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基于Python的携程景点及评论数据爬取源码+项目说明.zip

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简介:
本资源提供基于Python的携程网景点及其用户评论的数据抓取代码和详细文档。帮助开发者快速上手进行旅游相关数据分析或研究,适合初学者入门学习。包含完整源码与项目说明。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用,并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用,并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用,并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用,并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用,并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用,并确保可以正常运行。

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客服
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  • Python+.zip
    优质
    本资源提供基于Python的携程网景点及其用户评论的数据抓取代码和详细文档。帮助开发者快速上手进行旅游相关数据分析或研究,适合初学者入门学习。包含完整源码与项目说明。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用,并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用,并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用,并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用,并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用,并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用,并确保可以正常运行。
  • Python+.zip
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    本资料包提供了一个使用Python编写的程序代码,用于从携程旅行网站抓取景点信息及其用户评论。包含详细的项目文档和源代码,适合初学者了解网络爬虫技术在旅游行业中的应用。 【资源说明】 本项目包含基于Python的代码用于爬取携程景点及其评论数据,并附有详细的项目文档。 1. 该项目中的所有源码均已通过测试并成功运行,请放心下载使用。 2. 此资源适用于计算机相关专业的在校学生、教师及企业员工,同时也适合编程初学者学习与进阶。此外,该代码也可作为毕业设计、课程作业或项目的初步演示内容。 3. 如果您有一定的基础,可以在此项目基础上进行修改以实现更多功能。 爬取结果包括两部分:`datapoi.csv` 文件包含景点数据;而 `datacomment{id}.csv` 则对应于特定ID的景点评论信息。 对于评论内容的获取有两种途径: 1. 在配置文件 `config.ini` 中将 `isCrawlComment` 设置为 1,然后运行脚本 `poi_crawl.py` ,这会在爬取景点数据的同时抓取其相关评论。 2. 将上述配置项设为0,并在完成景点信息的获取后单独执行脚本 `comment_crawl.py` 来收集所有已知景点的用户评价。 每次程序启动前,会自动备份上一次的数据结果到文件夹中的名为 `back.csv` 的文件中。 数据表中的“价格”和“最低价”字段暂无实际参考价值。 后四种人群门票的价格代表的是经过销量加权后的预估平均值;如需调整,请修改 `GetTicketPrice` 函数。 景点信息里的开放时间和优惠政策是以json格式存储的; 评论内容则以以下形式展示: - 用户ID - 评论文本 - 发送时间戳 - 赞同数
  • 分析
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    本项目旨在通过爬虫技术获取携程网上的景区评论数据,并进行深入的数据分析,以挖掘游客对各景区的评价趋势和偏好。 携程作为中国知名的在线旅行服务平台,为用户提供丰富的旅游相关信息与服务。本项目的主要目标是通过Python编程语言自动化地从携程网站爬取特定景点的相关信息,并对这些信息进行系统化的分析和处理。涉及的关键信息包括景点的基础数据、用户评分以及用户的评论内容。 在爬虫技术的应用中,首先需要确定目标景点的关键词,然后利用Python编写脚本,对携程网上的相关内容进行抓取。鉴于网站页面结构及数据加载方式可能发生变化,通常会使用如Selenium等工具模拟浏览器操作以适应动态网页的内容获取需求。 成功完成数据抓取后,接下来是对这些原始数据进行清洗和处理的步骤。这包括去除无效信息、纠正格式错误以及提取有用的数据点等内容。特别是对于用户评论部分,还需要执行更深入的文本分析工作,例如情感分析及关键词抽取等操作。通过这样的数据分析过程可以获取到关于景点的整体评价及其关注重点。 项目还包括数据可视化环节,即利用各种图表形式将上述结果直观地展示出来,如词云图、雷达图和饼图等。其中,词云能够清晰展现评论中高频词汇;而雷达图则用于比较不同景点在多个评分维度上的表现差异;最后通过饼图来显示用户评分的分布情况。 该项目不仅有助于收集关于特定旅游目的地的具体信息,还可以借助分析用户的反馈内容了解他们的偏好和需求,这对于旅游业者改进服务质量或针对问题进行优化具有重要的商业价值。此外,此项目还是一个很好的实践机会,用于提升Python编程能力和掌握数据分析技巧,并且在整个设计与实施过程中必须遵守法律法规及道德规范以确保合法合规的数据获取。 综上所述,该项目涵盖了网络爬虫技术、数据处理、自然语言处理以及数据可视化等多个计算机科学领域的知识应用。通过针对携程网站上的景点信息进行系统性的爬取和分析工作,既可以获得有价值的商业洞察力同时也能增强个人的技术实践能力。
  • 毕业设计——利用Python序++文档.zip
    优质
    本资源为一个完整的Python项目,旨在从携程网站抓取热门景点及其用户评论的数据。包含详细的代码注释、操作说明文档以及完整源码,便于学习爬虫技术与数据分析方法。 该资源包含导师指导并认可通过的高分设计项目,主要面向计算机相关专业的本科生进行毕业设计的学生以及需要实战练习的学习者。这些项目也可以作为课程设计或期末大作业使用。 所有上传的项目源码均经过个人毕设或课设、作业阶段,并在成功运行且功能正常后才被分享出来。答辩评审平均分达到96.5分,可以放心下载和使用! 1. 所有资源内的代码都已在测试中确认能够顺利运行并通过验证,请安心下载并利用。 2. 本项目适合计算机相关专业(包括但不限于计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等)的在校学生、教师或企业员工学习。同时,它也适用于初学者进行进阶学习,并且可以作为毕业设计项目、课程作业或其他初期立项演示的一部分内容使用。 3. 如果有一定的基础,你可以在现有代码的基础上进行修改以实现额外的功能,这同样适用于毕业设计、课设以及各种类型的作业。 下载后请先查看README.md文件(如果有的话),仅供个人学习参考之用,请勿用于商业用途。
  • Python.zip
    优质
    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。
  • 工具
    优质
    本工具为高效获取携程网上酒店、景点等用户评价信息而设计,适用于旅游数据分析和研究。它能够自动抓取大量评论数据,便于后续的数据挖掘与分析工作。 使用模拟浏览器的方法来爬取携程网上的在线评论时,可以自行添加header以增强数据抓取的灵活性和安全性。这种方法有助于更好地控制网络请求,并且可以根据需要进行相应的定制化设置。
  • Python豆瓣电影Top250分析可视化+.zip
    优质
    本项目包含使用Python编写的代码,用于从豆瓣电影Top250页面抓取数据,并进行详细的数据分析与可视化展示。包括原始代码和详细的项目说明文档。 【资源说明】1. 该资源包含项目的全部源码,下载后可以直接使用!2. 本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业及毕业设计项目,可供学习参考。3. 若将此资源作为“参考资料”,如需实现其他功能,则需要能够读懂代码,并且愿意深入研究和调试。基于Python爬取豆瓣电影Top250+数据分析与可视化源码+项目说明(应用Flask框架、Echarts、WordCloud等技术).zip
  • 网站酒店与情感分析资料.zip
    优质
    本项目旨在通过爬取携程网上的酒店评论数据,并运用自然语言处理技术进行情感分析,以评估顾客满意度及发现潜在问题。 人工智能项目资料涵盖了对携程网站的酒店评论爬取,并进行了数据预处理及基于情感分类的数据分析。该项目使用了jieba分词技术以及情感词典进行文本处理。 无论是计算机相关专业的在校学生、老师,还是企业界的探索者,这个项目都适合您。无论您是刚入门的新手,还是寻求更高层次进阶的资深人士,在这里都能找到所需的知识和资源。此外,该项目还可以作为毕业设计、课程作业或初期项目的演示材料使用。 本项目深入探讨了深度学习的基本原理、神经网络的应用以及自然语言处理技术等领域的知识,并提供了相关实战项目的源代码。这些资源可以帮助您从理论层面过渡到实践操作阶段。如果您已经具备一定的基础知识,可以通过修改和扩展现有源码来实现更多功能。 我们诚挚地邀请大家下载并使用本项目提供的所有资料,在人工智能领域共同探索前行的道路。同时欢迎与我们一起交流学习心得、分享经验成果,携手前进在这个充满挑战又蕴含无限可能的科技世界里!
  • IMDb电影情感分析Python.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python进行IMDb电影评论情感分析的完整项目,包括数据预处理、模型训练和评估等步骤,并附带详细文档。 【资源介绍】 该项目基于IMDB电影评论数据进行情感分析,并提供了完整的Python源码及项目说明文档。此项目是个人毕业设计的一部分,在答辩评审中获得了95分的高评分,所有代码均已调试测试,确保可以正常运行。 该资源非常适合计算机、通信工程、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业者使用,也可作为课程设计、大作业或毕业设计项目的参考材料。整体而言,该项目具有较高的学习与借鉴价值,并为有较强基础能力的用户提供了一定程度上的修改空间以实现更多功能。 项目结构如下: 1. wash.py:用于分词和数据清洗。 2. process-word2vec:利用word2vec模型获取单词特征向量。 3. sentence.py:将评论段落拆分为句子列表形式。 4. makefeature.py:计算平均特征向量以供后续使用。 5. process-ave-vec:基于上述步骤,对所有评论进行向量化处理,并采用随机森林算法预测情感倾向。 此外,项目还提供了k-means聚类分析的相关代码。