip()
        browse_items.append(browse_item)
    return browse_items

步骤 3: 对数据进行清洗与分析

有了浏览历史数据后,我们可以开始对数据进行清洗和分析，我们可以通过统计每天的浏览次数、热门景点或搜索词等指标。

def analyze_data(data):
    from collections import Counter
    daily_visits = [item['date'] for item in data]
    popular_sites = sorted(set([item['site'] for item in data]), key=lambda s: len(s.split('/')), reverse=True)[:10]  # 最常访问的前10个景点
    search_terms = sorted(set([item['title'].lower().replace(' ', '') for item in data]), key=len, reverse=True)[:10]  # 搜索最频繁的词语
    visit_counts = [len(item['site']) for item in data]
    # 绘制热图
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    sns.heatmap(pd.DataFrame({'Visit Counts': visit_counts}), annot=True, fmt='g', cmap='YlGnBu')
    plt.title('Daily Visit Count Heatmap')
    plt.show()
    # 绘制最受欢迎景点分布图
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    sns.barplot(x=popular_sites, y=[item['visit_count'] for item in data], palette='viridis')
    plt.title('Popular Sites Based on Visits')
    plt.xlabel('Site Name')
    plt.ylabel('Number of Visits')
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.tight_layout()
    plt.show()
    # 绘制搜索词频分布图
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    sns.barplot(x=search_terms, y=len(search_terms), palette='Set2')
    plt.title('Top Search Terms')
    plt.ylabel('Number of Occurrences')
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

步骤 4: 将所有功能整合在一起

我们可以将以上步骤整合成一个完整的脚本,并运行它来分析旅游网站的数据。

if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.example.com/tourism'  # 替换为你要分析的具体旅游网站地址
    data = get_browse_history(url)
    if data is not None:
        analyze_data(data)

通过以上步骤,你可以完成从旅游网站数据爬取到数据分析的一整套过程，这不仅能够帮助你了解游客行为，还能为旅游行业提供有价值的数据支持，希望这篇文章对你有所帮助！