國慶去哪裡人最多？用 Python 抓取的熱力圖告訴你！

關鍵時刻，第一時間送達！

國慶倒計時1天，我們即將迎來8天的小長假，相信很多小夥伴們已經提前規劃國慶去哪兒？你是選擇去人最少的單位加班呢？還是選擇人山人海的景點觀光？

如果去人最少的單位加班，一定要記得告知老闆，以望升職加薪走上人生巔峰；

如果選擇人山人海的景點，一定要提前查看攻略，比如下文中使用 Python 技術抓取熱門景點的熱力圖。

金秋九月，丹桂飄香，在這秋高氣爽，陽光燦爛的收穫季節里，我們送走了一個個暑假餘額耗盡哭著走向校園的孩子們，又即將迎來一年一度偉大祖國母親的生日趴體(無心上班，迫不及待想為祖國母親慶生)。

那麼問題來了，去哪兒玩呢？

百度輸了個「國慶」，出來的第一條居然是「國慶去哪裡旅遊人少」。

於是我想到可否通過旅遊網站的景點銷量來判斷近期各景點流量情況呢？本文按去哪兒網景點頁面，得到景點的信息。

1.百度的地圖API和echarts

本次主要抓取的內容是數據，因此我決定用圖表來輸出抓取的數據，也就意味著我要用爬取的景點銷量以及景點的具體位置來生成一些可視化數據。

在這裡使用的是百度的地圖API和echarts，前者是專門提供地圖API的工具，後者是數據處理居家旅行的好夥伴。

那麼API是什麼？API是應用程序的編程介面，就好像插頭與插座一樣，我們的程序需要電，插座中提供了電，我們只需要在程序中寫一個與插座匹配的插頭介面，就可以使用電來做我們想做的事情，而不需要知道電是如何產生的。

引入數據後的百度熱力圖

而具體流程如下，好比出書的過程，想要將完結的小說出書，首先要通過出版社的出版服務，提供正文內容和封面設計圖，將保存好的 word 文本和封面圖發給出版社，由此得到一本書。在此過程中，並不需要了解出版社印刷、裝訂的過程。

通過API對接的開發者與服務商

2.確定輸出文件

百度地圖提供了很多API使用示例，有HTML基礎，有JS基礎就可以嘗試改函數了。仔細觀察源代碼，可以知道熱力圖的生成主要的數據都存放在points這個變數中。

這種[,]格式的數據，是一種json格式的數據，由於具有自我描述性，所以比較通俗易懂，大概可以知道這裡的三個值，前倆個是經緯度，最後一個應該是權重。

也就是說，如果我希望將景點的熱門程度生成為熱力圖，我需要得到景點的經緯度，以及它的權重，景點的銷量可以作為權重，並且這個數據應該是json格式的呈現方式。echarts也是一樣的。

3.爬取數據

其實這次的爬虫部分是比較簡單的。

分析網址(去哪兒景點)爬取分頁中信息(景點經緯度、銷量)轉為json文件。

分析去哪兒景點頁的網址可得出結構：

這次沒有用正則來匹配內容，而使用了xpath匹配。

def getList():

place = raw_input( 請輸入想搜索的區域、類型(如北京、熱門景點等)： )

url = http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword= + str(place)

def getList():

place = raw_input( 請輸入想搜索的區域、類型(如北京、熱門景點等)： )

url = http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword= + str(place) + ?ion=&from=mpl_search_suggest&page={}

i = 1

sightlist = []

while i:

page = getPage(url.format(i))

selector = etree.HTML(page)

print 正在爬取第 + str(i) + 頁景點信息"

i+=1

informations = selector.xpath( //div[@class="result_list"]/div )

for inf in informations: #獲取必要信息

sight_name = inf.xpath( ./div/div/h3/a/text() )[0]

sight_level = inf.xpath( .//span[@class="level"]/text() )

if len(sight_level):

sight_level = sight_level[0].replace( 景區", )

else:

sight_level = 0

sight_area = inf.xpath( .//span[@class="area"]/a/text() )[0]

sight_hot = inf.xpath( .//span[@class="product_star_level"]//span/text() )[0].replace( 熱度 , )

sight_add = inf.xpath( .//p[@class="address color999"]/span/text() )[0]

sight_add = re.sub( 地址：|（.*?）|(.*?)|，.*?$|/.*?$ , ,str(sight_add))

sight_slogen = inf.xpath( .//div[@class="intro color999"]/text() )[0]

sight_price = inf.xpath( .//span[@class="sight_item_price"]/em/text() )

if len(sight_price):

sight_price = sight_price[0]

else:

i = 0

break

sight_soldnum = inf.xpath( .//span[@class="hot_num"]/text() )[0]

sight_url = inf.xpath( .//h3/a[@class="name"]/@href )[0]

sightlist.append([sight_name,sight_level,sight_area,float(sight_price),int(sight_soldnum),float(sight_hot),sight_add.replace( 地址： , ),sight_slogen,sight_url])

time.sleep(3)

return sightlist,place

這裡把每個景點的所有信息都抓取下來。

使用了while循環，for循環的break的方式是發現無銷量時給i值賦零，這樣while循環也會同時結束。

地址的匹配使用re.sub()函數去除了n多複雜信息，這點後面解釋。

4.輸出本地文本

為了防止代碼運行錯誤，為了維護代碼運行的和平，將輸出的信息列表存入到excel文件中了，方便日後查閱，很簡單的代碼，需要了解pandas的用法。

def listToExcel(list,name):

df = pd.DataFrame(list,columns=[ 景點名稱", 級別", 所在區域 , 起步價", 銷售量", 熱度 , 地址 , 標語", 詳情網址 ])

df.to_excel(name + 景點信息.xlsx )

5.百度經緯度API

百度經緯度API網址：http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?address=地址&output=json&ak=百度密鑰，修改網址里的「地址」和「百度密鑰」，在瀏覽器打開，就可以看到經緯度的json信息。

#上海市東方明珠的經緯度信息

這樣我就可以根據爬到的景點地址，查到對應的經緯度！python獲取經緯度json數據的代碼如下。

def getBaiduGeo(sightlist,name):

ak = 密鑰"

headers = {

User-Agent : Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36

}

address = 地址

url = http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?address= + address + &output=json&ak= + ak

json_data = requests.get(url = url).json()

json_geo = json_data[ result ][ location ]

觀察獲取的json文件，location中的數據和百度api所需要的json格式基本是一樣，還需要將景點銷量加入到json文件中，這裡可以了解一下json的淺拷貝和深拷貝知識，最後將整理好的json文件輸出到本地文件中。

def getBaiduGeo(sightlist,name):

ak = 密鑰"

headers = {

User-Agent : Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36

}

list = sightlist

bjsonlist = []

ejsonlist1 = []

ejsonlist2 = []

num = 1

for l in list:

try:

try:

try:

address = l[6]

url = http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?address= + address + &output=json&ak= + ak

json_data = requests.get(url = url).json()

json_geo = json_data[ result ][ location ]

except KeyError,e:

address = l[0]

url = http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?address= + address + &output=json&ak= + ak

json_data = requests.get(url = url).json()

json_geo = json_data[ result ][ location ]

except KeyError,e:

address = l[2]

url = http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?address= + address + &output=json&ak= + ak

json_data = requests.get(url = url).json()

json_geo = json_data[ result ][ location ]

except KeyError,e:

continue

json_geo[ count ] = l[4]/100

bjsonlist.append(json_geo)

ejson1 =

ejsonlist1 = dict(ejsonlist1,**ejson1)

ejson2 = { name : l[0], value : l[4]/100}

ejsonlist2.append(ejson2)

print 正在生成第" + str(num) + 個景點的經緯度

num +=1

bjsonlist =json.dumps(bjsonlist)

ejsonlist1 = json.dumps(ejsonlist1,ensure_ascii=False)

ejsonlist2 = json.dumps(ejsonlist2,ensure_ascii=False)

with open( ./points.json ,"w") as f:

f.write(bjsonlist)

with open( ./geoCoordMap.json ,"w") as f:

f.write(ejsonlist1)

with open( ./data.json ,"w") as f:

f.write(ejsonlist2)

在設置獲取經緯度的地址時，為了匹配到更準確的經緯度，我選擇了匹配景點地址，然而，景點地址里有各種神奇的地址，因此有了第三部門中去除複雜的信息。

然而，就算去掉了複雜信息，還有一些匹配不到的景點地址，於是我使用了嵌套try，如果景點地址匹配不到；就匹配景點名稱，如果景點名稱匹配不到；就匹配景點所在區域，如果依然匹配不到，那就跳過。

這裡生成的三個json文件，一個是給百度地圖api引入用的，另倆個是給echarts引入用的。

6.網頁讀取json文件

將第二章中所述的百度地圖api示例中的源代碼複製到解釋器中，添加密鑰，保存為html文件，打開就可以看到和官網上一樣的顯示效果。echarts需要在實例頁面，點擊頁面右上角的EN切換到英文版，然後點擊download demo下載完整源代碼。

根據html導入json文件修改網頁源碼，導入json文件。

#百度地圖api示例代碼中各位置修改部分

$.getJSON("points.json", function(data){

var points = data;

script中原有函數；

});

這裡使用了jQuery之後，即使網頁調試成功了，在本地打開也無法顯示網頁了，在chrome中右鍵檢查，發現報錯提示是需要在伺服器上顯示。

在本地創建一個伺服器，在終端進入到html文件所在文件夾，輸入python -m SimpleHTTPServer，再在瀏覽器中打開http://127.0.0.1:8000/，記得要將html文件名設置成index.html哦~

7.總結

因為註冊但沒有認證開發者賬號，所以每天只能獲取6K個經緯度API，所以我選擇了熱門景點中前400頁(每頁15個)的景點，結果可想而知。為了調試因為數據增多出現的額外bug，最終的獲取的景點數據大概在4.5千條左右(爬取時間為2017年09月10日，爬取關鍵詞：熱門景點，僅代表當時銷量)。

熱門景點熱力圖

熱門景點示意圖

這些地圖上很火爆的區域，我想在國慶大概是這樣的

這樣的

還有這樣的

將地圖上熱門景點的銷量Top20提取出來，大多數都是耳熟能詳的地點，帝都的故宮排在了第一位，四川則佔據了Top5中的三位，而排在Top20中四川省就佔了6位，如果不是因為地震，我想還會有更多的火爆的景點進入排行榜的。這樣看來如果你這次國慶打算去四川的話，可以腦補到的場景就是：人人人人人人人人人……

熱門景點銷量top20

於是我又做了一個各城市包含熱門景點數目的排行，沒想到在4千多個熱門景點中，數目最多的竟是浙江，是第二個城市的1.5倍，而北京作為首都位居第二。

主要城市熱門景點數

這些城市有那麼多熱門景點，都是些什麼級別的景點呢？由下圖看來，各城市的各級別景點基本與城市總熱門景點呈正相關，而且主要由4A景區貢獻而來。

主要城市熱門景點級別

既然去哪些地方人多，去哪裡景多都已經知道了，那再看看去哪些地方燒得錢最多吧？下圖是由各城市景點銷售起步價的最大值-最小值扇形組成的圓，其中湖北以單景點銷售起步價600佔據首位，但也可以看到，湖北的景點銷售均價並不高(在紅色扇形中的藏藍色線條)。而如果國慶去香港玩，請做好錢包減肥的心理和生理準備。

各省旅遊景點銷售起步價

到這裡已經分析完啦，最後提前祝大家國慶和中秋快樂！

-------- 熱聞回顧 --------

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