Python爬取13个旅游城市

Python3正则表达式之：(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)条件性匹配

1. 用途
(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)的作用是：

对于给出的id或者name，先尝试去匹配 yes-pattern部分的内容；

如果id或name条件不满足，则去匹配no-pattern部分的内容；

这句话听着还是很拗口的，或者说一下子还是很难懂的。

2. 参数含义
此处的name或id，是针对（当前位置的）条件性匹配之前的，某个已经通过group去分组的内容

name: 如果是有命名的分组，即named group，则对应的该分组就有对应的name，即此处所指的就是对应的name；

id: 如果是无命名的分组，即unnamed group，则对应的该分组也有对应的分组的编号，称为group的number，也叫做id，对应的就是这里的id；

yes-pattern: 如果前面的group匹配成功，则此处，就执行yes-pattern的匹配；

no-pattern: 如果前面group匹配不成功，即没有找到符合该的group内容，则就匹配no-pattern；

注意： 上面的yes-pattern和no-pattern，都是普通的正则表达式，用来匹配所需的内容。

3. 语法
如果存在no-pattern，则前面要有个竖杠’|’，用来分隔yes-pattern和no-pattern

如果不想匹配no-pattern的部分，则可以连同'|'一起不写。

>>> re.search(r'(\d+)?(?(1)\w+|pythontab\.\w+)', 'pytsshontab.com')>>> re.search(r'(\d+)?(?(1)\w+)', '100pythontab')
　　

其中的?(1)代表序号为1的group, 也就是上面(\d+)， 第二个表达式中就没有使用no-pattern

4. 用法详解
还是上面的例子， 我们变换一下， 用实例探索它们的详细用法及技巧

4.1 把(\d+)后面的问号去掉， 也就是说必须存在group 1，不是可有可无

执行：

>>> re.search(r'(\d+)(?(1)\w+|pythontab\.\w+)', 'a')
>>>
　　

整体规则匹配失败，返回为空，no-pattern部分并没有按照预想执行。

4.2 改一下匹配字符串

>>> re.search(r'(\d+)(?(1)\w+|pythontab\.\w+)', '1a')
　　今天，通过分析去哪儿网部分城市门票售卖情况，简单的分析一下哪些景点比较受欢迎。等下次假期可以做个参考。

用到的Python模块
BeautifulSoup、requests、pymongo、pylab

方法:
通过请求https://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=北京 ，获取北京地区热门景区信息，再通过BeautifulSoup去分析提取出我们需要的信息。

这里为了偷懒只爬取了前4页的景点信息，每页有15个景点。因为去哪儿并没有什么反爬措施，所以直接请求就可以了。

这里只是随机选择了13个热门城市：北京, 上海, 成都, 三亚, 广州, 重庆, 深圳, 西安, 杭州, 厦门, 武汉, 大连, 苏州。

并将爬取的数据存到了MongoDB数据库 。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pymongo import MongoClient

class QuNaEr():
def __init__(self, keyword, page=1):
self.keyword = keyword
self.page = page

def qne_spider(self):
url = 'https://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=%s&region=&from=mpl_search_suggest&page=%s' % (self.keyword, self.page)
response = requests.get(url)
response.encoding = 'utf-8'
text = response.text
bs_obj = BeautifulSoup(text, 'html.parser')

arr = bs_obj.find('div', {'class': 'result_list'}).contents
for i in arr:
info = i.attrs
# 景区名称
name = info.get('data-sight-name')
# 地址
address = info.get('data-address')
# 近期售票数
count = info.get('data-sale-count')
# 经纬度
point = info.get('data-point')

# 起始价格
price = i.find('span', {'class': 'sight_item_price'})
price = price.find_all('em')
price = price[0].text

conn = MongoClient('localhost', port=27017)
db = conn.QuNaEr # 库
table = db.qunaer_51 # 表

table.insert_one({
'name' : name,
'address' : address,
'count' : int(count),
'point' : point,
'price' : float(price),
'city' : self.keyword
})

if __name__ == '__main__':
citys = ['北京', '上海', '成都', '三亚', '广州', '重庆', '深圳', '西安', '杭州', '厦门', '武汉', '大连', '苏州']
for i in citys:
for page in range(1, 5):
qne = QuNaEr(i, page=page)
qne.qne_spider()
　　

最受欢迎的15个景区
from pymongo import MongoClient
# 设置字体，不然无法显示中文
from pylab import *

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

conn = MongoClient('localhost', port=27017)
db = conn.QuNaEr # 库
table = db.qunaer_51 # 表

result = table.find().sort([('count', -1)]).limit(15)
# x,y轴数据
x_arr = [] # 景区名称
y_arr = [] # 销量
for i in result:
x_arr.append(i['name'])
y_arr.append(i['count'])

"""
去哪儿月销量排行榜
"""
plt.bar(x_arr, y_arr, color='rgb') # 指定color，不然所有的柱体都会是一个颜色
plt.gcf().autofmt_xdate() # 旋转x轴，避免重叠
plt.xlabel(u'景点名称') # x轴描述信息
plt.ylabel(u'月销量') # y轴描述信息
plt.title(u'拉钩景点月销量统计表') # 指定图表描述信息
plt.ylim(0, 4000) # 指定Y轴的高度
plt.savefig('去哪儿月销售量排行榜') # 保存为图片
plt.show()