慧游数据智能分析系统：大数据爬虫与Python驱动的可视化应用（附源码、论文等资料）

博主概况

身为CSDN领域里的毕设辅导先驱者，拥有超50万的全网粉丝量，是CSDN的特邀作者、博客专家以及新星计划导师，还是Java领域的优质创作者，同时在博客之星、掘金、华为云、阿里云、InfoQ等多个平台均为优质作者，专注于Java技术领域以及学生毕业项目的实战操作，也常与高校老师、讲师和同行前辈展开交流。

技术范畴

涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等方面的设计与开发。

主要内容

提供免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写与辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练以及帮助理解代码逻辑思路等服务。

系统介绍

在信息化的时代里，数据已然成为洞悉行业走向、辅助决策的关键资源。广东作为我国的经济强省与旅游大省，具备丰富的旅游资源以及庞大的旅游市场。近些年来，随着国内外旅游需求的不断攀升，广东旅游业呈现出多元化与个性化的发展态势。面对海量且繁杂的网络数据，怎样高效地开展信息的提取、处理和分析，成了提升旅游服务品质与市场竞争力的核心所在。Python作为一门强大的编程语言，凭借其简洁的语法以及丰富的数据分析类库，成为开展旅游数据分析的理想之选。借助Python实现的自动化数据采集与分析流程，能够为广东旅游业提供科学的决策依据，同时也能为游客打造个性化的旅游推荐。

基于Python的广东旅游数据分析不仅具有理论研究价值，更具备实践应用的重要性。从理论层面来看，该分析可丰富旅游学科的研究方法，将数据科学与旅游管理相融合，开拓新的跨学科研究领域。从实践层面而言，通过对广东旅游数据的深入剖析，能协助政府和企业掌握旅游市场的实时动态，优化资源配置，提高经营效率；对于游客来说，可依据分析结果获取更为精准的旅游信息，规划出更为适配的旅行方案。此外，该分析还能预测旅游市场的潜在风险，为旅游安全管理提供参考。总体而言，基于Python的广东旅游数据分析项目对推动广东乃至全国的旅游产业发展、提升旅游体验质量具有深远的社会和经济意义。

网络爬虫

网络爬虫原理

网络爬虫常应用于各类搜索引擎中，一般是搜索引擎的核心组成部分[23]，主要承担信息获取功能。通常，网络爬虫是一段用于抓取HTML文档数据，并对已下载网页进行整理、建立索引的程序或脚本。网络爬虫主要包含页面采集、页面解析、链接处理等子模块。图2-4呈现了网络爬虫的结构。

网络爬虫工作流程

网络爬虫的一般工作流程为：确定好要爬取的网站，从给定的初始URL链接队列中取出一个URL，自动分析页面上的文本信息存入数据库中、提取页面上未访问过的URL加入待访问URL队列，重复以上操作，直到满足爬行停止的条件为止，上述循环过程通常称为网络爬行，图2-5展示了网络爬虫的工作流程。

系统架构设计

系统架构设计在软件开发进程中是极为重要的环节。首先是模型层（Model），模型层一般对应数据库或其他数据源，其职责是与数据库进行交互，执行各类数据操作，并将处理后的data传递给控制器层。模型层的设计需简洁明了，尽量降低与视图和控制器的耦合度，以此提升代码的可维护性与可复用性。其次是视图层（View），通常通过网页、移动应用界面等用户界面来展示数据，与用户进行交互，接收用户输入并传递给控制器层处理。在MVC三层架构中，视图层应尽量简洁，仅负责数据展示和用户交互，不涉及业务逻辑处理，以保证视图层的清晰性和可复用性。最后是控制器层（Controller），各层有特定职责和功能，通过分层架构设计实现代码模块化，为软件开发提供有效架构模式。系统架构如图4-1所示。

功能实现

5.1前台功能实现

当用户打开系统的网址时，首先映入眼帘的是首页界面。在该界面中，用户能够看到系统的导航栏，通过导航栏可以进入各个功能展示页面进行操作。系统首页界面如图5-1所示。

在注册流程中，用户在Vue前端填写必要信息（如用户名、密码等）并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送至Python后端。后端对这些信息进行处理，检查用户名是否唯一，并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后，后端向前端发送注册成功的确认，前端随后通知用户完成注册。此过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。系统注册页面如图5-2所示。

在广东景点页面的输入栏中输入标题和地址进行查询，可查看到广东景点详细信息，并进行评论或收藏操作；广东景点页面如图5-3所示。

在个人中心页面可对个人中心、修改密码、我的收藏进行详细操作；如图5-4所示。

5.2管理员功能实现

在登录流程中，用户首先在Vue前端界面输入用户名和密码。这些信息通过HTTP请求发送至Python后端。后端接收请求后，通过与MySQL数据库进行交互来验证用户凭证。若认证成功，后端会将响应返回给前端，从而允许用户访问系统。此过程涵盖了从用户输入到系统验证及响应的整个流程。如图5-5所示。

管理员进入主页面，主要功能包括对系统首页、用户、广东景点、系统管理、个人资料等进行操作。管理员主页面如图5-6所示。

用户功能实现是在Django后端部分，需创建新应用，在该应用下创建模型（models.py）定义用户数据结构，利用Django的ORM处理与MySQL数据库的交互，包括用户信息的查询、添加或删除等操作。接着在views.py中编写视图逻辑处理前端请求，利用Django的URL路由（urls.py）将请求映射到相应视图函数。对于数据的验证和序列化，可使用Django的表单或序列化器实现。在前端Vue.js部分，创建相应Vue组件，在组件中使用axios或其他HTTP库与Django后端的API交互，实现用户信息的查看、修改或删除等功能。状态管理可通过Vuex维护，如在store目录下定义用户模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-7所示。

广东景点功能实现是在Django后端部分，需创建新应用，在该应用下创建模型（models.py）定义广东景点数据结构，利用Django的ORM处理与MySQL数据库的交互，包括广东景点信息的查询、添加、删除或爬取数据等操作。接着在views.py中编写视图逻辑处理前端请求，利用Django的URL路由（urls.py）将请求映射到相应视图函数。对于数据的验证和序列化，可使用Django的表单或序列化器实现。在前端Vue.js部分，创建相应Vue组件，在组件中使用axios或其他HTTP库与Django后端的API交互，实现广东景点信息的查看、修改、查看评论或删除等功能。状态管理可通过Vuex维护，如在store目录下定义广东景点模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-8所示。

管理员点击系统管理，在系统公告页面输入标题可进行查询，添加或删除系统公告列表，并对系统公告进行查看、修改和删除等操作；还可对系统公告分类、关于我们、系统简介、轮播图管理进行详细操作。如图5-9所示。

数据采集

本程序数据爬取采用经典的requests、urllib包来进行，所爬取的网站是广东省旅游信息，广东省旅游信息具备较强的反爬机制，以cookie的形式进行封装后，再开展数据获取操作。

定义一个Scrapy爬虫类guangdonglvyouSpider，用于爬取指定网站的旅游信息。name定义了爬虫的名称，spiderUrl指定了目标网站的URL，start_urls将目标网站的URL按分号拆分成一个列表，作为爬取的起始URL。protocol和hostname用于定义协议和主机名，暂时为空。realtime用于指定是否实时获取数据，初始化为False。

代码如下所示。

广东景点 class GuangdongSpider(scrapy.Spider): name = 'guangdongSpider'

spiderUrl =
'https://you.ctrip.com/sight/guangzhou152/s0-p{}.html;https://you.ctrip.com/sight/shenzhen26/s0-p{}.html;https://you.ctrip.com/sight/zhuhai27/s0-p{}.html;https://you.ctrip.com/sight/foshan207/s0-p{}.html;https://you.ctrip.com/sight/dongguan212/s0-p{}.html;https://you.ctrip.com/sight/shantou215/s0-p{}.html'
start_urls = spiderUrl.split(";") protocol = '' hostname = '' realtime = False
headers = { "Cookie":"输入自己的cookie" } realtime = False

使用parse方法中进行一些初始化操作和判断条件。首先，通过urlparse函数解析self.spiderUrl得到URL的协议和主机名，并将其分别赋值给self.protocol和self.hostname。
然后，通过platform.system().lower()获取当前操作系统的名称，并将其转换为小写字母，保存在plat变量中。
接着，判断条件如果不是实时爬取（self.realtime为False）并且当前操作系统是Linux或Windows，建立数据库连接，并将连接对象赋值给connect变量。获取数据库的游标对象，并将其赋值给cursor变量，调用table_exists函数检查数据库中是否存在名为'5nw5u40i_guangdonglvyou
'的表，如果存在就执行关闭游标和连接，调用temp_data函数，最后返回。代码如下所示。

*def parse(self, response):
_url = urlparse(self.spiderUrl)
self.protocol = _url.scheme
self.hostname = _url.netloc
plat = platform.system().lower()
if not self.realtime and(plat == 'linux'*or
plat == 'windows'):
connect = self.db_connect()
cursor = connect.cursor()
if self.table_exists(cursor,
'5nw5u40i_**guangdonglvyou**') == 1:
cursor.close()
connect.close()
self.temp_data()
return**

使用Scrapy爬虫的回调函数，进行解析详情页面，从response的meta中获取字段对象fileds，最后对其进行赋值和处理。代码如下所示。

*def detail_parse(self, response):
fields = response.meta['fields']
try :
fields["detail"] = str( emoji.demojize(response.css('''div.detail-
des_lists''').extract_first()))
except :
pass
return* fields

数据处理

在基于Python开发的广东省人口流动数据分析平台里，数据集处理是极为关键的环节。以下是我详细的数据集处理流程：

首先通过多种途径获取人口信息数据集，或者包括爬取招聘网站的数据。其次，一旦获得了数据集，接下来需要进行数据清洗和预处理。数据清洗是为了确保数据的质量和完整性，包括去除重复项、处理缺失值、纠正错误数据等。预处理则包括数据格式化、标准化、转换等，以便后续的分析和应用。数据清洗使用的是pandas库进行分析，结合Scrapy框架进行数据爬取和清洗，确保数据的准确性和可用性。数据存储采用了MySQL，确保数据的安全和可扩展性。

创建一个MySQL数据库的连接引擎，使用root用户和密码为123456来连接名为spider5nw5u40i的数据库，使用pandas的read_sql函数从数据库中读取数据。代码如下所示。

*def pandas_filter(self):
engine =
create_engine('*MySQL**+py**MySQL**://root:123456@localhost/spider5nw5u40i?charset=UTF8MB4')
df = pd.read_sql('**select * from**guangdonglvyou**limit
50**'** , con = engine)

首先，检查DataFrame对象df是否存在重复的行，使用'df.drop_duplicates()'函数删除对象中重复行。调用'df.isnull()'函数检测对象df'中的缺失值。随后调用'df.dropna()'函数删除具有缺失值的行。'df.fillna(value='暂无')'函数将对象df中的缺失值替换为指定的值'暂无'。代码如下所示。

df.duplicated()
df.drop_duplicates()
df.isnull()
df.dropna()
df.fillna(value = *'*暂无**'**)

生成一个包含200个介于0到1000之间的随机整数的数组a，然后定义了一个布尔条件cond，用于筛选满足a在100到800之间的元素。生成一个包含10万个符合标准正态分布的随机数的数组b，定义一个布尔条件cond，用于筛选满足b的绝对值大于3的元素。

创建一个形状为10000行3列的DataFrame
df2，其中的数据是符合标准正态分布的随机数。定义一个布尔条件cond，用于筛选在df2中任意一列的值大于三倍标准差的行。该行代码使用索引操作df2[cond].index，获取满足条件cond的行的索引。删除具有指定索引的行，并返回更新后的对象df2。代码如下所示。

a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)
cond = (a<=800) & (a>=100)
a[cond]
b = np.random.randn(100000)
cond = np.abs(b) > 3 * 1
b[cond]
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))
cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)
index = df2[cond].index
df2.drop(labels=index,axis = 0)

移除HTML标签，首先，检查html参数是否为None，如果是则返回空字符串。然后使用正则表达式模式匹配HTML标签的正则表达式（<[^>]+>），并通过re.sub函数将匹配到的HTML标签替换为空字符串。最后使用strip函数去除字符串两端的空白字符，并返回处理后的结果。代码如下所示。

def remove_html(self, html):
if html == None:
return ''
pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
return pattern.sub('', html).strip()

进行数据库连接，首先从设置中获取数据库的连接参数，包括数据库类型、主机地址、端口号、用户名和密码。如果没有指定数据库名称，则尝试从self.databaseName中获取。然后根据数据库类型选择相应的数据库连接方式，如果是MySQL，则使用pyMySQL库进行连接，否则使用pymssql库进行连接。最后返回连接对象connect。代码如下所示。

*def db_connect(self):
type = self.settings.get('TYPE' , '*MySQL**')
host = self.settings.get('HOST' , 'localhost')
port = int(self.settings.get('PORT' , 3306))
user = self.settings.get('USER' , 'root')
password = self.settings.get('PASSWORD' , '123456'**)

*try :
database = self.databaseName
except :
database = self.settings.get('DATABASE' , ''*)

*if type == '*MySQL**' :
connect = pyMySQL.connect(host=host, port=port, db=database, user=user,
passwd=password, charset='utf8')
else :
connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password,
database=database)
return** connect

将处理好的数据进行数据存储，定义一个包含插入语句的sql字符串，目标数据库表是guangdonglvyou，列名包括id、jobname、salary等，从表5nw5u40i_guangdonglvyou中选择符合条件的数据，将这些数据插入到目标表中。执行sql语句，将临时数据插入到目标表中，最后提交事务和关闭数据库连接。部分代码如下所示。

plat = platform.system().lower() if not self.realtime and (plat == 'linux' or
plat == 'windows'): connect = self.db_connect() cursor = connect.cursor() if
self.table_exists(cursor, '3zot8a0f_guangdonglvyou') == 1: cursor.close()
connect.close() self.temp_data() Return pageNum = 1 + 1

数据可视化大屏

管理员在完成数据爬取后，可在看板页面查看系统简介、词云展示、人口数据分析、城市人口统计、年份人口总数统计、旅游信息总数、人口数据总数、旅游信息详情等实时分析图进行可视化管理；看板大屏选用Echart作为数据可视化工具，它是一个由JavaScript实现的开源可视化库，能够无缝整合到Java Web应用中。Echart的优势在于拥有丰富的图表类型和高度的定制化能力，让管理人员能通过直观的图表清晰掌握人口数据的各项情况。为实现人口数据信息的自动化收集与更新，我们将Apache Spark作为爬虫技术的基础。Spark的分布式计算能力使得系统能够高效处理大规模数据，无论是从互联网抓取最新人口数据信息，还是对内部数据进行ETL（提取、转换、加载）操作，都能确保数据的实时性与准确性。

对收集到的大量数据进行存储和分析。看板页面如图5-10所示：

论文参考

包含1 绪 论、1.1研究背景与意义、1