Python爬虫实战 - 无需攻略，轻松探索全世界！

作为一名旅行爱好者，有没有被旅游攻略的选择难倒过？面对铺天盖地的旅游攻略，你有没有挑花了眼？有没有想一键获取所有攻略，轻松规划你的旅行呢？

Python爬虫来啦！它能帮你从《去哪儿》网上抓取数千篇旅游攻略数据，帮你轻松掌握数据分析方法，再也不用为旅行目的地发愁！

爬虫准备

在开始爬取之前，我们需要安装必要的Python库，包括requests、BeautifulSoup、csv等。当然，你也可以通过pip进行安装：

pip install requests BeautifulSoup csv

接下来，我们需要创建Python脚本文件，比如我们就叫它spider.py吧。

《去哪儿》网数据爬取

首先，我们需要获取《去哪儿》网旅游攻略的列表。这里，我们可以使用requests库发送HTTP GET请求，并将返回结果存储在变量response中：

import requests

response = requests.get("https://www.qunar.com/travel-guide/")

接下来，我们需要从HTML中提取旅游攻略的URL。这里，我们可以使用BeautifulSoup库进行解析：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
攻略列表 = soup.find_all("a", class_="title")

现在，我们可以从攻略列表中提取每个旅游攻略的URL，并将其存储在列表urls中：

urls = []
for item in 攻略列表:
    urls.append(item["href"])

旅游攻略数据提取

接下来，我们需要从每个旅游攻略页面中提取相关数据，比如旅游目的地、景点、美食、住宿等。这里，我们还是可以使用BeautifulSoup库进行解析，并使用csv库将数据保存为CSV文件。

import csv

with open("攻略数据.csv", "w", newline="") as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(["旅游目的地", "景点", "美食", "住宿"])
    for url in urls:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
        旅游目的地 = soup.find("h1").text
        景点 = soup.find_all("div", class_="poi")
        美食 = soup.find_all("div", class_="restaurant")
        住宿 = soup.find_all("div", class_="hotel")
        writer.writerow([旅游目的地, 景点, 美食, 住宿])

数据分析

现在，我们已经得到了《去哪儿》网上数千篇旅游攻略的数据，我们可以使用Python进行数据分析了。比如，我们可以统计每个旅游目的地的旅游攻略数量，或者统计每个旅游目的地的热门景点。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("攻略数据.csv")
df.groupby("旅游目的地")["旅游目的地"].count()

总结

通过Python爬虫，我们成功从《去哪儿》网上抓取了数千篇旅游攻略数据，并将其存储为CSV文件。接下来，我们可以使用Python进行数据分析，掌握数据分析方法，轻松规划你的旅行！