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抓取携程网铁路列车时刻表的数据.py

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简介:
本Python脚本用于自动抓取并解析携程网上的铁路列车时刻表数据,方便用户查询和分析全国各城市间的列车运行情况。 爬取携程网列车时刻表的信息。

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  • .py
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    本Python脚本用于自动抓取并解析携程网上的铁路列车时刻表数据,方便用户查询和分析全国各城市间的列车运行情况。 爬取携程网列车时刻表的信息。
  • 全国(Access库)
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    《全国铁路列车时刻表》为用户提供便捷查询全国各地火车运行时间及站点信息,基于Access数据库设计,方便数据管理和维护。 全国火车时刻表(Access数据库),只有一个Access数据库,可以用来进行二次开发。
  • 优质
    铁路时刻表数据库是一款全面记录和管理全国各地火车班次、发车时间及到达时间的应用程序或网站。它为用户提供准确及时的列车运行信息查询服务,帮助旅客轻松规划出行路线,节省宝贵的时间和精力。 火车时刻表数据库(ACCESS版)
  • 2021年6月全国
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    《2021年6月全国铁路列车时刻表》提供了当月中国各主要城市间列车运行的具体时间安排,为乘客规划出行路线和购票提供便利。 2021年6月全国火车时刻表包含了station_telecode(车站电报码)、车次号、bureau_code(铁路局代码)、arrive_day_diff(到达日期差异)、arrive_time(预计到达时间)、update_arrive_time(更新后的到达时间)、start_time(发车时间)、update_start_time(更新后的发车时间)、start_day_diff(出发日期差异)、start_date(出发日期)、stop_date(停止服务日期)、station_train_date(列车停靠站信息的日期)、city_code(城市代码)、same_city_code(同城市代码)和stopover_time、running_time等中间站信息。
  • 全国(包含高
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    本书详尽收录了全国各城市间的列车时刻信息,特别涵盖了高速铁路班次,便于旅客规划出行路线与时间。 可以详细查询到列车的时刻信息,方便快捷。
  • IP138大全.rar
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    IP138铁路时刻表数据大全提供了全面的中国铁路列车时刻信息,包括全国各地火车站的列车到达、出发时间等实用资讯,便于旅客规划行程。 使用wget爬取ip138.com铁路时刻表镜像网站的数据。通过解析这些网页可以获取全国的铁路时刻表信息。该网站提供内置下载简单教程。网站地址为:https://qq.ip138.com/train/,去掉链接后的描述如下: 利用wget工具抓取ip138.com上发布的关于中国铁路列车时刻表的信息,并对其进行分析以提取出完整的列车运行时间数据。这个过程包括了对相关网页的解析和下载操作指导的学习资源。
  • 自收集中国(涵盖普通与高速2007-2024)
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    本数据集包含从2007年至2024年间中国普通铁路及高速铁路的详细列车时刻信息,为研究交通发展、规划出行提供全面资料。 07-13年的数据来源于铁道部的列车时刻表,而14-24年(除了缺失的22、23年)的数据则来自12306平台。这些数据包含车站信息、线路详情以及出发时间、到达时间和停留时间等关键信息,并且部分年份还包含了里程和票价的信息。该数据集适用于多年份比较研究及铁路网络分析。
  • 基于Python 3.6及PyQt5中国系统.zip
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    本项目为一个使用Python 3.6和PyQt5开发的中国铁路列车时刻表查询系统,提供便捷的火车时刻信息检索服务。 本系统支持读取和导出ETRC列车运行图系统的运行图文件(*.trc)。但由于两软件功能存在差异,在此过程中可能会导致部分信息的丢失。与ETRC列车运行图系统相比,本系统在实现上各有侧重。例如,ETRC列车运行图系统具有动态运行图这一显著特点,而该功能目前不被本系统支持。 对于需要精确到客运时刻的需求而言,ETRC列车运行图系统配备了较为完善的线路数据库和车次时刻数据库。相比之下,本系统的线路及车次数据库则依赖于外部文件,并且当前这些数据并不完整。
  • 201207版本完整
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    本资料为2012年7月版的全面列车时刻表数据集,涵盖全国主要城市的火车班次、到站时间及发车时间等详细信息。 该火车时刻表数据从官方获取,包含当前开行的4143个车次的所有详细信息(包括车站、票价等),共计有44663条记录。本站的时刻表数据库会不断更新,但由于数据量庞大,并不能保证每次都能及时进行更新。近期由于数据源变动的影响,我们对数据库和相关处理程序进行了重新开发,部分字段有所调整,请用户留意。 为了更好地满足广大网友的需求,在调整后的数据库中增加了“里程”与“列车类型”的信息,以方便大家计算票价。“票价”以及“里程”等字段已改为数字格式,“历时”则被设定为时间型,这样便于后续的计算和统计。同时,车次及站序两个字段被设为联合主键,这使得索引查询更加高效。 对于不同类型的列车来说: - C字头城际列车:共160个车次; - D字头动车组:共有958个车次; - G字头高速动车:包括523个车次; - Z字头直快列车:有52个车次; - T字头特快列车:共计296个车次; - K字头快速列车:包含1220个车次; - 普通快速列车(普快):总计845个车次; - Y字头旅游专列:共设有6个车次; - L字头临时列车:有48个车次; - Q字头列车:共计3个车次; - S字头列车:包括32个车次。 为了优化数据冗余量和查询速度,所有列车时刻信息均存储于同一张表内。该表格的字段及类型如下: | 字段名称 | 数据类型 | 描述 | | -------- | ---------- | ---- | | ID | 文本 | 列车编号 | | Type | 文本 | 列车型号(如普快、空调快速等)| | S_No | 数字 | 站序 | | Station | 文本 | 车站名称 | | Day | 数字 | 运行日期(当天第几天运行的列车)| | A_Time | 时间类型 | 到达时间 | | D_Time | 时间类型 | 离开时间 | | Distance | 数字 | 行程里程 | | P1 | 数字 | 硬座/一等座票价(根据列车类型)| | P2 | 数字 | 硬卧/二等座票价(同样依据列车种类)| | P3 | 数字 | 软座或特等座位的费用 | | P4 | 数字 | 对于软卧车票的价格 | 示例查询: 从枣庄站到北京站的所有列车信息可以通过以下两种SQL语句获取: ```sql SELECT T1.* FROM Train AS T1, Train AS T2, Train AS T3 WHERE T2.Station=枣庄 AND T3.Station=北京 AND (T2.S_No < T3.S_No) AND (T2.ID = T3.ID) AND (T1.ID = T2.ID); ``` 或者: ```sql SELECT * FROM Train WHERE ID IN ( SELECT T1.ID FROM Train AS T1 INNER JOIN Train AS T2 ON T1.ID = T2.ID WHERE T1.Station=枣庄 AND T2.Station=北京 AND (T1.S_No < T2.S_No) ); ```
  • Python评论.zip
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    本资源提供了使用Python编程语言从携程网站自动收集和解析用户评论数据的方法与代码示例,便于数据分析与挖掘。 Python爬取携程网评论的代码或项目通常会被打包成.zip文件分享给其他开发者或研究人员使用。这样的资源可以帮助大家更方便地获取并分析用户在携程网站上的评价信息,以便进行旅游相关数据的研究或者产品优化等工作。