基于Python爬虫大屏可视化的热门旅游景点数据分析系统
作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码
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系统展示
管理员界面
用户界面
摘要
本研究设计并实现了一个基于Python、Django、Vue和MySQL的热门旅游景点数据分析系统，该系统结合了Python爬虫技术用于数据收集，并通过大屏可视化方式展示分析结果。系统采用前后端分离架构，后端基于Django框架开发，使用MySQL数据库存储数据；前端采用Vue框架构建，提供友好的用户界面和交互体验。研究通过收集和分析热门旅游景点的游客流量、消费习惯、满意度等数据，为景区管理者提供决策支持，优化资源配置，提升游客体验。
研究意义
该系统对旅游行业具有重要意义。首先，通过数据分析和可视化，景区管理者能够更清晰地了解游客的行为模式和偏好，从而优化旅游产品的设计和推广策略，提高旅游资源的利用效率和景区的经济效益。其次，系统能够及时发现并解决景区存在的问题，如设施不足、服务质量差等，从而提升游客满意度和忠诚度。此外，该研究有助于推动智慧旅游的发展，提升旅游行业的信息化和智能化水平，促进旅游业的可持续发展。
研究目的
本研究的主要目的是构建一个高效、稳定的热门旅游景点数据分析平台，实现数据的有效采集、存储与管理。通过数据分析技术，深入挖掘游客行为模式和旅游市场趋势，为旅游决策提供数据支持。同时，通过前端界面的友好设计，提升用户体验，增强用户粘性。此外，研究还旨在促进旅游资源的优化配置，提升旅游景点的整体竞争力，为景区管理者提供有力的决策支持工具，助力旅游业的转型升级。
文档目录
1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Python语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 Django框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析
代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_tourist_attractions(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
attractions = []
for item in soup.select('.tourist-attraction'):
name = item.select_one('.name').text
address = item.select_one('.address').text
rating = float(item.select_one('.rating').text)
attractions.append({
'name': name,
'address': address,
'rating': rating
})
return attractions
url = 'http://example.com/tourist-attractions'
attractions = fetch_tourist_attractions(url)
for attraction in attractions:
print(attraction)
总结
本研究成功设计并实现了基于Python+Django+Vue+MySQL的热门旅游景点数据分析系统，系统有效整合了热门旅游景点的数据资源，通过数据分析和可视化技术，为景区管理者提供了有力的决策支持。未来，随着数据量的增加和技术的迭代，该系统将进一步完善功能，深化数据分析能力，为旅游业的繁荣发展贡献力量。
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