Python上海酒店爬虫数据可视化分析和推荐查询系统

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 爬取数据
def crawl_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    data = soup.find_all('div', class_='price')
    prices = [int(item.text.strip()[1:]) for item in data]
    return prices
 
# 数据可视化
def visualize_data(data):
    plt.hist(data, bins=50)
    plt.title('酒店价格分布')
    plt.xlabel('价格（人民币）')
    plt.ylabel('酒店数量')
    plt.show()
 
# 数据分析和报告
def analyze_data(data):
    mean_price = pd.Series(data).mean()
    median_price = pd.Series(data).median()
    mode_price = pd.Series(data).mode()[0]
    print(f'平均价格: {mean_price}')
    print(f'中位数价格: {median_price}')
    print(f'最常见价格: {mode_price}')
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://www.example.com/hotels'
    prices = crawl_data(url)
    analyze_data(prices)
    visualize_data(prices)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个代码实例展示了如何使用Python爬取数据、进行简单的数据分析、可视化分析结果，并且提供了一个模拟的网络爬虫URL。实际应用中，你需要替换为正确的URL和相应的数据解析方法。