Python上海酒店爬虫数据可视化分析和推荐查询系统
由于提供的代码已经非常完整,我们只需要关注于如何实现需求的核心部分。以下是一个简化的示例,展示了如何使用Python爬取数据并进行基本的数据可视化分析:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 爬取数据的函数
def crawl_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
data = soup.find_all('div', class_='price')
prices = [float(item.text.strip().replace('元/晚', '')) for item in data]
return prices
# 加载数据和进行数据可视化的函数
def visualize_data(data):
plt.hist(data, bins=50) # 绘制直方图
plt.title('酒店价格分布')
plt.xlabel('价格(元/晚)')
plt.ylabel('酒店数量')
plt.show()
# 主函数
def main():
url = 'http://www.ly.com/hotel/gj/1001.html' # modify this URL to the correct source
prices = crawl_data(url)
visualize_data(prices)
if __name__ == '__main__':
main()
这段代码实现了以下功能:
- 定义了
crawl_data
函数来爬取指定网页上的酒店价格数据。 - 定义了
visualize_data
函数来加载并可视化数据,使用了matplotlib库来绘制价格的直方图。 - 在
main
函数中调用了这两个函数,完成了数据爬取和可视化的流程。
请注意,这个示例假设了网页结构的稳定性和爬取的合法性。在实际应用中,你需要确保遵守网站的爬虫政策,并对代码进行必要的异常处理和错误日志记录。
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