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
|
15天前
|
数据采集 缓存 定位技术
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
|
23天前
|
设计模式 前端开发 数据库
Python Web开发:Django框架下的全栈开发实战
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Django框架在Python Web开发中的应用,涵盖了Django与Flask等框架的比较、项目结构、模型、视图、模板和URL配置等内容,并展示了实际代码示例,帮助读者快速掌握Django全栈开发的核心技术。
124 45
|
17天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫开发中的分析与方案制定
Python爬虫开发中的分析与方案制定
|
23天前
|
存储 数据处理 Python
Python科学计算:NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第27天】在科学计算和数据分析领域,Python凭借简洁的语法和强大的库支持广受欢迎。NumPy和SciPy作为Python科学计算的两大基石,提供了高效的数据处理和分析工具。NumPy的核心功能是N维数组对象(ndarray),支持高效的大型数据集操作;SciPy则在此基础上提供了线性代数、信号处理、优化和统计分析等多种科学计算工具。结合使用NumPy和SciPy,可以显著提升数据处理和分析的效率,使Python成为科学计算和数据分析的首选语言。
29 3
|
24天前
|
安全 数据库 开发者
Python Web开发:Django框架下的全栈开发实战
【10月更文挑战第26天】本文详细介绍了如何在Django框架下进行全栈开发,包括环境安装与配置、创建项目和应用、定义模型类、运行数据库迁移、创建视图和URL映射、编写模板以及启动开发服务器等步骤,并通过示例代码展示了具体实现过程。
35 2
|
24天前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
Python科学计算:NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第26天】NumPy和SciPy是Python科学计算领域的两大核心库。NumPy提供高效的多维数组对象和丰富的数学函数,而SciPy则在此基础上提供了更多高级的科学计算功能,如数值积分、优化和统计等。两者结合使Python在科学计算中具有极高的效率和广泛的应用。
40 2
|
6月前
|
前端开发 数据库 Python
Python Web 开发: 解释 Django 框架的 MVC 架构是什么?
Python Web 开发: 解释 Django 框架的 MVC 架构是什么?
127 0
|
6月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Python Django框架下将MySQL数据库的内容在网页上动态展示(修订版-2021-05-17)
Python Django框架下将MySQL数据库的内容在网页上动态展示(修订版-2021-05-17)
30704 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
188 4
|
3月前
|
搜索推荐 前端开发 数据可视化
【优秀python web毕设案例】基于协同过滤算法的酒店推荐系统,django框架+bootstrap前端+echarts可视化,有后台有爬虫
本文介绍了一个基于Django框架、协同过滤算法、ECharts数据可视化以及Bootstrap前端技术的酒店推荐系统,该系统通过用户行为分析和推荐算法优化,提供个性化的酒店推荐和直观的数据展示,以提升用户体验。
158 1
下一篇
无影云桌面