基于 Python Django 的旅游城市关键词分析和提取

简介: 基于 Python Django 的旅游城市关键词分析和提取

1 简介


本此的系统功能设计上,是以Python技术来打造了一款网站,通过该网站的打造,按照全国不同的旅游城市进行了分类,通过分类的方式搜集了各个城市的交通服务信息、交通条件信息、旅游景点信息、美食信息等等内容,当用户在网站中选择一所城市时,就能够出现与该城市相关的众多信息内容,通过这种方式来实现有效的整体旅游城市信息的综合服务效果达成。并且系统还自带了对比的功能,通过对各个不同的旅游城市之间的信息内容进行比对来让用户更加直观的查看到不同的城市之间的差距情况,能够起到很好的信息统计收集工作。整体的功能模块的设计上按照下图来进行整体结构的功能开发:


a264e235ed8b847162237d0859095b3c_c555e2d955ff3e20060cacc7241e4155.png


2 技术栈


说明 技术栈 备注
后台 Python
前端 HTML
数据库 MYSql
架构 B/S 结构


3 源码下载


详情看文末


4 具体设计


4.2数据库的设计

本次的内容设计还涉及到了数据库的整体功能设计,在数据的设计上分为了数据库的物理概念和逻辑,整个数据库的设计如下:


4.2.1数据库的概念设计

此的数据库概念设计上,以E-R模型的方式有如下的内容展示:


8ab609023507b716330ebf9a04c4f681_6d48d6cc650936f642b957e6512e44ef.jpeg


图4.2管理员用户的E-R模型


2d0fc205ea27ffda63097ba60e26d2b1_78d42f07f85002d1e4dd16b8386fdd6a.png


图4.3用户的E-R模型


8cb7f58e72d69e55bca02a17b652dd8d_4638db78472f995fe8529869b2d09b6f.png


图4.2旅游景点热度的E-R模型


4.2.2数据库表格的设计

在数据库表格的设计上本次的主要的数据库表格如下所示:


表4.1旅游关键词数据库表


2a2cc8fce00f42113efe3dc093b50ec1_a02c38f7e234a12b3c0006a46fde6868.jpeg


5 效果图


5.1登录与注册界面

通过本次以Python技术、django框架作为主要开发方式的Python旅游城市关键词分析系统的整体开发已经完成了功能和数据库的详细内容开发,并且通过组合整个系统得到了完整的,可运行的系统。在本次设计的系统首页上,首先是登录的页面展现给用户,没有注册过该网站的用户需要进行用户的注册,已经注册过的用户可以通过输入相关权限内容来完成登录。本次设计的系统登录首页展示如下:


fc9892a058248692267c1f91ab0a0ba9_73e5a7efe10999a30197ce5052f3b1ac.jpeg


图5.1系统登录首页


5.2旅游城市关键词分析系统首页

在旅游城市的分析系统的登录后首页中,有着图片与文字结合的热门城市的线上推荐,有着旅游城市热度分析、热门景点分析以及热门小吃分析等内容,这些内容组合成为了整个页面中的关键模块。界面展示如下:


c1ab010249dc16728fd5a570513b7b79_df56aaf7aa04fae69bcf1281146b6742.jpeg


图5.2旅游城市关键词分析系统首页


5.3旅游城市热度分析界面

在旅游城市热度的分析上,整个页面分为了左右两个方面的显示,在左侧有旅游热度城市的排名,在排名中有城市的名称、热评度、有景点的内容介绍等,在右侧有最新的评分统计信息,以环形图的方式将每一个城市均列示在图表之中,当鼠标移动至该图形上,会有具体的城市名称以及评分的显示。如下图所示:


d9032082a921c9d4ccb98244ef1c5aa4_5a54b93c6387ed7e46f2c2407e632273.jpeg


图5.3旅游城市热度分析界面


5.4热门景点分析页面

在热门景点的分析页面中,会以图文的方式以列表的形式来进行详细的旅游信息的介绍,通过以标题、图片、简介的展示方式来对相关的热门景点进行很好的介绍分析,界面展示如下:


7bcd1798bbb8f2b07ed0f3a73f9c883b_d1f9b147292b45e98d15063bc78d301d.jpeg


图5.4热门景点分析页面


5.5热门小吃分析界面

在热门小吃的分析界面中,有着非常多的小车街的介绍,在小吃街的介绍上通过以各种小吃街图片的展示,以图片的方式来更好的展示相关内容,从而实现对热门小吃的有效推荐与分析。如下所示:


80e688740f640389ff9add595827b6f2_ad670e6cb93c7e555579fcb9e175a4d4.jpeg


图5.5热门小吃分析页面


相关文章
|
19小时前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
利用Python和Pandas库实现高效的数据处理与分析
在大数据和人工智能时代,数据处理与分析已成为不可或缺的一环。Python作为一门强大的编程语言,结合Pandas库,为数据科学家和开发者提供了高效、灵活的数据处理工具。本文将介绍Pandas库的基本功能、优势,并通过实际案例展示如何使用Pandas进行数据清洗、转换、聚合等操作,以及如何利用Pandas进行数据可视化,旨在帮助读者深入理解并掌握Pandas在数据处理与分析中的应用。
|
1天前
|
数据采集 数据可视化 Python
Python分析香港26281套在售二手房数据
Python分析香港26281套在售二手房数据
|
4天前
|
数据采集 人工智能 数据挖掘
「一行分析」利用12000条招聘数据分析Python学习方向和就业方向
「一行分析」利用12000条招聘数据分析Python学习方向和就业方向
|
5天前
|
JSON JavaScript 数据格式
利用 python 分析基金,合理分析数据让赚钱赢在起跑线!(1)
利用 python 分析基金,合理分析数据让赚钱赢在起跑线!(1)
|
6天前
|
存储 数据挖掘 数据处理
使用Python将数据表中的浮点数据转换为整数:详细教程与案例分析
使用Python将数据表中的浮点数据转换为整数:详细教程与案例分析
9 2
|
6天前
|
语音技术 开发者 Python
python之pyAudioAnalysis:音频特征提取分析文档示例详解
python之pyAudioAnalysis:音频特征提取分析文档示例详解
22 0
|
6天前
|
数据可视化 大数据 Python
python大数据分析处理
python大数据分析处理
15 0
|
6天前
|
前端开发 UED Python
Wagtail-基于Python Django的内容管理系统CMS实现公网访问
Wagtail-基于Python Django的内容管理系统CMS实现公网访问
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 大数据
AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
|
6天前
|
中间件 Python
中间件应用Django Middleware(Python)
【5月更文挑战第3天】中间件应用Django Middleware(Python)
38 6
中间件应用Django Middleware(Python)