- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏海天一树
爬取百度百科5A景点摘要并实现分词
1.png 这里baike_spider.py用来爬取景点摘要，内容放在senic_spots目录中； cut_word.py用来分词，分词结果放在cut_word_result中； scenic_spots _5A.txt中列出了所要爬取的景点的名称，具体内容如下： 北京故宫 天坛公园 颐和园 八达岭 慕田峪长城 明十三陵 恭王府 北京奥林匹克公园 注意，scenic_spots和cut_word_result 三、爬取景点摘要 baike_spider.py中的代码： import os import time import codecs import shutil from selenium import os.path.isdir(path): shutil.rmtree(path, True) os.makedirs(path) source = open("scenic_spots_5A.txt 5.png 五、参考 https://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50256163
60320发布于 2018-07-25 - 来自专栏成猿之路
Python代码告诉你国庆哪些景点爆满
说起国庆，塞车与爆满这两个词必不可少，去年国庆我在想要是我能提前知道哪些景点爆满就好了，就不用去凑热闹了。于是我开始折腾，想用 python 抓取有关出行方面的数据，便有了这篇文章。 然而，就这样半天过去了，突然想到，要出行肯定会查找相关的出行攻略吧，那么关键词就是一个突破口，可以查询百度指数来看看哪些景点被查询的次数最多，那么就可以大概知道哪些景点会爆满了。 统计结果 此次的统计结果只是从侧面反映景点爆满的问题，未必是完全准确的，仅供参考。此次统计的景点共有 100 个： ? ? ? 关于数据清洗方面，这里筛选了数据量过小，和数据量异常大的景点，详情在源码中查看。 ? 搜狗指数 # 这是数据展示的代码片段 def show_data(self): for index in range(5): queryArgs = {"day_avg_pv":
82610发布于 2019-08-08 - 来自专栏毕设程序汇总
基于大数据架构实现景点游客数据分析平台，全国景点游客数据管理系统
随着最近几年旅游行业的兴起，越来越多的景区景点将传统模式的线下统计模式变更成为了线上分析统计模式，线上对景区游客数据的管理与监督的新型模式。 很多的景点采用游客数据分析平台系统，在线上对不同景点内部的游客数据进行管理，对景区各部门的员工进行管理，实现游客旅游数据分析的数字化，一体化。 实现了不同地区各类景点对用户实时动态的掌控，满足景区管理者的分析需求。 ，主要采用java JSOUP+Chromdriver结合的方式，其中JSOUP 方式主要获取全国各大景区的网站地址，chromedriver用于模拟用户请求获取景点游客的实时数据，不断提高优化提高景点游客数据的采集精准度 String hjzr_mx = doc.select("body > div.wrap > div.article.w680 > div:nth-child(5)
83430编辑于 2022-12-02 - 来自专栏杰凡IT
Java基于springboot开发的景点旅游项目
share_source=copy_web&vd_source=11344bb73ef9b33550b8202d07ae139b主要功能：用户可浏览搜索旅游景点（分为收费和免费景点），购票（支持多规格套餐购票 角色：管理员+注册用户技术：springboot+bootstrap+vue.js前台：首页：聚合最新景点和最新游记；景点：分页，根据名称搜索；景点详情：展示景点图文，分页评论，发布评论，删除我发布的评论 免费景点不具备下单功能；游记：分页，根据名称搜索；景点详情：展示景点图文，分页评论，发布评论，删除我发布的评论 ；其他：登录，注册，退出。 管理员功能：游记管理，游记评论管理，景点管理，添加景点：可以添加免费景点或收费景点，收费景点可添加多规格套餐；景点评论管理，用户管理，订单管理， 登录，退出。
40720编辑于 2023-11-04 - 来自专栏大数据文摘
全球景点之手机安全排行榜
导读：一家移动安全公司发现旅游者常去的一些景点很危险。公司发现恶意WIFI最有可能出现在纽约时代广场和法国巴黎圣母院。而迪斯尼乐园、金门公园和中国香港海洋公园也有危险。 以下图表是世界上最受欢迎的景点，但也可能存在手机安全隐患。 纽约时代广场、巴黎圣母院和法国迪尼斯乐园被认为是手机最容易被黑客攻击的三个景点。 而旧金山的金门公园、中国香港海洋公园和拉斯维加斯的赌城大道是手机最容易被黑客攻击的三个景点。 旅游景点中手机最安全的地方依次是印度泰姬陵、日本大阪的环球影城以及中国长城。 安卓设备相对比较容易连接到恶意WIFI。
93150发布于 2018-05-21 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
盛夏海边，用Python分析青岛哪些景点性价比高
1,50): try: params = ( ('from', 'mps_search_suggest_h'), ('keyword', '\u897F\u5B89 BF%E5%AE%89.html', headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser 2、热度Top10景点 从景点评分来看，栈桥评分最高，5分满分。其次是崂山，是4.1分。怪不得一搜索青岛的旅游攻略，每一个里面都有这几个景点。 5、月销额Top20景点 从下图可以看出、月销额前四的分别是方特，307314；海底世界，284640；野生动物世界，169205；极地海洋公园，147780。 7、景点等级分布 从北京景点等级分布来看，3A以上等级的景点为29个，其中3A级景点13个，4A级景点15个，5A级景点1个。 总结 通过上面简单的分析，我们大致可以获得以下几点发现： 1.
47320编辑于 2023-05-08 - 来自专栏HarmonyOS Next 三部曲
旅游景点网格布局（上）
}, { id: 5, name: '张家界', image: $r('app.media.zhangjiajie'), location: '湖南', price: 248 ('100%') .backgroundColor('#F5F5F5')}4.2 顶部搜索栏@Builderprivate SearchBar() { Row() { // 搜索框 Row .width('100%') .padding(12) } .width('100%') .backgroundColor(Color.White) .borderRadius(8)}5. }, { id: 5, name: '张家界', image: $r('app.media.zhangjiajie'), location: '湖南', this.SpotGrid() } .width('100%') .height('100%') .backgroundColor('#F5F5F5') } @Builder
24910编辑于 2025-06-06 - 来自专栏HarmonyOS Next 三部曲
旅游景点网格布局（下）
.scrollable(ScrollDirection.Vertical) .width('100%') .layoutWeight(1) .backgroundColor('#F5F5F5 5. '#1976D2' : '#F5F5F5') .borderRadius(16) .padding({ left: 12, right: 12, top: 6, bottom '#1976D2' : '#F5F5F5') .borderRadius(16) .padding({ left: 12, right: 12, top: 6, bottom 底部按钮 Row() { Button('取消') .width('48%') .height(40) .backgroundColor('#F5F5F5
21210编辑于 2025-06-06 - 来自专栏成套网站
基于springboot的郑州旅游景点推荐系统
他们期望能快速、精准地获取符合自身兴趣、预算、时间安排的旅游景点信息。 从旅游市场发展层面分析，郑州拥有众多知名景点，如少林寺、嵩山、黄河游览区等，还有独特的民俗文化和美食。但各景点间缺乏有效的整合与联动推广，旅游信息呈现碎片化状态。 旅游景点推荐系统能够整合郑州各类旅游资源，打破信息壁垒，实现信息的集中管理与精准推送。此外，数字化技术的飞速发展，为旅游景点推荐系统的构建提供了技术支撑。 郑州旅游景点推荐系统借助先进的数据分析和智能算法，能够深入了解游客的个性化需求，为其精准推送最合适的旅游景点、行程路线及相关服务信息。 5、系统实现
29610编辑于 2025-10-13 - 来自专栏伪君子的梦呓
Python 爬取飞猪上全国景点的数据
0 前言 前段时间有人找我写代码爬点东西，就是爬飞猪上全国景点的当月销量、优惠价、城市这些数据，等我写好了之后，他说不要了… 没辙，只能完善一下之后写出来了。 fliggy.csv", "w", encoding='utf-8-sig', newline="") as f: csv_write = csv.writer(f) csv_head = ["景点 得到的 links 是一个列表，需要一个一个获取需要的 href 属性，因为这个属性里面的就是景点的链接。 （可以把 soup 打印出来看一下） name 是景点名，city 是景点所在的城市，sell_count 是当月销量，scenic_price 是优惠价，price 是价格。 ? q=广州 就是爬飞猪上广州的景点；把广州改成广东就是爬广东的；改成中国，那就是爬飞猪上全国的景点。 文章还是得多写，好久没写了，居然没感觉了。
1.2K41发布于 2019-09-12 - <iframe width="1000px" name="main " src="user.html" height="50px"></iframe>来自专栏html5期末大作业
基于html+css+javascript+jquery制作北京景点介绍7页 WEB静态旅游景点区主题网页设计与制作
家乡旅游景点网页作业制作 网页代码运用了DIV盒子的使用方法，如盒子的嵌套、浮动、margin、border、background等属性的使用，外部大盒子设定居中，内部左中右布局，下方横向浮动排列，大学学习的前端知识点和布局方式都有运用 href="index.html" >网站首页
- 旅游攻略
- 景点墙
- 景点推荐
推荐景点
<div class="temp1" piclist p{text-align: center;line-height: 24px;} .piclist p.p2{color: chocolate;} .temp2{background: #f5f5f51.1K30编辑于 2022-08-16 - 来自专栏成套网站
基于用户评论分析挖掘的旅游景点推荐系统
大量游客在这些平台上留下了对旅游景点的详细评价，这些用户评论蕴含着丰富的信息，包括景点的特色、服务质量、环境状况、游客的真实感受和满意度等。 基于这些分析结果构建的旅游景点推荐系统，能够根据游客的个性化特征和历史行为，为其提供更加精准、个性化的旅游景点推荐，提高游客的旅游决策效率和旅游体验质量。 - 主题 - 用户偏好”关联图谱，量化游客对景点各维度的偏好强度。 应用场景也持续拓展，为满足游客日益显著的个性化需求，系统整合用户历史行为数据，结合协同过滤算法实现混合推荐，如针对带娃家庭推荐“亲子友好 + 低消费”景点，为摄影爱好者筛选“日出拍摄点”等主题景点。 5、系统实现
43410编辑于 2025-11-13 - 来自专栏腾讯位置服务
六一前夕“数”说国内热门亲子景点
由于篇幅有限，我们挑选了5个国内人气亲子景点，看看都有哪些有意思的数据发现。它们分别是广州长隆野生动物世界、北京八达岭野生动物世界、北京动物园、珠海长隆海洋王国、成都大熊猫繁育研究基地。 其他3个景点来自本省/直辖市的游客占比约4-5成。其中，北京八达岭野生动物世界和北京动物园的游客主要来自北京、河北、天津，而四川、陕西和重庆的游客则构成成都大熊猫繁育研究基地的主力军。 以下为5个景点游客的常住地分析： 从位置大数据来看，大部分游客在六一期间都选择就近出游。当然，对于时间自由并且经济条件允许的游客，则可以完全不受地域限制，任性地背上娃想去哪儿就去哪儿。 腾讯位置大数据显示，这5个景点的游客特征相对比较集中，在这里你大概率也会遇到与自己年龄相仿、趣味相投、素质相当的游客群体，没准儿还能搭个伴一起遛娃玩耍呢。 如果您想要获取以上5个景点的大数据报告的完整全文，可以点击文章最下方的“阅读全文”与我们取得联系。
73040发布于 2019-05-31 【智能体-获取当前位置的天气和景点信息】
获取当前位置的历史人文风景和天气信息，通常需要结合地理位置数据、天气API以及人文景点数据库。 Weather:", data.weather[0].description); console.log("Temperature:", data.main.temp); }); 查询历史人文景点 使用地图服务API（如Google Places API）搜索附近的历史景点： fetch(`https://maps.googleapis.com/maps/api/place/nearbysearch data.results.forEach(place => { console.log("Attraction:", place.name); }); }); 数据整合展示 将天气和景点信息整合展示 >`).join("") }`; document.body.append(weatherDiv, attractionsDiv); } 这种方法可实现自动获取当前位置的天气和景点信息
41510编辑于 2025-12-18- 来自专栏Python分享
Python爬取去哪了旅游景点数据
本次目标 爬取去哪了湖南旅游景点信息 https://piao.qunar.com/ticket/list.htm? from=mpshouye_hotdest_more&keyword=%E6%B9%96%E5%8D%97&page=1 ? BC%A0%E5%AE%B6%E7%95%8C.html? from=mps_search_suggest_c&keyword=%E5%BC%A0%E5%AE%B6%E7%95%8C&page={}'.format(page) headers = { ' ::text').get() # 月销 dit['月销'] = hot_num csv_writer.writerow(dit) 保存数据 f = open('旅游景点
1.4K20发布于 2020-11-04 - 来自专栏小詹同学
100 行 python 代码告诉你国庆哪些景点爆满
说起国庆，塞车与爆满这两个词必不可少，去年国庆我在想要是我能提前知道哪些景点爆满就好了，就不用去凑热闹了。于是我开始折腾，想用 python 抓取有关出行方面的数据，便有了这篇文章。 然而，就这样半天过去了，突然想到，要出行肯定会查找相关的出行攻略吧，那么关键词就是一个突破口，可以查询百度指数来看看哪些景点被查询的次数最多，那么就可以大概知道哪些景点会爆满了。 统计结果 此次的统计结果只是从侧面反映景点爆满的问题，未必是完全准确的，仅供参考。此次统计的景点共有 100 个： ? ? ? 关于数据清洗方面，这里筛选了数据量过小，和数据量异常大的景点，详情在源码中查看。 ? 搜狗指数 数据展示的代码片段 def show_data(self): for index in range(5): queryArgs = {"day_avg_pv": {"$
56630发布于 2019-11-12 - 来自专栏成套网站
2026版基于python的旅游景点推荐系统
利用Python开发旅游景点推荐系统，能够充分挖掘和分析游客的历史行为数据、偏好信息等，结合景点的地理位置、特色、评价等多维度数据，为游客提供个性化、精准化的旅游景点推荐。 通过精准推荐，能够引导游客前往一些相对冷门但具有独特魅力的景点，避免热门景点的过度拥挤，促进旅游市场的均衡发展。 在国外，基于Python的旅游景点推荐系统研究同样活跃。 4.3 Django框架Django是一个高级的Python Web框架，旨在帮助开发者快速、安全、可维护地构建网站[5]。 5、系统实现
44210编辑于 2025-10-28 - 来自专栏伪君子的梦呓
Python 爬取飞猪上全国景点的数据
0 前言 前段时间有人找我写代码爬点东西，就是爬飞猪上全国景点的当月销量、优惠价、城市这些数据，等我写好了之后，他说不要了… 没辙，只能完善一下之后写出来了。 fliggy.csv", "w", encoding='utf-8-sig', newline="") as f: csv_write = csv.writer(f) csv_head = ["景点 得到的 links 是一个列表，需要一个一个获取需要的 href 属性，因为这个属性里面的就是景点的链接。 （可以把 soup 打印出来看一下） name 是景点名，city 是景点所在的城市，sell_count 是当月销量，scenic_price 是优惠价，price 是价格。 q=广州 就是爬飞猪上广州的景点；把广州改成广东就是爬广东的；改成中国，那就是爬飞猪上全国的景点。 文章还是得多写，好久没写了，居然没感觉了。
3K10发布于 2019-09-09 - 来自专栏成套网站
基于微信小程序的旅游景点推荐系统
它能够为游客提供丰富、准确的景点信息，包括景点特色，周边配套设施等，帮助游客更好地了解景点，选择符合自己兴趣和需求的旅游目的地。 例如，对于想要去北京的游客，可以点击北京分类的景点，并提供详细的景点背景介绍和景点信息；此外，系统还提供在线购票功能，游客可以提前预订门票，避免在景区门口排队等待，节省时间和精力。 它采用简洁高效的技术架构，融合 HTML5、CSS 和 JavaScript 等前端技术，借助微信 API 实现丰富功能。 作为小程序开发框架，它简洁高效；在跨平台 App 开发方面，它能很好地解决兼容性问题；而在 H5 开发上，它也极为便利。 5、系统实现
49210编辑于 2025-10-08 - 来自专栏北京马哥教育
国庆不去哪儿:用python爬虫爬取热门景点并生成热力图
于是我萌生了通过旅游网站的景点销量来判断近期各景点流量情况的想法(这个想法很危险啊)。 所以这次的目标呢，是爬去哪儿网景点页面，并得到景点的信息，大家可以先思考下大概需要几步。 也就是说，如果我希望将景点的热门程度生成为热力图，我需要得到景点的经纬度，以及它的权重，景点的销量可以作为权重，并且这个数据应该是json格式的呈现方式。 5 百度经纬度api 肥肠悲伤的，(ಥ﹏ಥ)我没找到去哪儿景点的经纬度，以为这次学(zhuang)习(bi)计划要就此流产了。 然鹅，就算去掉了复杂信息，还有一些匹配不到的景点地址，于是我使用了嵌套try，如果景点地址匹配不到；就匹配景点名称，如果景点名称匹配不到；就匹配景点所在区域，如果依然匹配不到，那我……那我就……那我就跳过 400页(每页15个)的景点，结果可想而知，(ಥ﹏ಥ)为了调试因为数据增多出现的额外bug，最终的获取的景点数据大概在4k5条左右(爬取时间为2017年09月10日，爬取关键词：热门景点，仅代表当时销量
1.6K100发布于 2018-05-03
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号