基于Python的運(yùn)城旅游數(shù)據(jù)可視化分析＊

張 樂，孫怡芳

(運(yùn)城學(xué)院數(shù)學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院，山西 運(yùn)城 044000)

0 引言

運(yùn)城地區(qū)，自古就有“河?xùn)|”的稱號(hào)，位于黃河的中游，與陜西省渭南市、河南省三門峽市隔黃河相望。運(yùn)城地區(qū)的名勝古跡不勝枚舉，文物旅游景點(diǎn)高達(dá)1600余處，其中市級(jí)以上重點(diǎn)文物保護(hù)單位170余處，全國(guó)重點(diǎn)文物保護(hù)單位90處，是全國(guó)重點(diǎn)文物保護(hù)單位數(shù)量最多的地級(jí)市。但網(wǎng)絡(luò)上有關(guān)運(yùn)城旅游的數(shù)據(jù)復(fù)雜繁瑣，如何快速的通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來(lái)了解運(yùn)城的旅游的發(fā)展?fàn)顩r，是本文的主要研究意義。

本文主要使用Python 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，主要包括數(shù)據(jù)的爬取和可視化兩部分。首先通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集數(shù)據(jù)，使用requests提取網(wǎng)頁(yè)源碼，利用xpath、re和Beautiul-Soup提取源碼中目標(biāo)數(shù)據(jù)，以csv文件進(jìn)行存儲(chǔ)；其次對(duì)爬取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理并進(jìn)行可視化分析，使用Matplotlib 庫(kù)將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)為柱狀圖、餅圖和詞云等，使用wordcloud庫(kù)進(jìn)行詞云的制作。

1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲和數(shù)據(jù)可視化

1.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)介紹

網(wǎng)絡(luò)爬蟲，是按照一定的規(guī)則和策略自動(dòng)爬取網(wǎng)站某些數(shù)據(jù)信息的程序。網(wǎng)絡(luò)爬蟲是模擬瀏覽器的過程，通過模擬瀏覽器進(jìn)行網(wǎng)站的訪問，訪問到瀏覽器后將網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行下載爬取，從下載的網(wǎng)頁(yè)中提取目標(biāo)數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行解析，從而達(dá)到自動(dòng)爬取的目的。Python語(yǔ)言是網(wǎng)絡(luò)爬蟲中使用最為廣泛的語(yǔ)言。

1.2 可視化技術(shù)介紹

可視化技術(shù)是數(shù)據(jù)分析的一種，是將復(fù)雜且繁瑣的大量數(shù)據(jù)經(jīng)過可視化處理，形成直觀、高效、容易理解的圖表，分析得出數(shù)據(jù)中有價(jià)值的信息，然后更深層次的理解數(shù)據(jù)。

Matplotlib屬于Python中的一個(gè)可視化繪圖庫(kù)，其功能強(qiáng)大且具有豐富的擴(kuò)展，夠?qū)崿F(xiàn)柱狀圖、餅圖、散點(diǎn)圖、折線圖等的繪制，從而實(shí)現(xiàn)快捷的可視化。

詞云通過Python 中的第三方庫(kù)使用wordcloud 庫(kù)實(shí)現(xiàn)，是對(duì)文本中高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化的展現(xiàn)，將多數(shù)低頻、質(zhì)量低、與主題無(wú)關(guān)的詞語(yǔ)過濾，將質(zhì)量高且頻次高的篩選出進(jìn)行展示，方便使用者對(duì)長(zhǎng)文本的主旨快速掌握。

2 數(shù)據(jù)爬取過程

運(yùn)城旅游數(shù)據(jù)可視化分析的數(shù)據(jù)采集模塊主要是對(duì)旅游網(wǎng)站中有關(guān)運(yùn)城的旅游數(shù)據(jù)進(jìn)行爬取、解析和數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)功能。數(shù)據(jù)的采集分網(wǎng)頁(yè)分析和數(shù)據(jù)爬取兩部分，流程圖如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)的采取流程圖

2.1 網(wǎng)頁(yè)分析

國(guó)內(nèi)各大旅游網(wǎng)站中，其中途牛、驢媽媽、同程旅游網(wǎng)站在有關(guān)行程路線、游記、點(diǎn)評(píng)等有不同程度的缺失，有關(guān)運(yùn)城的旅游信息較少。相對(duì)而言，“馬蜂窩”和“去哪兒”旅游網(wǎng)站各方面信息比較完整，有關(guān)運(yùn)城市的旅游數(shù)據(jù)很豐富，保證了數(shù)據(jù)的相對(duì)完整性、真實(shí)性。

首先查看網(wǎng)頁(yè)源代碼，以“去哪兒旅游”網(wǎng)為例，使用Edge 瀏覽器打開“去哪兒旅游”網(wǎng)站運(yùn)城地區(qū)的主頁(yè)，然后按F12鍵或者鼠標(biāo)右鍵點(diǎn)擊選擇“檢查”，可打開調(diào)試窗口查看到網(wǎng)頁(yè)源代碼。

在后續(xù)爬蟲過程中要進(jìn)行反爬蟲機(jī)制，要進(jìn)行請(qǐng)求頭的模擬，通過調(diào)試窗口查找瀏覽器的請(qǐng)求頭，如圖2所示。

圖2 請(qǐng)求頭頁(yè)面

2.2 數(shù)據(jù)爬取

網(wǎng)頁(yè)爬取，是利用requests 對(duì)網(wǎng)頁(yè)的源代碼進(jìn)行爬取下載。

礦物成分簡(jiǎn)單，礦石礦物主要有閃鋅礦，次為方鉛礦、黃鐵礦；脈石礦物主要有方解石，見白云石、重晶石等。閃鋅礦自形—半自形粒狀，結(jié)晶較粗，一般粒徑為0.25～2 mm，約占80～90%，多為淡黃色～米黃色，肉眼清晰易辨，少量高角度細(xì)脈中閃鋅礦為棕褐色—黑褐色；方鉛礦以自形晶為主，粒徑一般1～4 mm；黃鐵礦自形—半自形晶粒狀產(chǎn)出，以粒徑0.2～0. 5 mm為主。方解石很普遍，存在于各種礦石類型，白云石、重晶石主要分布于細(xì)脈中。

首先確定網(wǎng)頁(yè)的初始鏈接，使用requests 庫(kù)中的get 方法進(jìn)行HTTP 請(qǐng)求，但如果以此方法直接對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行訪問，會(huì)有錯(cuò)誤產(chǎn)生，因?yàn)榫W(wǎng)站服務(wù)器檢測(cè)到并非瀏覽器訪問，拒絕訪問。所以要制定相應(yīng)的反爬蟲策略，反爬蟲的方法主要是爬蟲時(shí)進(jìn)行偽裝，來(lái)模擬瀏覽器的訪問。通過創(chuàng)建請(qǐng)求頭來(lái)進(jìn)行模擬，在URL鏈接插入的同時(shí)將已經(jīng)準(zhǔn)備好的瀏覽器請(qǐng)求頭填入，來(lái)避免爬蟲被攔截。

在使用requests 獲取到網(wǎng)站源代碼后，得到的HTML 文檔，其含有關(guān)于網(wǎng)站所的HTML 標(biāo)簽，目標(biāo)數(shù)據(jù)包含在這些標(biāo)簽中，因此要對(duì)這些標(biāo)簽進(jìn)行解析來(lái)獲取想要的信息。在對(duì)HTML 文檔進(jìn)行解析時(shí)，主要使用BeautifulSoup 庫(kù)來(lái)進(jìn)行解析，同時(shí)也可以使用re正則或者Xpath對(duì)進(jìn)行解析提取目標(biāo)信息。

在對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，每頁(yè)中各個(gè)景點(diǎn)的信息都在＜ulclass=”list_itemclrfix”＞＜/ul＞模塊下，如圖3所示。然后調(diào)用BeaytifulSoup 中的方法find_all，傳入?yún)?shù)name 得到列表，通過遍歷列表，獲取每個(gè)li 標(biāo)簽中的值，得到每個(gè)景點(diǎn)的相應(yīng)信息。

圖3 景點(diǎn)的信息所在模塊

將爬取到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一個(gè)csv 文件中，包括用戶的ID、景點(diǎn)的po（i景點(diǎn)的編號(hào)）、用戶的評(píng)論分?jǐn)?shù)、評(píng)論時(shí)間以及評(píng)論等內(nèi)容。

3 數(shù)據(jù)可視化分析

3.1 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)分析過程主要是對(duì)運(yùn)城旅游數(shù)據(jù)中的用戶評(píng)論進(jìn)行處理，這部分主要處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于用戶評(píng)論這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要用Jieba庫(kù)進(jìn)行分詞以及去掉停用詞處理。

在使用Jieba 分詞時(shí)，首先進(jìn)行初始化字典，然后切分短語(yǔ)，利用正則將文本切分成一個(gè)個(gè)語(yǔ)句，通過字符串匹配，構(gòu)建所有可能分詞情況的又向無(wú)環(huán)圖（DAG）。然后構(gòu)建節(jié)點(diǎn)最大路徑概率，以及結(jié)束位置。計(jì)算每個(gè)漢字節(jié)點(diǎn)到語(yǔ)句結(jié)尾的所有路徑的最大概率，并記下最大概率時(shí)再DAG中對(duì)應(yīng)的該字詞的結(jié)束位置。根據(jù)節(jié)點(diǎn)的路徑進(jìn)行字詞切割分組的結(jié)果就是分詞結(jié)果，Jieba 通過yield 將分好的詞存儲(chǔ)在列表中逐個(gè)返回。

分詞結(jié)束后，會(huì)發(fā)現(xiàn)很多對(duì)于分析結(jié)果無(wú)意義的詞，將這些詞稱為停用詞。例如“的”，“就”，“有”，“可以”，“也”，“都”，“很”等字詞。所以需要將這些詞過濾掉從而減少數(shù)據(jù)噪聲，提高分析效率。過濾詞使用ordcloud 中的方法stopwords，直接將停用的詞編輯到stopwords即可。

3.2 數(shù)據(jù)可視化分析

數(shù)據(jù)可視化主要包括Matplotlib 圖表的生成和wordcloud詞云制作。

⑴評(píng)論量分析

通過Pandas 從csv 文件中將需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取切片然后傳入Matplotlib 中進(jìn)行圖表繪制，將2017 年之后的每年的評(píng)論量繪制成條形圖，如圖4所示。

圖4 每年的評(píng)論量

由圖4可看出，近些年來(lái)，運(yùn)城的旅游人數(shù)在逐年增加，2020 年和2021 年上半年因受國(guó)內(nèi)外疫情影響，旅游人數(shù)減少，但是也有較多的旅游人次，可見運(yùn)城的旅游發(fā)展逐年受到關(guān)注，知名度越來(lái)越高。

⑵評(píng)分結(jié)果分析

通過matplotlib 庫(kù)對(duì)網(wǎng)頁(yè)中有關(guān)運(yùn)城旅游評(píng)分結(jié)果進(jìn)行分析，并繪制為餅狀圖，如圖5所示。

圖5 評(píng)分結(jié)果

由圖5可看出，游客對(duì)運(yùn)城景區(qū)的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，超過一半的游客對(duì)運(yùn)城的景區(qū)給予滿分評(píng)價(jià)，百分之九十的游客給予比較滿意的評(píng)價(jià)，百分之十五左右的游客不太滿意，可見游客對(duì)運(yùn)城旅游大部分評(píng)價(jià)很高。

⑶景點(diǎn)數(shù)量分析

通過對(duì)運(yùn)城各個(gè)縣區(qū)的景點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行爬取分析，繪制出條形圖，如圖6所示。

由圖6可看出，運(yùn)城的旅游資源十分豐富，并且運(yùn)城的旅游分布廣泛，每個(gè)縣區(qū)都有一定數(shù)量的旅游景點(diǎn)。其中運(yùn)城鹽湖區(qū)和永濟(jì)市、芮城縣的旅游景點(diǎn)數(shù)量最多，聞喜、絳縣的旅游景點(diǎn)數(shù)量最少。

圖6 各個(gè)縣區(qū)的景點(diǎn)數(shù)量

⑷評(píng)論文本分析

通過Jieba 分詞將有關(guān)運(yùn)城旅游的評(píng)論文本進(jìn)行分詞，同時(shí)篩選出停用詞，然后傳入wordcloud 進(jìn)行詞云的生成，如圖7所示。

圖7 景點(diǎn)評(píng)論文本

由圖7 可看出，運(yùn)城的旅游景點(diǎn)的吸引游客之處主要在于景點(diǎn)的歷史、建筑風(fēng)格、風(fēng)景特色、壁畫以及黃河文化，運(yùn)城比較受歡迎的景點(diǎn)有鸛雀樓、黃河大鐵牛、永樂宮、普救寺以及解州關(guān)帝廟。詞云中的“值得”一詞說(shuō)明游客對(duì)運(yùn)城景點(diǎn)反饋很好。

4 結(jié)論

本文通過Python 網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)對(duì)運(yùn)城旅游數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，快速了解到運(yùn)城旅游發(fā)展現(xiàn)狀：①在2017年以來(lái)運(yùn)城旅游人數(shù)在逐年上升，運(yùn)城旅游的知名度提高；②游客對(duì)運(yùn)城的評(píng)價(jià)很高，游客對(duì)運(yùn)城的旅游給予肯定的態(tài)度；③運(yùn)城的旅游資源十分豐富，并且分布范圍廣；④運(yùn)城旅游主要受歡迎的景點(diǎn)有黃河大鐵牛、永樂宮、普救寺等景點(diǎn)。

由此可知，運(yùn)城的建筑文物十分豐富，應(yīng)該加強(qiáng)文物的修復(fù)與保護(hù)力度，重視其中的歷史文化與藝術(shù)價(jià)值，保護(hù)好運(yùn)城的文物旅游資源；同時(shí)有關(guān)黃河文化的旅游也要大力發(fā)展，可以打造獨(dú)有的黃河文化旅游路線。

本文數(shù)據(jù)可視化的呈現(xiàn)，對(duì)運(yùn)城未來(lái)旅游業(yè)的發(fā)展可以提供一定的參考價(jià)值，但是還有很多不足之處需要改進(jìn)，例如數(shù)據(jù)的獲取量并不是十分充足，還有諸多有關(guān)運(yùn)城旅游的特色之處沒有體現(xiàn)出來(lái)，可以根據(jù)旅游網(wǎng)站不斷增加的數(shù)據(jù)來(lái)彌補(bǔ)現(xiàn)有的不足之處，從而實(shí)現(xiàn)更全面、更深入的分析。