一、主题式网络爬虫设计方案（15分） 1.主题式网络爬虫名称

 名称：爬取马蜂窝泉州景点数据信息

2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析

 本次爬虫主要爬取马蜂窝在泉州地区的景点票价和游玩地点信息

3.主题式网络爬虫设计方案概述（包括实现思路与技术难点）

 本次设计方案主要使用request库和beautifulSoup库对网站访问，最后将数据以表格的形式输出。

 技术难点主要包括对马蜂窝页面的采集和数据清洗。

 

二、主题页面的结构特征分析（15分）
1.主题页面的结构特征
2.Htmls页面解析
3.节点（标签）查找方法与遍历方法 （必要时画出节点树结构）
  查找用find函数，遍历用for循环。
三、网络爬虫程序设计（60分）
爬虫程序主体要包括以下各部分，要附源代码及较详细注释，并在每部分程序后面提供输出结果的截图。
1.数据爬取与采集 2.对数据进行清洗和处理   3.文本分析（可选）：jieba分词、wordcloud可视化 4.数据分析与可视化
（例如：数据柱形图、直方图、散点图、盒图、分布图、数据回归分析等）   

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

Type = ['108~138', '59.9~119.5', '2470~7500','119', '108~158','61~183','2720~7320','100~2550','518~618']
Data = [130, 75, 60, 12,3,69,13,45,2]
#cols = ['r','g','y','coral']
#绘制饼图
plt.pie(Data ,labels=Type, autopct='%1.1f%%')
#设置显示图像为圆形
plt.axis('equal')
plt.title('各个价格段的销售比重')
plt.show()

 

5.数据持久化  

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.figure(figsize=(10,6))
# 价格
prices = ['108~138', '59.9~119.5', '2470~7500','119', '108~158','61~183','2720~7320','100~2550','518~618']
# 月售，选择，评分
undergraduate_enrollment = [130, 75, 60, 12,3,69,13,45,2]
secondary_vocational_enrollment = [310, 26,373,764,270,66,62,36,72]
high_school_enrollment = [4.9,4.7,5.0,4.9,5.0,4.7,5.0,4.5,4.0]
x = list(range(len(undergraduate_enrollment)))

#设置间距
total_width, n = 0.8, 3
width = total_width / n
#在偏移间距位置绘制柱状图1
for i in range(len(x)):
    x[i] -= width
plt.bar(x, undergraduate_enrollment, width=width, label='月售', fc='teal')
# 设置数字标签
for a, b in zip(x, undergraduate_enrollment):
    plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
             
#在偏移间距位置绘制柱状图2
for i in range(len(x)):
    x[i] += width
plt.bar(x, secondary_vocational_enrollment, width=width, label='选择', tick_label=prices, fc='darkorange')
# 设置数字标签
for a, b in zip(x, secondary_vocational_enrollment):
    plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
    
#在偏移间距位置绘制柱状图3
for i in range(len(x)):
    x[i] += width
plt.bar(x, high_school_enrollment, width=width, label='评分', fc='lightcoral')
# 设置数字标签
for a, b in zip(x, high_school_enrollment):
    plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
    
plt.title("不同价位的月售、选择及各自的评分情况统计")
plt.ylabel("数量")
plt.legend(loc='lower right')

plt.show()

 

 

6.附完整程序代码

# 导入bs4,requests,pandas模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def resourceHtml(url):
    # 判断爬取 是否出错
    try:
        # 使用get方式爬取页面,添加头部伪装浏览器
        r = requests.get(url, headers={'user-agent': 'Mozilla/5.0'})

        r.raise_for_status()
        # 设置编码格式
        r.encoding = r.apparent_encoding
        # 返回源码
        return r.text
    except:
        return "源码获取失败"


def hemlparser(item, resourcetext,urls):

    soup = BeautifulSoup(resourcetext, "html.parser")

    ul = soup.select("div.exe-packg02>ul>li")
    for li in ul:
        
        h3 = li.find("h3")  # h3标签
        
        h3text = h3.text.strip()  # 标题
        
        href = h3.find_all("a", "_j_search_link")[0].attrs["href"]  # 地址
        
        p = li.find_all("p", "seg-desc")[0].text.strip() #内容

        solenum = li.find_all("li")[0].text.strip() # 已售数量

        price = li.select("li>a._j_search_link")[0].text.strip() # 价格

        item.append([h3text, href, p, solenum, price]) 

        urls.append(href) # 链接集合

    # 数据持久化
    S = pd.ExcelWriter("JingDianList.xlsx")

    pf = pd.DataFrame( item, columns=["h3text", "href", "p", "solenum", "price"])

    pf.to_excel(S)
    S.save()


def hemlparser2(text):
    soup = BeautifulSoup(text, "html.parser")
   
    ID = soup.select("span.sales-id")[0].text.strip()  # id号码
    
    h1 = soup.find("h1").text.strip()
    
    prices = soup.select("strong")[0].text.strip()  # 消费价格区间
   
    sold = soup.select("li.item-sold")[0].text.strip()  # 月销售数量
    
    Collection = soup.select("div.clearfix>a>span")[0].text.strip()  # 收藏数量
    if soup.select("span.ssi"):
        ssi = soup.select("span.ssi")[0].text.strip()
    else:
        ssi =''
    return [ID, h1, prices, sold, Collection, ssi]



if __name__ == "__main__":
    item = []
    urls = []
    List = []
    # 泉州地区链接
    url = "http://www.mafengwo.cn/search/q.php?t=sales&q=%E6%B3%89%E5%B7%9E"
    resourcetext = resourceHtml(url)
    # print(resourcetext)

    hemlparser(item, resourcetext, urls) # 保存列表数据
    # print(item)
    # print(urls)
    
    for url in urls:
        text = resourceHtml(url)
        List.append(hemlparser2(text))

    # 数据持久化
    S = pd.ExcelWriter("JingDian.xlsx")
    pf = pd.DataFrame(List, columns=[
                      "ID", "h1", "prices", "sold", "Collection", "ssi"])
    pf.to_excel(S)     # 保存详细数据
    S.save()

四、结论（10分）
1.经过对主题数据的分析与可视化，可以得到哪些结论？ 通过马蜂窝泉州景点的数据分析和可视化，可以发现景点选择票价在108到138的占比最大，而59到110多的人反而才占第二，令人惊讶的是2千到7千的占百分之14，说明大多数人都是来玩几天的，而非短暂的旅行，而消费高的评分往往也不低。
2.对本次程序设计任务完成的情况做一个简单的小结。  通过这次对马蜂窝景点数据信息的爬取，我明确意识到自己还有极大的知识缺漏，在学习过程中，我求助同学，上网查找资料，及时解决问题，先理清思路，清楚自己到底做什么，下一步应该如何，循序渐进，虽然代码非常粗糙，但是我对python的知识又更进了一步，我会继续学习的。