计算机毕业设计源码：Python 携程旅游数据分析大屏系统 Django框架 selenium 爬虫 大数据 大模型 数据分析 agent 机器学习 旅行 出游 出行（建议收藏）✅

1、项目介绍技术栈Python作为主要开发语言MySQL作为数据存储数据库Django作为后端Web框架selenium用于携程网旅游数据的爬取采集HTML用于前端页面展示。功能模块· 旅游景点信息采集模块· 注册登录模块· 系统数据概况模块· 数据可视化大屏模块· 景区级别扇形图分析模块· 评论排名模块· 热门景区模块· 景点评分排名模块· 景区热度词云分析模块· 后台管理模块项目介绍本系统是一个基于Python的旅游景点信息采集分析可视化平台。系统通过selenium爬虫框架对携程网旅游数据进行自动化采集获取景区名称、等级、评分、热度、评论数等关键信息并将数据存储于MySQL数据库中。后端采用Django框架进行业务逻辑处理和系统搭建前端通过HTML页面实现数据可视化展示。系统包含数据采集、用户登录注册、后台数据管理以及多个数据可视化分析模块能够以地图、词云、条形图、扇形图等多种形式展示景区等级分布、热度指数、评论排名、评分排行等分析结果为用户提供直观的旅游数据查询与分析工具帮助用户快速了解旅游市场情况。2、项目界面1旅游可视化大屏该旅游数据可视化大屏包含景区等级分布、景区热度指数TOP、景区人次TOP、景区热度和评分关系、全国旅游景点分布地图及旅游景点词云图等功能模块可多维度展示景区相关数据为旅游数据分析提供直观可视化支撑。2系统首页—数据概况该旅游景点信息可视化系统控制台页面展示旅游景点数据总量、不同等级景区数量等核心指标呈现景区所在数量分布的中国地图还涵盖景区级别扇形图、热门景区排行、评分排行、景区热度词云及后台管理等功能模块全方位可视化呈现旅游景点相关数据。3词云图分析这是旅游景点信息可视化系统的景区热度词云页面系统整体具备控制台、数据可视化大屏含景区级别扇形图、评论最多TOP5、热门景区TOP5、评分最高TOP15、景区热度词云、后台管理等功能模块当前页面以词云形式直观展示各景区热度分布可切换不同可视化图表查看旅游数据。4评论前5景区这是旅游景点信息可视化系统的评论最多景区TOP5展示页面系统涵盖控制台、数据可视化大屏含景区级别扇形图、评论最多TOP5、热门景区TOP5、评分最高TOP15、景区热度词云、后台管理等模块当前页面以条形图呈现评论量排名交互显示具体景区评论数据直观展示热门景区的评论热度。5热门景区前5这是旅游景点信息可视化系统的热门景区TOP5展示页面系统包含控制台、数据可视化大屏含景区级别扇形图、评论最多TOP5、热门景区TOP5、评分最高TOP15、景区热度词云、后台管理等功能模块当前页面以条形图呈现热门景区热度排名交互可查看对应景区热度信息直观展现景区热度差异。6评分前10的景区这是旅游景点信息可视化系统的评分最高景区TOP15展示页面系统涵盖控制台、数据可视化大屏含景区级别扇形图、评论最多TOP5、热门景区TOP5、评分最高TOP15、景区热度词云、后台管理等功能模块当前页面以条形图呈现评分最高的景区排名交互可查看对应景区评分信息直观展现各景区的评分差异。7景区评分扇形图这是旅游景点信息可视化系统的景区级别扇形图展示页面系统包含控制台、数据可视化大屏含景区级别扇形图、评论最多TOP5、热门景区TOP5、评分最高TOP15、景区热度词云、后台管理等功能模块当前页面以环形扇形图呈现不同级别景区的占比分布交互可查看对应级别景区的数量信息直观展现景区等级结构。8后台数据管理这是基于Django框架的旅游景点信息可视化系统后台管理页面系统包含数据可视化大屏和后台管理模块当前后台页面可对旅游数据表和用户信息表进行增删改操作同时具备认证和授权功能能修改景区的名称、等级、评分、热度、评论数、地址及详情等信息还可进行保存、删除等操作。9数据爬取这是旅游景点信息可视化系统的数据采集模块页面系统包含数据采集、后台管理和数据可视化大屏等功能模块当前页面通过Python爬虫代码读取目标景区URL列表借助浏览器驱动对旅游网站的景区页面进行数据爬取可获取景区名称、等级、评分、热度、评论数等相关信息并用于后续数据处理与可视化展示。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统基于Python语言开发采用Django作为后端Web框架负责业务逻辑处理与系统架构搭建。MySQL数据库用于存储采集到的旅游景点数据确保数据的持久化与高效管理。前端页面使用HTML进行布局与展示结合可视化图表库呈现数据分析结果。数据采集方面运用selenium爬虫框架对携程网旅游页面进行自动化抓取获取景区名称、等级、评分、热度、评论数等关键信息为后续分析提供数据基础。二、功能模块详细介绍· 旅游景点信息采集模块该模块通过Python编写的selenium爬虫脚本读取目标景区URL列表模拟浏览器访问携程网旅游页面自动抓取景区详细信息。爬取过程中对网页数据进行解析和过滤提取景区名称、等级、评分、热度指数、评论数量、地理位置等字段并将清洗后的数据存入MySQL数据库为系统提供实时更新的数据来源。· 注册登录模块系统设置用户登录验证机制未注册用户需通过注册页面填写账号信息完成注册注册成功后即可登录进入系统。该模块保障系统访问的安全性区分不同用户身份为后续后台管理功能的权限控制提供支持。· 系统数据概况模块作为系统首页控制台该模块集中展示旅游景点数据总量、5A级景区数量、4A级景区数量、最热门景点等核心指标。页面同时嵌入中国地图直观呈现景区在全国的数量分布情况帮助用户快速了解整体数据规模。· 数据可视化大屏模块该模块是系统的核心展示区域包含六个子功能景区等级分布占比分析以环形图展示不同级别景区的比例结构景区热度指数TOP分析列出热度最高的景区排名景区人次TOP分析展示访问量领先的景区景区热度和评分关系分析通过散点图或组合图表呈现两者的关联性全国旅游景点分布地图分析在地图上标注景区位置及密集程度旅游景点词云图分析将景区名称按热度高低以词云形式展现多维度呈现旅游数据特征。· 景区级别扇形图分析模块该模块以环形扇形图的形式直观展示不同等级景区如5A、4A、3A等的数量占比。用户鼠标悬停或点击可查看对应级别景区的具体数量清晰反映景区等级结构分布。· 评论排名模块模块以条形图展示评论数量最多的TOP5景区按照评论量从高到低排序。图表支持交互操作点击可查看具体景区的评论数据详情直观呈现热门景区的评论热度差异。· 热门景区模块该模块通过条形图呈现热度指数最高的TOP5景区排名热度指数综合考量搜索量、关注度等指标。图表支持交互查看对应景区的热度信息帮助用户快速定位当前最受欢迎的旅游目的地。· 景点评分排名模块模块以条形图展示评分最高的TOP15景区按照评分分值从高到低排列。用户可交互查看各景区的具体评分信息直观对比不同景区的评分差异为出行选择提供参考。· 景区热度词云分析模块该模块将景区名称按照热度高低生成词云图热度越高的景区名称显示字号越大、颜色越突出。用户可通过词云快速感知当前热门景区分布并支持切换不同可视化图表查看详细数据。· 后台管理模块后台管理页面基于Django框架开发提供旅游景点信息管理和用户信息管理两大功能。管理员可对景点数据进行增、删、改、查操作包括修改景区名称、等级、评分、热度、评论数、地址、详情等字段同时可管理注册用户信息具备认证和授权功能确保系统数据的安全性与可维护性。三、项目总结本系统是一个集数据采集、存储、分析、可视化于一体的旅游信息平台。通过selenium爬虫框架实现对携程网旅游数据的自动化采集解决了传统方式获取旅游信息滞后、检索效率低的问题。采集到的数据经过清洗后存入MySQL数据库后端采用Django框架进行业务逻辑处理前端通过HTML页面结合多种可视化图表进行数据展示。系统涵盖了数据概况、可视化大屏、排名分析、词云展示、后台管理等多个功能模块能够从景区等级分布、热度指数、评论数量、评分排行等多个维度对旅游数据进行深度分析。用户可以通过直观的图表界面快速了解旅游市场情况获取热门景区信息为出行决策提供数据支持。同时系统为旅游相关企业和机构提供了便捷的数据分析工具有助于了解市场需求、优化产品和服务。整个项目实现了从数据采集到可视化展示的完整闭环具有较强的实用性和可扩展性。4、核心代码deflogin(request):登录函数ifrequest.methodPOST:userrequest.POST.get(user)pass_wordrequest.POST.get(password)print(user------,user)users_listlist(models.UserList.objects.all().values(user_id))users_id[x[user_id]forxinusers_list]print(users_id)# print(students_num)retmodels.UserList.objects.filter(user_iduser,pass_wordpass_word)ifusernotinusers_id:returnJsonResponse({code:1,msg:该账号不存在})elifret:# 有此用户 -- 跳转到首页# 登录成功后将用户名和昵称保存到session 中request.session[user_id]user user_objret.last()user_nameuser_obj.user_name request.session[user_name]user_namereturnJsonResponse({code:0,msg:登录成功})else:returnJsonResponse({code:1,msg:密码错误})else:returnrender(request,login.html)defregister(request):注册函数ifrequest.methodPOST:userrequest.POST.get(user)pass_wordrequest.POST.get(password)user_namerequest.POST.get(user_name)users_listlist(models.UserList.objects.all().values(user_id))users_id[x[user_id]forxinusers_list]ifuserinusers_id:returnJsonResponse({code:1,msg:该账号已存在})else:models.UserList.objects.create(user_iduser,user_nameuser_name,pass_wordpass_word)request.session[user_id]user# 设置缓存request.session[user_name]user_namereturnJsonResponse({code:0,msg:注册成功})else:returnrender(request,register.html)# 退出(登出)deflogout(request):# 1. 将session中的用户名、昵称删除request.session.flush()# 2. 重定向到 登录界面returnredirect(login)defindex(request):returnrender(request,index.html,locals())defget_screen(request):# city_list [金安区, 裕安区, 叶集区, 霍邱县, 舒城县, 金寨县, 霍山县]# city_list [荔湾区, 越秀区, 海珠区, 天河区, 白云区, 黄埔区, 番禺区, 花都区, 南沙区, 从化区, 增城区]city_list[北京市,天津市,河北省,山西省,内蒙古自治区,辽宁省,吉林省,黑龙江省,上海市,江苏省,浙江省,安徽省,福建省,江西省,山东省,河南省,湖北省,湖南省,广东省,广西壮族自治区,海南省,重庆市,四川省,贵州省,云南省,西藏自治区,陕西省,甘肃省,青海省,宁夏回族自治区,新疆维吾尔自治区,台湾省,香港特别行政区,澳门特别行政区,]# 等级占比图level_listlist(set([x[0]forxinlist(models.Data.objects.all().values_list(level))]))l_1_data[]forlevelinlevel_list:l_1_data.append({name:level,value:models.Data.objects.filter(levellevel).count()})# print(l_1_data)# 散点图hot_scorelist(models.Data.objects.all().values_list(hot,score))hot_score[[float(x[0]),float(x[1])]forxinhot_scoreifx[1]!0]hot_scoresorted(hot_score,keylambdax:x[0])# print(hot_score)# 处理中间柱形图数据c_1_datalist(models.Data.objects.all().values_list(name,hot).distinct().order_by(-hot))[0:10]# print(c_1_data)c_1_x[x[0]forxinc_1_data]c_1_y[float(x[1])forxinc_1_data]# 处理地图数据map_data[]forxincity_list:map_data.append({name:x,value:models.Data.objects.filter(address__icontainsx[0:2]).count()})print(map_data------,map_data)# 评分排行comment_listlist(models.Data.objects.all().values_list(name,comment_count).distinct())# print(comment_list)comment_list[[x[0],int(x[1].replace(条点评,))]forxincomment_list]comment_listsorted(comment_list,keylambdax:x[1],reverseTrue)[0:10]r_1_x[x[0]forxincomment_list]r_1_y[float(x[1])forxincomment_list]# 词云图r_2_datalist(models.Data.objects.all().values_list(name,comment_count).distinct())# print(comment_list)r_2_data[[x[0],int(x[1].replace(条点评,))]forxinr_2_data]r_2_data[{name:x[0],value:x[1]}forxinr_2_data]returnrender(request,screen.html,locals())defwelcome(request):此函数用于处理控制台页面all_datamodels.Data.objects.all().count()data_5amodels.Data.objects.filter(Q(level__icontains5A)|Q(name__icontains5A)).count()data_4amodels.Data.objects.filter(Q(level__icontains4A)|Q(name__icontains4A)).count()hot_data[[x[0],float(x[1])]forxinlist(models.Data.objects.all().values_list(name,hot).distinct())]hot_datasorted(hot_data,keylambdax:x[1],reverseTrue)[0]hot_data_namehot_data[0]hot_data_hothot_data[1]# city_list [金安区, 裕安区, 叶集区, 霍邱县, 舒城县, 金寨县, 霍山县]# city_list [荔湾区, 越秀区, 海珠区, 天河区, 白云区, 黄埔区, 番禺区, 花都区, 南沙区, 从化区, 增城区]city_list[北京市,天津市,河北省,山西省,内蒙古自治区,辽宁省,吉林省,黑龙江省,上海市,江苏省,浙江省,安徽省,福建省,江西省,山东省,河南省,湖北省,湖南省,广东省,广西壮族自治区,海南省,重庆市,四川省,贵州省,云南省,西藏自治区,陕西省,甘肃省,青海省,宁夏回族自治区,新疆维吾尔自治区,台湾省,香港特别行政区,澳门特别行政区,]# 处理地图数据map_data[]forxincity_list:map_data.append({name:x,value:models.Data.objects.filter(address__icontainsx[0:2]).count()})# print(map_data)returnrender(request,welcome.html,locals())defchart_1(request):level_listlist(set([x[0]forxinlist(models.Data.objects.all().values_list(level))]))l_1_data[]all_value0forlevelinlevel_list:amodels.Data.objects.filter(levellevel).count()all_valuea l_1_data.append({name:level,value:a})# print(l_1_data)returnrender(request,echarts_1.html,locals())defchart_2(request):comment_listlist(models.Data.objects.all().values_list(name,comment_count).distinct())# print(comment_list)comment_list[[x[0],int(x[1].replace(条点评,))]forxincomment_list]comment_listsorted(comment_list,keylambdax:x[1],reverseTrue)[0:5]c_1_data[{name:x[0],value:x[1]}forxincomment_list]le_data[x[0]forxincomment_list]returnrender(request,echarts_2.html,locals())defchart_3(request):comment_listlist(models.Data.objects.all().values_list(name,hot).distinct())# print(comment_list)comment_list[[x[0],float(x[1].replace(条点评,))]forxincomment_list]comment_listsorted(comment_list,keylambdax:x[1],reverseTrue)[0:5]c_1_data[{name:x[0],value:x[1]}forxincomment_list]le_data[x[0]forxincomment_list]returnrender(request,echarts_3.html,locals())defchart_4(request):comment_listlist(models.Data.objects.all().values_list(name,score).distinct())# print(comment_list)comment_list[[x[0],float(x[1].replace(条点评,))]forxincomment_list]comment_listsorted(comment_list,keylambdax:x[1],reverseTrue)[0:15]c_1_data[{name:x[0],value:x[1]}forxincomment_list]le_data[x[0]forxincomment_list]returnrender(request,echarts_4.html,locals())defchart_5(request):# 词云图r_2_datalist(models.Data.objects.all().values_list(name,comment_count).distinct())# print(comment_list)r_2_data[[x[0],int(x[1].replace(条点评,))]forxinr_2_data]r_2_data[{name:x[0],value:x[1]}forxinr_2_data]returnrender(request,echarts_5.html,locals())