Python爬取哈尔滨旅游爆火视频数据并进行可视化分析

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: Python爬取哈尔滨旅游爆火视频数据并进行可视化分析

16IP (2).png

前言
哈尔滨作为中国北方的重要城市,独特的冰雪风情和丰富的文化底蕴而受到游客的青睐。随着抖音等短视频平台的兴起,越来越多关于哈尔滨旅游的视频在网络上出现文章旨在利用Python编程语言,从音视频网站上抓取哈尔滨旅游抖音相关视频数据,并通过数据可视化技术对这些数据进行分析,以期为旅游行业的发展和营销提供依据的大力支持。
需求场景
了解用户对于哈尔滨旅游的兴趣点和热门消费,以及他们对相关需求视频的喜好程度,对于旅游行业的市场营销和产品推广至关重要。因此,我们可以利用Python编程语言,从声音等短视频平台上爬取与哈尔滨旅游相关的视频数据,将这些数据进行分析和可视化展示,以便更好地了解用户的需求和喜好。
目标分析
我们的目标是通过Python编程语言实现以下两个主要目标:

  1. 从抖音等短视频平台上爬取与哈尔滨旅游相关的视频数据,包括视频标题、发布者、点赞数、评论数等信息。
  2. 对爬取的视频数据进行清理、整理和可视化分析,以便更好地了解用户对于哈尔滨旅游的兴趣和热度。
    爬取方案
    在爬取过程中,我们可能会遇到一些问题,例如网站反爬虫机制、页面结构变化等。为了解决这些问题,需要我们设计一个完整的爬取方案,包括以下步骤:
  3. 确定目标网站:首先确定要爬取的目标网站,例如抖音的搜索页面或特定用户的主页。
  4. 发送网络请求:使用Python中的请求发送网络请求,获取目标网页的HTML内容。
  5. 解析网页内容:使用BeautifulSoup等库解析HTML内容,提取出所需的视频信息,如标题、发布者、点赞数、评论数等。
  6. 数据存储:将提取到的视频存储到合适的数据结构中,如列表、字典或Pandas的DataFrame。
  7. 处理反爬虫机制:如果遇到网站的反爬虫,可能需要使用代理IP、用户代理等技术来规避限制机制。
    完整爬取过程如下所示:
    ```import requests
    from bs4 import BeautifulSoup

代理信息

proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"

目标网站

url = 'https://www.douyin.com/search/哈尔滨旅游'

设置代理

proxyMeta = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
"host": proxyHost,
"port": proxyPort,
"user": proxyUser,
"pass": proxyPass,
}
proxies = {
"http": proxyMeta,
"https": proxyMeta,
}

发送网络请求,获取网页内容

response = requests.get(url, proxies=proxies)
html_content = response.text

解析网页内容,提取视频信息

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
videos = soup.findall('div', class='video-item')

videodata = []
for video in videos:
title = video.find('p', class
='title').text
author = video.find('p', class='author').text
likes = video.find('p', class
='likes').text
comments = video.find('p', class_='comments').text
video_info = {
'Title': title,
'Author': author,
'Likes': likes,
'Comments': comments
}
video_data.append(video_info)

数据存储

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(video_data)
print(df)


接下来,我们将使用Python中的数据处理和分析库Pandas和数据可视化库Matplotlib来对获取的视频数据进行可视化分析。以下是一个简单的示例代码,用于对视频点赞数和评论数进行可视化:
```import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 video_data 是一个包含视频数据的 Pandas DataFrame
video_data = pd.DataFrame({
    'Title': ['Video 1', 'Video 2', 'Video 3', 'Video 4'],
    'Likes': [1000, 1500, 800, 2000],
    'Comments': [300, 500, 200, 600]
})

# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(video_data['Title'], video_data['Likes'], color='skyblue')
plt.xlabel('Video Title')
plt.ylabel('Likes')
plt.title('Likes of Harbin Tourism Videos')
plt.show()

# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(video_data['Title'], video_data['Comments'], marker='o', color='orange')
plt.xlabel('Video Title')
plt.ylabel('Comments')
plt.title('Comments of Harbin Tourism Videos')
plt.show()

最后通过本文的介绍,读者可以了解如何使用Python编程语言从抖音等短视频平台上爬取哈尔滨旅游相关视频数据,并通过数据清洗、分析和可视化技术来深入挖掘这些数据的信息。旅游行业的发展和营销提供了有力的支持,帮助相关行业者更好地了解用户需求和市场趋势,从而制定更有效的营销策略和产品推广方案。

相关文章
|
27天前
|
缓存 Rust 算法
从混沌到秩序:Python的依赖管理工具分析
Python 的依赖管理工具一直没有标准化,主要原因包括历史发展的随意性、社区的分散性、多样化的使用场景、向后兼容性的挑战、缺乏统一治理以及生态系统的快速变化。依赖管理工具用于处理项目中的依赖关系,确保不同环境下的依赖项一致性,避免软件故障和兼容性问题。常用的 Python 依赖管理工具如 pip、venv、pip-tools、Pipenv、Poetry 等各有优缺点,选择时需根据项目需求权衡。新工具如 uv 和 Pixi 在性能和功能上有所改进,值得考虑。
84 35
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python实现基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)时间序列分析
在现代数据分析中,高维时间序列数据的处理和预测极具挑战性。基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)分析技术应运而生,通过降维和时间序列特性结合,有效应对大规模数据。MFLE利用矩阵分解提取潜在特征,降低计算复杂度,过滤噪声,并发现主要模式。相比传统方法如ARIMA和深度学习模型如LSTM,MFLE在多变量处理、计算效率和可解释性上更具优势。通过合理应用MFLE,可在物联网、金融等领域获得良好分析效果。
64 0
使用Python实现基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)时间序列分析
|
28天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
本文探讨了金融资产波动率建模中的三种主流方法:GARCH、GJR-GARCH和HAR模型,基于SPY的实际交易数据进行实证分析。GARCH模型捕捉波动率聚类特征,GJR-GARCH引入杠杆效应,HAR整合多时间尺度波动率信息。通过Python实现模型估计与性能比较,展示了各模型在风险管理、衍生品定价等领域的应用优势。
251 66
金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
|
18天前
|
并行计算 安全 Java
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
在Python开发中,GIL(全局解释器锁)一直备受关注。本文基于CPython解释器,探讨GIL的技术本质及其对程序性能的影响。GIL确保同一时刻只有一个线程执行代码,以保护内存管理的安全性,但也限制了多线程并行计算的效率。文章分析了GIL的必要性、局限性,并介绍了多进程、异步编程等替代方案。尽管Python 3.13计划移除GIL,但该特性至少要到2028年才会默认禁用,因此理解GIL仍至关重要。
97 16
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
|
6天前
|
数据采集 数据安全/隐私保护 Python
从零开始:用Python爬取网站的汽车品牌和价格数据
在现代化办公室中,工程师小李和产品经理小张讨论如何获取懂车帝网站的汽车品牌和价格数据。小李提出使用Python编写爬虫,并通过亿牛云爬虫代理避免被封禁。代码实现包括设置代理、请求头、解析网页内容、多线程爬取等步骤,确保高效且稳定地抓取数据。小张表示理解并准备按照指导操作。
从零开始:用Python爬取网站的汽车品牌和价格数据
|
1月前
|
数据可视化 算法 数据挖掘
Python时间序列分析工具Aeon使用指南
**Aeon** 是一个遵循 scikit-learn API 风格的开源 Python 库,专注于时间序列处理。它提供了分类、回归、聚类、预测建模和数据预处理等功能模块,支持多种算法和自定义距离度量。Aeon 活跃开发并持续更新至2024年,与 pandas 1.4.0 版本兼容,内置可视化工具,适合数据探索和基础分析任务。尽管在高级功能和性能优化方面有提升空间,但其简洁的 API 和完整的基础功能使其成为时间序列分析的有效工具。
80 37
Python时间序列分析工具Aeon使用指南
|
1天前
|
算法 Serverless 数据处理
从集思录可转债数据探秘:Python与C++实现的移动平均算法应用
本文探讨了如何利用移动平均算法分析集思录提供的可转债数据,帮助投资者把握价格趋势。通过Python和C++两种编程语言实现简单移动平均(SMA),展示了数据处理的具体方法。Python代码借助`pandas`库轻松计算5日SMA,而C++代码则通过高效的数据处理展示了SMA的计算过程。集思录平台提供了详尽且及时的可转债数据,助力投资者结合算法与社区讨论,做出更明智的投资决策。掌握这些工具和技术,有助于在复杂多变的金融市场中挖掘更多价值。
22 12
|
1月前
|
机器学习/深度学习 运维 数据可视化
Python时间序列分析:使用TSFresh进行自动化特征提取
TSFresh 是一个专门用于时间序列数据特征自动提取的框架,支持分类、回归和异常检测等机器学习任务。它通过自动化特征工程流程,处理数百个统计特征(如均值、方差、自相关性等),并通过假设检验筛选显著特征,提升分析效率。TSFresh 支持单变量和多变量时间序列数据,能够与 scikit-learn 等库无缝集成,适用于大规模时间序列数据的特征提取与模型训练。其工作流程包括数据格式转换、特征提取和选择,并提供可视化工具帮助理解特征分布及与目标变量的关系。
75 16
Python时间序列分析:使用TSFresh进行自动化特征提取
|
1月前
|
数据采集 Web App开发 数据可视化
Python用代理IP获取抖音电商达人主播数据
在当今数字化时代,电商直播成为重要的销售模式,抖音电商汇聚了众多达人主播。了解这些主播的数据对于品牌和商家至关重要。然而,直接从平台获取数据并非易事。本文介绍如何使用Python和代理IP高效抓取抖音电商达人主播的关键数据,包括主播昵称、ID、直播间链接、观看人数、点赞数和商品列表等。通过环境准备、代码实战及数据处理与可视化,最终实现定时任务自动化抓取,为企业决策提供有力支持。
|
1月前
|
数据采集 缓存 API
python爬取Boss直聘,分析北京招聘市场
本文介绍了如何使用Python爬虫技术从Boss直聘平台上获取深圳地区的招聘数据,并进行数据分析,以帮助求职者更好地了解市场动态和职位需求。

推荐镜像

更多