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。
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。
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。
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！！！
第四梯队应该没太大的问题，建议出去溜达溜达。
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。
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：
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，提供一个链接爬虫实战——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。
# 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
# 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。
本篇文章首发于公众号「zone7」，关注公众号获取最新推文，后台回复【国庆指数】获取源码。
