详解Python 爬取13个旅游城市，告诉你五一大家最爱去哪玩？

五一假期是全国人民休假的重要时间，也是国内旅游高峰期之一。作为一个Python爱好者，如果你想要探索这个错综复杂又美丽的国家，你可以利用Python 爬取13个旅游城市的信息，了解哪些地方是 的旅游胜地，有哪些值得游览的景点，以及最近几年的旅游态势。

在这篇文章中，我将基于Python 讲解如何实现该功能。主要介绍13个旅游城市的爬取和分析，以及通过爬虫技术获取这些城市的兴趣点和餐饮信息。接下来，我们将详细讲解如何实现这些功能。

一、分析需求与目标

我们的需求是获取13个旅游城市的相关信息，目标是：

1. 筛选出评价最高的景点和餐饮；

2. 比较13个城市的旅游发展情况；

3. 找出最适合五一旅游的城市和旅游项目。

二、选择技术方案

针对需求与目标，我们可以选择以下技术来实现以上目标：

1. 获取城市数据及评价信息；

2. 分析城市的旅游发展情况；

3. 数据可视化分析。

4. 获取城市的兴趣点和餐饮信息。

针对以上需求和目标，我们选择 Python 爬虫技术实现。

三、获取城市数据及评价信息

在获取城市数据及评价信息过程中，我们首先需要选择目标城市，在这里我们选择了13个中国旅游城市，包括北京、上海、广州、深圳、成都、杭州、厦门、青岛、三亚、西安、长沙、重庆、九寨沟。接下来我们将在Python中使用requests、beautifulsoup库和re库获取所需数据。

我们以青岛作为例子，青岛市的全称为“青岛市即墨区”。下面是具体的爬取过程：

步：找到青岛市的百度地图链接

在搜索框中输入“青岛”，或者在 https://map.baidu.com/ 中搜索“青岛”，在搜索列表中找到对应的城市并点击；

进入城市页面之后，在 url 地址中找到城市代码，即 QM9BZ1A6563INOSG。

找到“我的位置按钮”对应的编码，即「utm_source=pc_aldlist&qt=mylocation&c=131&pn=0&rn=50&ie=utf-8&oue=1&resid=131&wd=我的位置&da_src=searchBox.button&da_sig=db263355-1db1-4472-b1db-cf3852be2c9c.131&da_track=tsp%3Aq%3A%E6%88%91%E7%9A%84%E4%BD%8D%E7%BD%AE%7Cqc_1.pageName%3Dsearch%7Cqc_1.firstPage%3Dtrue%7Cqc_1.ldiu%3D0&da_ad=pc_box&da_adgroupid=webmap&da_adunit=sug_normal&da_campaignid=&da_extcode=&da_extparam=

在“我的位置按钮”的地址中也包含了青岛市的编码。我们可以根据该编码造出青岛市的百度地图链接：

https://map.baidu.com/place/detail/region=131&poi=7829309658147582330&query=%E5%8D%8E%E5%B1%B1%E9%9D%92%E5%B2%9B%E9%85%92%E5%BA%97&region_type=city&scope=2&zoom=18&src=mapbar&qt=ninf&da_ref=listclk&from=map_indoor&from_pcmap=1&city_name=%E5%8D%B3%E5%A2%A8%E5%8C%BA&src_from=mapbar

在该链接中，region 表示城市编码，poi 表示地图的坐标。我们可以使用以下代码获取链接：

city = "qingdao"
city_url = "http://map.baidu.com"
city_home_url = city_url + "/sf?wd=" + city + "景点&src=tabbar&tab=0"
city_home_resp = requests.get(city_home_url)
city_home_soup = BeautifulSoup(city_home_resp.content, "html.parser")
city_items = city_home_soup.find_all("div", class_="se-tpl-item")
city_item = city_items[0]
city_url = city_item.a.get("href")
pattern = re.compile('.+po=([0-9a-z_]+)&')
match = pattern.search(city_url)
city_code = match.group(1 if not None else "")
city_url = city_url.replace("detail", "search")

在这里，我们使用 requests 库从百度地图的首页获取城市（青岛）的链接。找到链接之后，使用 BeautifulSoup 对链接进行解析，获取 city 条目。使用正则表达式从该链接中提取出青岛市编码（city_code），并通过替换的方式将链接转为搜索结果页链接。

第二步：从城市首页获取景点信息

all_div = soup.find_all("div", class_="list")
all_spots = []
index = 1

for div in all_div:
    all_span = div.find_all("span")
    for span in all_span:
        item = {}
        item["city"] = city
        item["spot_rank"] = index
        item["spot_name"] = span.get_text()
        all_spots.append(item)
        index += 1
print(len(all_spots))
pprint(all_spots)

在页面中找到“旅游景点”模块，就可以从该模块中获取报告中的景点信息。因此，我们使用 BeautifulSoup 库获取该模块所有景点信息。

第三步：从城市首页获取餐饮信息

我们使用与景点信息获取相同的步骤获取餐饮信息。只是需要使用“餐厅”模块代替“旅游景点”模块即可。

all_div = soup.find_all("div", class_="list")
all_foods = []
for div in all_div:
    all_span = div.find_all("span")
    for span in all_span:
        item = {}
        item["city"] = city
        item["food_rank"] = index
        item["food_name"] = span.get_text()
        all_foods.append(item)
        index += 1
print(len(all_foods))

四、分析城市的旅游发展情况

在分析城市的旅游发展情况时，我们可以使用以下技术：

1. 从景点数据中获取景点个数，从餐饮数据中获取餐饮个数；

2. 找到近三年本城市旅游数据，并进行比较；

3. 使用可视化方式展示以上分析结果。

使用Python处理各个城市的景点和餐饮数据，代码如下：

city_data = pd.read_csv('City_Data.csv')
spot_data = pd.read_csv('Spot_Data.csv')
food_data = pd.read_csv('Food_Data.csv')

city_ana_data = pd.concat([spot_data.groupby('city').size().to_frame(name='spot'),
                          food_data.groupby('city').size().to_frame(name='food'),
                          city_data[['city', 'tourism_revenue', 'average_income']].set_index('city')], axis=1)
print(city_ana_data)

获取各个城市近三年旅游数据，代码如下：

`python

china_tour_data = pd.read_csv('China_Tour_Data.csv', delimiter='_')

china_tour_data['year'] = (china_tour_data['year'].str.split('-').apply(lambda x: int