最全Python上海酒店爬虫数据可视化分析和推荐查询系统，互联网大厂面试经验

由于原始代码较长，以下仅提供部分关键函数和类的实现，以便理解整个项目的结构和功能。

# 导入必要的模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import jieba
 
# 分析评分的分布
def analyze_score_distribution(data):
    scores = data['score'].dropna().astype(int)
    bins = np.arange(0, 61, 5)
    plt.hist(scores, bins=bins)
    plt.xlabel('Score')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.title('Distribution of Scores')
    plt.show()
 
# 生成词云
def generate_wordcloud(comments):
    cut_comments = " ".join(jieba.cut(comments))
    wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', max_words=200)
    wordcloud.generate(cut_comments)
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()
 
# 爬取数据并分析
def crawl_and_analyze(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 此处省略解析HTML的代码
    data = pd.DataFrame({'score': scores, 'comment': comments})
    analyze_score_distribution(data)
    for comment in data['comment']:
        generate_wordcloud(comment)
 
# 示例URL
hotel_url = 'http://www.dianping.com/search/keyword/11/10/01/city11/g11_'
crawl_and_analyze(hotel_url)

这段代码提供了一个框架，展示了如何使用Python爬取网站数据，并使用Pandas和Matplotlib进行数据分析，最终通过WordCloud生成词云。这个过程是数据分析的一个常见流程，对于学习数据分析的开发者有很好的教育价值。