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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

def login(request):
    """登录函数"""
    if request.method == "POST":
        user = request.POST.get('user')
        pass_word = request.POST.get('password')
        print('user------>', user)
        users_list = list(models.UserList.objects.all().values("user_id"))
        users_id = [x['user_id'] for x in users_list]
        print(users_id)
        # print(students_num)
        ret = models.UserList.objects.filter(user_id=user, pass_word=pass_word)
        if user not in users_id:
            return JsonResponse({'code': 1, 'msg': '该账号不存在！'})
        elif ret:
            # 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_obj = ret.last()
            user_name = user_obj.user_name
            request.session['user_name'] = user_name
            return JsonResponse({'code': 0, 'msg': '登录成功！'})
        else:
            return JsonResponse({'code': 1, 'msg': '密码错误！'})
    else:
        return render(request, "login.html")


def register(request):
    """注册函数"""
    if request.method == "POST":
        user = request.POST.get('user')
        pass_word = request.POST.get('password')
        user_name = request.POST.get('user_name')
        users_list = list(models.UserList.objects.all().values("user_id"))
        users_id = [x['user_id'] for x in users_list]
        if user in users_id:
            return JsonResponse({'code': 1, 'msg': '该账号已存在！'})
        else:
            models.UserList.objects.create(user_id=user, user_name=user_name, pass_word=pass_word)
            request.session['user_id'] = user  # 设置缓存
            request.session['user_name'] = user_name
            return JsonResponse({'code': 0, 'msg': '注册成功！'})
    else:
        return render(request, "register.html")


# 退出(登出)
def logout(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
    return redirect('login')


def index(request):
    return render(request, "index.html", locals())


def get_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_list = list(set([x[0] for x in list(models.Data.objects.all().values_list('level'))]))
    l_1_data = []
    for level in level_list:
        l_1_data.append({'name': level, "value": models.Data.objects.filter(level=level).count()})
    # print(l_1_data)

    # 散点图
    hot_score = list(models.Data.objects.all().values_list('hot', 'score'))
    hot_score = [[float(x[0]), float(x[1])] for x in hot_score if x[1] != '0']
    hot_score = sorted(hot_score, key=lambda x: x[0])
    # print(hot_score)

    # 处理中间柱形图数据
    c_1_data = list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'hot').distinct().order_by('-hot'))[0:10]
    # print(c_1_data)
    c_1_x = [x[0] for x in c_1_data]
    c_1_y = [float(x[1]) for x in c_1_data]

    #  处理地图数据
    map_data = []
    for x in city_list:
        map_data.append({'name': x, 'value': models.Data.objects.filter(address__icontains=x[0:2]).count()})
    print("map_data------>", map_data)

    # 评分排行
    comment_list = list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'comment_count').distinct())
    # print(comment_list)
    comment_list = [[x[0], int(x[1].replace('条点评', ''))] for x in comment_list]
    comment_list = sorted(comment_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:10]
    r_1_x = [x[0] for x in comment_list]
    r_1_y = [float(x[1]) for x in comment_list]

    # 词云图
    r_2_data = list(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', ''))] for x in r_2_data]
    r_2_data = [{"name": x[0], "value": x[1]} for x in r_2_data]

    return render(request, "screen.html", locals())


def welcome(request):
    """此函数用于处理控制台页面"""
    all_data = models.Data.objects.all().count()
    data_5a = models.Data.objects.filter(Q(level__icontains='5A') | Q(name__icontains='5A')).count()
    data_4a = models.Data.objects.filter(Q(level__icontains='4A') | Q(name__icontains='4A')).count()
    hot_data = [[x[0], float(x[1])] for x in list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'hot').distinct())]
    hot_data = sorted(hot_data, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0]
    hot_data_name = hot_data[0]
    hot_data_hot = hot_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 = []
    for x in city_list:
        map_data.append({'name': x, 'value': models.Data.objects.filter(address__icontains=x[0:2]).count()})
    # print(map_data)

    return render(request, "welcome.html", locals())


def chart_1(request):
    level_list = list(set([x[0] for x in list(models.Data.objects.all().values_list('level'))]))
    l_1_data = []
    all_value = 0
    for level in level_list:
        a = models.Data.objects.filter(level=level).count()
        all_value += a
        l_1_data.append({'name': level, "value": a})

    # print(l_1_data)
    return render(request, "echarts_1.html", locals())


def chart_2(request):
    comment_list = list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'comment_count').distinct())
    # print(comment_list)
    comment_list = [[x[0], int(x[1].replace('条点评', ''))] for x in comment_list]
    comment_list = sorted(comment_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:5]
    c_1_data = [{'name': x[0], 'value': x[1]} for x in comment_list]
    le_data = [x[0] for x in comment_list]
    return render(request, "echarts_2.html", locals())


def chart_3(request):
    comment_list = list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'hot').distinct())
    # print(comment_list)
    comment_list = [[x[0], float(x[1].replace('条点评', ''))] for x in comment_list]
    comment_list = sorted(comment_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:5]
    c_1_data = [{'name': x[0], 'value': x[1]} for x in comment_list]
    le_data = [x[0] for x in comment_list]
    return render(request, "echarts_3.html", locals())


def chart_4(request):
    comment_list = list(models.Data.objects.all().values_list('name', 'score').distinct())
    # print(comment_list)
    comment_list = [[x[0], float(x[1].replace('条点评', ''))] for x in comment_list]
    comment_list = sorted(comment_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:15]
    c_1_data = [{'name': x[0], 'value': x[1]} for x in comment_list]
    le_data = [x[0] for x in comment_list]
    return render(request, "echarts_4.html", locals())


def chart_5(request):
    # 词云图
    r_2_data = list(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', ''))] for x in r_2_data]
    r_2_data = [{"name": x[0], "value": x[1]} for x in r_2_data]
    return render(request, "echarts_5.html", locals())

5、源码获取方式