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基于大数据爬虫+Python+数据可视化大屏的旅游数据分析推荐与可视化平台(源码+论文+PPT+部署文档教程等)

2024-09-25 19:00:05Python资料围观69次

本篇文章分享基于大数据爬虫+Python+数据可视化大屏的旅游数据分析推荐与可视化平台(源码+论文+PPT+部署文档教程等)，对你有帮助的话记得收藏一下，看Python资料网收获更多编程知识

博主介绍：✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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系统介绍：

在信息化时代，数据已成为洞悉行业趋势、指导决策的重要资源。广东省，作为中国的经济大省和旅游大省，拥有丰富的旅游资源和庞大的旅游市场。近年来，随着国内外旅游需求的持续增长，广东旅游业呈现出多元化和个性化的发展趋势。面对海量而杂乱的网络数据，如何有效地进行信息的提取、处理与分析，成为了提升旅游服务质量和市场竞争力的关键。Python作为一种强大的编程语言，以其简洁的语法和丰富的数据分析库，成为进行旅游数据分析的理想工具。通过Python实现的自动化数据收集和分析流程，能够为广东旅游业提供科学的决策支持，同时为游客提供个性化的旅游推荐。

基于Python的广东旅游数据分析不仅具有理论研究价值，更具备实践应用的重要性。从理论层面来看，该分析可以丰富旅游学科的研究方法，将数据科学与旅游管理相结合，开辟新的跨学科研究领域。从实践层面来讲，通过对广东旅游数据的深入分析，能够帮助政府和企业掌握旅游市场的实时动态，优化资源配置，提高经营效率；对于游客而言，可以根据分析结果获得更为精准的旅游信息，规划出更加合适的旅行计划。此外，该分析还能够预测旅游市场的潜在风险，为旅游安全管理提供参考依据。总体而言，基于Python的广东旅游数据分析项目对于推动广东乃至全国的旅游产业发展，提升旅游体验质量，具有深远的社会和经济意义。

网络爬虫

网络爬虫原理

网络爬虫最常用于各个搜索引擎，一般作为搜索引擎的核心模块[23]，主要提供信息获取功能。通常情况下，网络爬虫是一段用于抓取 HTML 文档数据，并对下载的网页整理、建索引的程序或脚本。网络爬虫主要包含页面采集、页面解析、链接处理几个子模块。图 2-4 展示了网络爬虫的结构。

网络爬虫的工作流程

图 2-4 网络爬虫结构

网络爬虫的一般工作流程为：确定好要爬取的网站，从给定的初始 URL 链接队列中取出一个 URL，自动分析页面上的文本信息存入数据库中、提取页面上未访问过的 URL 加入待访问 URL 队列，重复以上操作，直到满足爬行停止的条件为止，上述循环过程通常称为网络爬行，图2-5 展示了网络爬虫的工作流程。

图 2-5 网络爬虫工作流程

网络爬虫的队列

程序上交给用户进行使用时，需要提供程序的操作流程图，这样便于用户容易理解程序的具体工作步骤，现如今程序的操作流程都有一个大致的标准，即先通过登录页面提交登录数据，通过程序验证正确之后，用户才能在程序功能操作区页面操作对应的功能。

程序操作流程图

首先前端通过Vue和axios发送HTTP请求到后端的登录接口。在后端接收登录请求的Controller会使用`@RequestParam Map<String, Object> params`来接收前端传递的用户参数，用户名和密码。然后后端根据接收到的参数创建一个查询条件封装对象MyBatis的EntityWrapper用于构建查询条件。接着在业务层，调用相应的service方法来查询数据库中是否存在匹配的用户信息。这个查询方法Login()会将前端传递的对象参数传递到后台的DAO层，进行数据库的交互操作。如果存在符合条件的用户，则会返回相关的用户信息。最后在后端控制器中将查询结果封装成响应体，通过`return R.ok().put("data", userService.selecView(ew))`将用户信息返回给前端。前端收到响应后，可以通过调用Vue、ElementUI等组件来渲染登录结果，例如显示用户信息或者跳转到相应的页面。

系统架构设计

系统架构设计是软件开发过程中至关重要的一环。首先是模型层（Model），模型层通常对应着数据库或者其他数据源，它负责与数据库进行交互，执行各种数据操作，并将处理后的数据传递给控制器层。模型层的设计应该简洁清晰，尽可能减少与视图和控制器的耦合，以提高代码的可维护性和可重用性。

其次是视图层（View）通常是通过网页、移动应用界面或者其他用户界面来展示数据。视图层与用户交互，接受用户的输入，并将输入传递给控制器层进行处理。在MVC三层架构中，视图层应该尽量保持简单，只负责数据的展示和用户交互，不涉及业务逻辑的处理，以保持视图层的清晰度和可复用性，最后是控制器层（Controller），每个层都有特定的职责和功能，通过分层架构设计，实现代码模块化，为软件开发提供了一种有效的架构模式。系统架构如图4-1所示。

详细视频演示

请文末卡片dd我获取更详细的演示视频

功能截图：

在系统前台首页，调用`$route(newValue)`方法监听路由变化，根据当前的路由地址来确定活动菜单的索引，并且根据路由的哈希部分（即URL的`#`后面的部分）来判断是否需要滚动页面到顶部或者某个特定元素的位置。如果不是首页，会将页面滚动到指定元素处，否则滚动到页面顶部。另外通过`headportrait()`方法用于更新组件渲染点前用户头像。在用户登录后，后端返回了新的用户信息，需要及时更新页面上的用户头像信息。

按照软件工程的流程来说，在系统的详细设计与实现阶段，要把模块、视图、模板进行相应的组合完成一个个所需的功能，此章将会把设计中模块一一说明如何设计和实现的。

5.1前台功能实现

当人们打开系统的网址后，首先看到的就是首页界面。在这里，人们能够看到系统的导航条，通过导航条导航进入各功能展示页面进行操作。系统首页界面如图5-1所示：

图5-1 系统首页界面

在注册流程中，用户在Vue前端填写必要信息（如用户名、密码等）并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送到Python后端。后端处理这些信息，检查用户名是否唯一，并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后，后端向前端发送注册成功的确认，前端随后通知用户完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。系统注册页面如图5-2所示：

图5-2系统注册详细页面

广东景点：在广东景点页面的输入栏中输入标题和地址进行查询，可以查看到广东景点详细信息，并进行评论或收藏操作；广东景点页面如图5-3所示：

图5-3广东景点详细页面

在个人中心页面可以对个人中心、修改密码、我的收藏进行详细操作；如图5-4所示：

图5-4个人中心界面

5.2管理员功能实现

在登录流程中，用户首先在Vue前端界面输入用户名和密码。这些信息通过HTTP请求发送到Python后端。后端接收请求，通过与MySQL数据库交互验证用户凭证。如果认证成功，后端会返回给前端，允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图5-5所示。

图5-5 管理员登录界面

管理员进入主页面，主要功能包括对系统首页、用户、广东景点、系统管理、个人资料等进行操作。管理员主页面如图5-6所示：

图5-6管理员主界面

用户功能实现是在Django后端部分，您需要创建一个新的应用，然后在该应用下创建一个模型（models.py）来定义用户的数据结构，使用Django的ORM来处理与MySQL数据库的交互，包括用户信息的查询、添加或删除等操作。接着，在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求，使用Django的URL路由（urls.py）将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化，可以使用Django的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分，将创建相应的Vue组件，在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Django后端的API进行交互，实现用户信息的查看，修改或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护，比如在store目录下定义用户模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-7所示：

图5-7用户界面

广东景点功能实现是在Django后端部分，您需要创建一个新的应用，然后在该应用下创建一个模型（models.py）来定义广东景点的数据结构，使用Django的ORM来处理与MySQL数据库的交互，包括广东景点信息的查询、添加、删除或爬取数据等操作。接着，在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求，使用Django的URL路由（urls.py）将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化，可以使用Django的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分，将创建相应的Vue组件，在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Django后端的API进行交互，实现广东景点信息的查看、修改、查看评论或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护，比如在store目录下定义广东景点模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-8所示：

图5-8广东景点管理界面

管理员点击系统管理，在系统公告页面输入标题可以查询，添加或删除系统公告列表，并对系统公告进行查看、修改和删除等操作；还可以对系统公告分类、关于我们、系统简介、轮播图管理进行详细操作。如图5-9所示：

图5-9系统管理界面

5.3数据采集

本程序数据爬取使用经典的requests、urllib包进行数据爬取，爬取的网站为广东省旅游信息，广东省旅游信息有较强的反爬机制，采用cookie的形式进行封装，再进行数据获取。

定义一个Scrapy爬虫类`guangdonglvyouSpider`，用于爬取指定网站的旅游信息。`name`定义了爬虫的名称，`spiderUrl`指定了目标网站的URL，`start_urls`将目标网站的URL按分号拆分成一个列表，作为爬取的起始URL。`protocol`和`hostname`用于定义协议和主机名，暂时为空。`realtime`用于指定是否实时获取数据，初始化为False。

代码如下所示。

# 广东景点

class GuangdongSpider(scrapy.Spider):

name = 'guangdongSpider'

spiderUrl = 'https://you.ctrip.com/sight/guangzhou152/s0-p{}.html;https://you.ctrip.com/sight/shenzhen26/s0-p{}.html;https://you.ctrip.com/sight/zhuhai27/s0-p{}.html;https://you.ctrip.com/sight/foshan207/s0-p{}.html;https://you.ctrip.com/sight/dongguan212/s0-p{}.html;https://you.ctrip.com/sight/shantou215/s0-p{}.html'

start_urls = spiderUrl.split(";")

protocol = ''

hostname = ''

realtime = False

headers = {

"Cookie":"输入自己的cookie"

} realtime = False

使用parse方法中进行一些初始化操作和判断条件。首先，通过urlparse函数解析self.spiderUrl得到URL的协议和主机名，并将其分别赋值给self.protocol和self.hostname。然后，通过platform.system().lower()获取当前操作系统的名称，并将其转换为小写字母，保存在plat变量中。接着，判断条件如果不是实时爬取（self.realtime为False）并且当前操作系统是Linux或Windows，建立数据库连接，并将连接对象赋值给connect变量。获取数据库的游标对象，并将其赋值给cursor变量，调用table_exists函数检查数据库中是否存在名为'5nw5u40i_guangdonglvyou '的表，如果存在就执行关闭游标和连接，调用temp_data函数，最后返回。代码如下所示。

def parse(self, response):
    _url = urlparse(self.spiderUrl)
    self.protocol = _url.scheme
    self.hostname = _url.netloc
    plat = platform.system().lower()
    if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
        connect = self.db_connect()
        cursor = connect.cursor()
        if self.table_exists(cursor, '5nw5u40i_guangdonglvyou') == 1:
            cursor.close()
            connect.close()
            self.temp_data()
            return

使用Scrapy爬虫的回调函数，进行解析详情页面，从response的meta中获取字段对象fileds，最后对其进行赋值和处理。代码如下所示。

def detail_parse(self, response):
    fields = response.meta['fields']
    try:
        fields["detail"] = str( emoji.demojize(response.css('''div.detail-des_lists''').extract_first()))
    except:
        pass
    return fields

5.4数据处理

在基于Python的广东省人口流动数据分析平台开发中，数据集处理是至关重要的环节。以下是我详细的数据集处理流程：

首先通过多种途径获取人口信息数据集，或者包括爬取招聘网站的数据。其次，一旦获得了数据集，接下来需要进行数据清洗和预处理。数据清洗是为了确保数据的质量和完整性，包括去除重复项、处理缺失值、纠正错误数据等。预处理则包括数据格式化、标准化、转换等，以便后续的分析和应用。数据清洗使用的是pandas库进行分析，结合Scrapy框架进行数据爬取和清洗，确保数据的准确性和可用性。数据存储采用了MySQL，确保数据的安全和可扩展性。

创建一个MySQL数据库的连接引擎，使用root用户和密码为123456来连接名为spider5nw5u40i的数据库，使用pandas的read_sql函数从数据库中读取数据。代码如下所示。

def pandas_filter(self):
engine = create_engine('MySQL+pyMySQL://root:123456@localhost/spider5nw5u40i?charset=UTF8MB4')
df = pd.read_sql('select * from guangdonglvyou limit 50', con = engine)

首先，检查DataFrame对象df是否存在重复的行，使用'df.drop_duplicates()'函数删除对象中重复行。调用'df.isnull()'函数检测对象df'中的缺失值。随后调用'df.dropna()'函数删除具有缺失值的行。'df.fillna(value='暂无')'函数将对象df中的缺失值替换为指定的值'暂无'。代码如下所示。

df.duplicated()
df.drop_duplicates()
df.isnull()
df.dropna()
df.fillna(value = '暂无')

生成一个包含200个介于0到1000之间的随机整数的数组a，然后定义了一个布尔条件cond，用于筛选满足a在100到800之间的元素。生成一个包含10万个符合标准正态分布的随机数的数组b，定义一个布尔条件cond，用于筛选满足b的绝对值大于3的元素。

创建一个形状为10000行3列的DataFrame df2，其中的数据是符合标准正态分布的随机数。定义一个布尔条件cond，用于筛选在df2中任意一列的值大于三倍标准差的行。该行代码使用索引操作df2[cond].index，获取满足条件cond的行的索引。删除具有指定索引的行，并返回更新后的对象df2。代码如下所示。

a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)
cond = (a<=800) & (a>=100)
a[cond]
b = np.random.randn(100000)
cond = np.abs(b) > 3 * 1
b[cond]
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))
cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)
index = df2[cond].index
df2.drop(labels=index,axis = 0)

移除HTML标签，首先，检查html参数是否为None，如果是则返回空字符串。然后使用正则表达式模式匹配HTML标签的正则表达式（<[^>]+>），并通过re.sub函数将匹配到的HTML标签替换为空字符串。最后使用strip函数去除字符串两端的空白字符，并返回处理后的结果。代码如下所示。

def remove_html(self, html):
    if html == None:
        return ''
    pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
    return pattern.sub('', html).strip()

进行数据库连接，首先从设置中获取数据库的连接参数，包括数据库类型、主机地址、端口号、用户名和密码。如果没有指定数据库名称，则尝试从self.databaseName中获取。然后根据数据库类型选择相应的数据库连接方式，如果是MySQL，则使用pyMySQL库进行连接，否则使用pymssql库进行连接。最后返回连接对象connect。代码如下所示。

def db_connect(self):
    type = self.settings.get('TYPE', 'MySQL')
    host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
    port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
    user = self.settings.get('USER', 'root')
    password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')

    try:
        database = self.databaseName
    except:
        database = self.settings.get('DATABASE', '')

    if type == 'MySQL':
        connect = pyMySQL.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
    else:
        connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
    return connect

将处理好的数据进行数据存储，定义一个包含插入语句的sql字符串，目标数据库表是guangdonglvyou，列名包括id、jobname、salary等，从表5nw5u40i_guangdonglvyou中选择符合条件的数据，将这些数据插入到目标表中。执行sql语句，将临时数据插入到目标表中，最后提交事务和关闭数据库连接。部分代码如下所示。

plat = platform.system().lower()

if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):

connect = self.db_connect()

cursor = connect.cursor()

if self.table_exists(cursor, '3zot8a0f_guangdonglvyou') == 1:

cursor.close()

connect.close()

self.temp_data()

Return pageNum = 1 + 1

5.5数据可视化大屏

管理员进行爬取数据后可以在看板页面查看到系统简介、词云展示、人口数据分析、城市人口统计、年份人口总数统计、旅游信息总数、人口数据总数、旅游信息详情等实时的分析图进行可视化管理；看板大屏选择了Echart作为数据可视化工具，它是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，能够无缝集成到Java Web应用中。Echart的强大之处在于其丰富的图表类型和高度的定制化能力，使得管理人员可以通过直观的图表清晰地把握人口数据的各项数据。为了实现对人口数据信息的自动化收集和更新，我们采用了Apache Spark作为爬虫技术的基础。Spark的分布式计算能力使得系统能够高效地处理大规模数据，无论是从互联网上抓取最新的人口数据信息，还是对内部数据进行ETL（提取、转换、加载）操作，都能够保证数据的实时性和准确性。

对收集到的大量数据进行存储和分析。看板页面如图5-10所示：

图5-10看板详细页面

论文参考：

代码实现：

/**
 * 登录相关
 */
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{
    
    @Autowired
    private UserService userService;
    
    @Autowired
    private TokenService tokenService;

    /**
     * 登录
     */
    @IgnoreAuth
    @PostMapping(value = "/login")
    public R login(String username, String password, String role, HttpServletRequest request) {
        UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
        if(user != null){
            if(!user.getRole().equals(role)){
                return R.error("权限不正常");
            }
            if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {
                return R.error("账号或密码不正确");
            }
            String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());
            return R.ok().put("token", token);
        }else{
            return R.error("账号或密码或权限不对");
        }

    }
    
    /**
     * 注册
     */
    @IgnoreAuth
    @PostMapping(value = "/register")
    public R register(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
            return R.error("用户已存在");
        }
        userService.insert(user);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 退出
     */
    @GetMapping(value = "logout")
    public R logout(HttpServletRequest request) {
        request.getSession().invalidate();
        return R.ok("退出成功");
    }
    
    /**
     * 密码重置
     */
    @IgnoreAuth
    @RequestMapping(value = "/resetPass")
    public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){
        UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
        if(user==null) {
            return R.error("账号不存在");
        }
        user.setPassword("123456");
        userService.update(user,null);
        return R.ok("密码已重置为：123456");
    }
    
    /**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/page")
    public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){
        EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();
        PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }

    /**
     * 信息
     */
    @RequestMapping("/info/{id}")
    public R info(@PathVariable("id") String id){
        UserEntity user = userService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }
    
    /**
     * 获取用户的session用户信息
     */
    @RequestMapping("/session")
    public R getCurrUser(HttpServletRequest request){
        Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId");
        UserEntity user = userService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }

    /**
     * 保存
     */
    @PostMapping("/save")
    public R save(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
            return R.error("用户已存在");
        }
        userService.insert(user);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 修改
     */
    @RequestMapping("/update")
    public R update(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        userService.updateById(user);//全部更新
        return R.ok();
    }

    /**
     * 删除
     */
    @RequestMapping("/delete")
    public R delete(@RequestBody Integer[] ids){
        userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
        return R.ok();
    }
}

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