【爬虫实战项目】Python爬虫批量旅游景点信息数据并保存本地（附源码）

前言

今天给大家介绍的是Python爬虫批量下载旅游景点信息数据，在这里给需要的小伙伴们代码，并且给出一点小心得。

首先是爬取之前应该尽可能伪装成浏览器而不被识别出来是爬虫，基本的是加请求头，但是这样的纯文本数据爬取的人会很多，所以我们需要考虑更换代理IP和随机更换请求头的方式来对旅游景点信息数据进行爬取。

在每次进行爬虫代码的编写之前，我们的第一步也是最重要的一步就是分析我们的网页。

通过分析我们发现在爬取过程中速度比较慢，所以我们还可以通过禁用谷歌浏览器图片、JavaScript等方式提升爬虫爬取速度。

开发工具

Python版本： 3.6

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

文中完整代码及文件，评论留言获取

数据来源查询分析

浏览器中打开我们要爬取的页面
按F12进入开发者工具，查看我们想要的旅游景点信息数据在哪里
这里我们需要页面数据就可以了

代码实现

for page in range(1, 12):# '{}'.format(page) 字符串格式化的方法print(f'===============================正在爬取第{page}页数据内容=======================================')time.sleep(2)url = f'https://piao.qunar.com/ticket/list_%E6%B9%98%E8%A5%BF.html?from=mps_search_suggest_h&keyword=%E6%B9%98%E8%A5%BF&page={page}'# 请求头:把python代码伪装成浏览器 给服务器发送请求headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36','Cookie': '你的Cookie'}response = requests.get(url=url, headers=headers)# 获取网页文本数据 response.text# print(response.text)# 解析数据selector = parsel.Selector(response.text)# css选择器 根据标签提取数据内容# 第一次提取 所以景区标签内容 返回的页是一个对象 列表# id选择器 直接可以使用# 开头lis = selector.css('#search-list .sight_item_detail')for li in lis:title = li.css('.name::text').get() # 景区level = li.css('.level::text').get() # 星级area = li.css('.area a::text').get() # 地区# attr属性选择器 replace() 字符串替换hot = li.css('.product_star_level em::attr(title)').get().replace('热度: ', '') # 热度hot = int(float(hot)*100)address = li.css('.address span::attr(title)').get() # 地址price = li.css('.sight_item_price em::text').get() # 价格hot_num = li.css('.hot_num::text').get() # 销量intro = li.css('.intro::text').get() # 简介href = li.css('.name::attr(href)').get() # 详情页href = 'https://piao.qunar.com/' + hrefdit = {'景区': title,'星级': level,'地区': area,'热度': hot,'销量': hot_num,'地址': address,'价格': price,'简介': intro,'详情页': href,}

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效果展示

最后

为了感谢读者们，我想把我最近收藏的一些编程干货分享给大家，回馈每一个读者，希望能帮到你们。

里面有适合小白新手的实战教程给到大家~

快来和小鱼一起成长进步吧！

①　100+多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）

②　Python标准库（最全中文版）

③　爬虫项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）

④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）

⑤　Python学习路线图（告别不入流的学习）