博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅

点击查看作者主页，了解更多项目！

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、毕业设计：2025年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、最全计算机专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅

1、项目介绍

• 技术栈：
  前端：Vue框架、Echarts可视化（中国地图/柱状图/饼图/环图/漏斗图）、BaiduMap（百度地图API）、Axios（数据请求）；
  后端：Python语言、Flask框架、SQLAlchemy（ORM工具）、Marshmallow（数据序列化）；
  爬虫：Python+BeautifulSoup4（bs4）；
  数据库：MySQL（存储去哪儿网景点数据）；
• 核心功能：去哪儿网热门景点数据爬虫（自动采集+存储）、景点数据多维度Echarts可视化、百度热力图展示景点销售数据、数据查询与管理；
• 研究背景：旅游行业中，去哪儿网等平台聚集海量景点数据（销量、评分、地区分布等），但存在三大痛点——数据分散在平台各页面，人工采集效率低；缺乏直观可视化工具，难以快速洞察“哪些地区景点销量高、不同类型景点占比”；销售数据无地理关联展示，管理者难定位热门区域，亟需“爬虫采集-可视化分析-地理展示”一体化系统解决。
• 研究意义：技术层面，通过bs4突破网页数据提取壁垒，Flask+Vue实现前后端协同，Echarts+百度热力图覆盖“统计+地理”双维度可视化；用户层面，为旅游从业者（景区运营、旅行社）提供数据洞察，为游客提供热门景点参考；行业层面，推动旅游数据从“被动查询”转向“主动分析”，提升决策效率，具备实际应用与学习价值（如毕业设计、旅游行业数据分析工具）。

2、项目界面

1. 旅游数据分析大屏
   

2. 热力图分析（百度热力图）
   

3. 数据采集（爬虫操作界面）
   

4. 数据表（景点数据明细）
   

3、项目说明

本项目是基于Python开发的旅游景点数据智能采集与可视化系统，采用Flask+Vue前后端分离架构，整合bs4爬虫、MySQL数据库、Echarts可视化与百度地图API，核心实现“去哪儿网景点数据采集-多维度分析-地理热力图展示-数据管理”的完整流程，旨在解决旅游行业数据采集难、分析不直观、地理关联缺失的问题。

（1）系统架构与技术逻辑

• 架构设计：采用“数据采集-存储-接口-展示”分层模式，职责清晰且可独立扩展：
  1. 爬虫层：Python+bs4模拟浏览器请求，解析去哪儿网热门景点页面，提取核心数据（景点名称、销售数量、评分、所属地区、门票价格、景点类型），经清洗后存入MySQL；
  2. 数据层：MySQL存储爬虫采集的景点数据，通过SQLAlchemy（Flask ORM工具）实现数据结构化管理，支持高效查询与更新；
  3. 后端服务层：Flask框架搭建后端，核心功能包括——调用爬虫任务、通过SQLAlchemy操作MySQL、使用Marshmallow序列化数据、开发RESTful API（供前端调用景点数据）；
  4. 前端展示层：Vue构建响应式界面，通过Axios请求后端API获取数据，嵌入Echarts实现多图表可视化、集成百度地图API生成热力图，支持用户交互（如筛选景点类型、查看数据明细）；
• 核心流程：启动爬虫→bs4采集去哪儿网景点数据→清洗后存入MySQL→Flask后端提供API→Vue前端调用API加载数据→Echarts生成统计图表/百度地图生成热力图→用户查看大屏/数据表。

（2）核心功能模块详解

① 去哪儿网景点爬虫模块（数据基础）

• 功能：自动化采集去哪儿网热门景点核心数据，解决“人工爬取耗时、数据不完整”问题；
• 技术实现：
  1. 定向爬取：通过bs4解析去哪儿网“热门景点”页面HTML结构，编写字段提取规则，精准获取：
     • 基础信息：景点名称、所属省份/城市（如“北京-故宫”）、景点类型（自然景观/人文古迹）；
     • 业务数据：累计销售数量（如“10万+人购买”）、用户评分（如4.8/5.0）、门票价格区间；
  2. 反爬优化：设置合理爬取间隔（如每2秒请求1次），模拟浏览器请求头（添加User-Agent），避免IP被平台封禁；
  3. 数据清洗：自动处理异常数据——剔除重复景点、补全缺失值（如“无类型标注则归类为‘综合景点’”）、统一数据格式（如“销售数量‘10万+’转为‘100000’”）；
  4. 采集控制：用户通过“数据采集”界面手动触发爬取任务，支持选择采集范围（如“全国热门景点”“某省份景点”），爬取进度实时显示（如“已采集500/1000个景点”）。

② 后端API与数据管理模块（业务支撑）

• Flask后端核心能力：
  1. 数据接口开发：通过RESTful API向前端提供标准化数据，如：
     • /api/scenic/list：返回所有景点列表（支持按“地区、类型”筛选参数）；
     • /api/scenic/sales：返回景点销售数据（供热力图/柱状图使用）；
     • /api/scenic/detail：返回单个景点详细信息（供数据表查看）；
  2. 数据序列化：使用Marshmallow将MySQL数据转化为JSON格式，确保前后端数据交互兼容；
  3. 爬虫调度：提供API接口触发爬虫任务（如前端点击“开始采集”，调用/api/spider/start），返回爬取状态与结果；
• 数据表管理：MySQL通过SQLAlchemy构建“景点表”，字段包括id（主键）、name（景点名）、region（地区）、type（类型）、sales（销量）、score（评分），支持高效查询与批量更新。

③ 前端可视化模块（核心价值，Echarts+百度热力图）

• 1. 旅游数据分析大屏（Echarts多图表）：
  作为系统核心统计界面，整合5类图表，呈现全国景点数据宏观规律：

  • 中国地图：展示各省份景点数量分布（如“江苏省50个热门景点，浙江省45个”），不同颜色深浅代表数量多少，鼠标悬浮查看具体数值；
  • 动态柱状图：按“销售数量TOP10”排序，展示热门景点销量（如“故宫10万+、西湖8万+”），支持按“月份”筛选（查看月度销量变化）；
  • 饼图/环图：展示景点类型占比（如“自然景观占40%、人文古迹占35%、娱乐景点占25%”），环图可直观对比各类别份额；
  • 漏斗图：展示“景点评分层级分布”（如“4.8-5.0分占30%、4.5-4.7分占40%”），辅助判断景点整体口碑；

• 2. 热力图分析（百度地图API）：

  • 功能：将景点销售数据与地理坐标关联，以热力图形式展示“哪些区域景点销量高”；
  • 技术实现：通过百度地图API加载中国地图，将景点“销售数量”映射为热力值（销量越高，热力颜色越深），如“北京、上海、西安”等旅游城市核心区域热力集中；
  • 交互：支持地图缩放（放大查看城市内景点分布）、hover查看景点详情（如“西安兵马俑，销量7.5万+，评分4.9”），帮助管理者快速定位高价值旅游区域。

④ 数据明细与查询模块（数据利用）

• 数据表界面：
  • 功能：展示所有景点的原始数据明细，支持筛选、排序与查看，满足精细化分析需求；
  • 核心操作：
    • 筛选：按“地区（如四川）、类型（如自然景观）、评分（如≥4.5）”组合筛选；
    • 排序：支持按“销量降序”“评分升序”调整数据顺序；
    • 详情：点击某行数据，弹出详情弹窗，展示景点完整信息（含图文介绍、销量趋势）；
  • 价值：为旅游从业者提供“原始数据参考”，方便导出后做二次分析（如制作Excel报表）。

4、核心代码

from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_marshmallow import Marshmallow
from sqlalchemy.sql import func

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:123456@localhost/baidumap_tour'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['JSON_AS_ASCII'] = False

db = SQLAlchemy(app)
ma = Marshmallow(app)

class Tour(db.Model):
    __tablename__ = 'tb_tour'  # 表名
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = db.Column(db.String(500))
    grade = db.Column(db.String(20))
    address = db.Column(db.String(500))
    intro = db.Column(db.String(500))
    hot = db.Column(db.DECIMAL)
    price = db.Column(db.DECIMAL)
    msold = db.Column(db.Integer)
    lng = db.Column(db.DECIMAL)
    lat = db.Column(db.DECIMAL)
    img = db.Column(db.String(500))
    province = db.Column(db.String(90))
    city = db.Column(db.String(90))
    district = db.Column(db.String(90))

    def __init__(self, name, grade, address, intro, hot, price, msold, lng, lat, img, province, city, district):
        self.name = name
        self.grade = grade
        self.address = address
        self.intro = intro
        self.hot = hot
        self.price = price
        self.msold = msold
        self.lng = lng
        self.lat = lat
        self.img = img
        self.province = province
        self.city = city
        self.district = district

class TaskSchema(ma.Schema):
    class Meta:
        fields = ('name', 'grade')

task_schema = TaskSchema()
tasks_schema = TaskSchema(many=True)

class ChartSchema(ma.Schema):
    class Meta:
        fields = ('city', 'lng', 'lat')

chart_schema = ChartSchema()
chart_schema = ChartSchema(many=True)

class RankSchema(ma.Schema):
    class Meta:
        fields = ('name', 'value')

rank_schema = RankSchema()
rank_schema = RankSchema(many=True)

class HotSchema(ma.Schema):
    class Meta:
        fields = ('lng', 'lat', 'count')

hot_schema = HotSchema()
hot_schema = HotSchema(many=True)

@app.route('/')
def hello_world():  # put application's code here
    result = db.session.query(Tour.city, func.count('*').label('value')).group_by(Tour.city).filter(Tour.city != '').all()[:5]
    return jsonify(chart_schema.dump(result)), 200

@app.route('/hot_tour')
def hot_tour_site():  # put application's code here
    result = db.session.query(Tour.city, Tour.lng, Tour.lat).order_by(Tour.msold.desc()).all()[:30]
    # print(result)
    chart_schema.dump(result)
    return jsonify(chart_schema.dump(result))

@app.route('/city_rank')
def city_rank():  # put application's code here
    result = db.session.query(Tour.city.label("name"), func.sum(Tour.msold).label('value')).group_by(Tour.city).filter(Tour.city != '').all()[:20]
    # print(result)
    rank_schema.dump(result)
    return jsonify(rank_schema.dump(result))

@app.route('/tour_rank')
def tour_rank():  # put application's code here
    result = db.session.query(Tour.name, func.sum(Tour.msold).label('value')).group_by(Tour.name).filter(Tour.city != '').all()[:20]
    # print(result)
    rank_schema.dump(result)
    return jsonify(rank_schema.dump(result))

@app.route('/province_rank', methods=['POST'])
def province_rank():  # put application's code here
    province = request.json['province']
    result = db.session.query(Tour.name, func.sum(Tour.msold).label('value')).group_by(Tour.name).\
                filter(Tour.province == province).all()[:10]
    # result2 = db.session.query(Tour.name, func.sum(Tour.msold).label('value')).group_by(Tour.name). \
    #              filter(Tour.province == '海南').all()[:10]
    # result3 = db.session.query(Tour.name, func.sum(Tour.msold).label('value')).group_by(Tour.name). \
    #              filter(Tour.province == '上海').all()[:10]
    return jsonify(rank_schema.dump(result))

@app.route('/district_rank')
def district_rank():  # put application's code here
    result = db.session.query(Tour.district.label('name'), func.sum(Tour.msold).label('value')).group_by(Tour.district).\
                filter(Tour.district != '').order_by(func.sum(Tour.msold)).all()[:10]
    return jsonify(rank_schema.dump(result))

@app.route('/hotPlaceData')
def hotPlaceData():  # put application's code here
    result = db.session.query( Tour.lng, Tour.lat, Tour.msold.label('count')).order_by(Tour.msold.desc()).all()[:30]
    # print(result)
    return jsonify(hot_schema.dump(result)
)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

5、项目获取