当客户想知道哪些景点人少又好玩，老板把这个任务交给你，作为业务人员，你选择用哪种方法解题？
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以上两种工作方式都没错，但如果你是数据思维者，相信你一定更快的升职加薪，因为你有能力壁垒。这个能力壁垒的名字，在这个案例里叫做python。
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Python在数据界为什么如此重要？我们把上述例子化成流程图：
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可以看到，python几乎解决了数据分析中所有步骤。
使用python=自由，你可以批量爬数据、加载数据、删除数据、修改数据、可视化数据，用数据建模，一套代码，终生受益。这就是python为什么受到数据界推崇的原因，
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我们将使用python爬取某哪儿网站的景点数据，进行景点综合评价分析。
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知识点1：python函数提高效率
Python可以定义函数，这意味着一旦构建完，我们可以通过修改参数的方式快速获取网址，效率比鼠标点击高很多，本次课程将着重讲解如何构建函数：
def get_urls(n):
return ['https://travel.qunar.com/p-cs299878-shanghai-jingdian-1-' + str(i+1) for i in range(n)]
# 创建函数，获取分页网址
def get_informations(u):
ri = requests.get(u)
# requests访问网站
soupi = BeautifulSoup(ri.text,'lxml')
# bs解析页面
infori = soupi.find('ul',class_="list_item clrfix").find_all('li')
# 获取列表内容
datai = []
for i in infori:
#print(i.text)
dic = {}
dic['lat'] = i['data-lat']
dic['lng'] = i['data-lng']
dic['景点名称'] = i.find('span',class_="cn_tit").text
dic['攻略提到数量'] = i.find('div',class_="strategy_sum").text
dic['点评数量'] = i.find('div',class_="comment_sum").text
dic['景点排名'] = i.find('span',class_="ranking_sum").text
dic['星级'] = i.find('span',class_="total_star").find('span')['style'].split(':')[1]
datai.append(dic)
# 分别获取字段内容
以上代码构建了两个函数，分别是批量获取网址（get_urls）和批量访问网址并获得7个对应的数据字段(get_informations)。
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写完后，我们只需要输入爬取【多少页】数据，就可以自动运行得到最后的景点数据：
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用此方法，我们将爬取了11个字段的上海景点数据：
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知识点2：爬取清洗分析无缝衔接
Python爬取数据后，可以无缝衔接数据分析和可视化，让分析师快速了解数据情况。在案例中我们会构建一个可视化函数，按照不同的维度评价景点：
import matplotlib.style as psl
psl.use('seaborn-colorblind')
def createfig(col):
dffig = df[['景点名称',col]].sort_values(by = col,ascending = True).iloc[:10]
dffig.index = dffig['景点名称']
dffig.iloc[::-1].plot(kind = 'bar',rot = 90,
title = '%sTOP排名' %col,figsize = (12,6))
plt.grid()
# 创建函数绘制TOP10的对应指标图片
createfig('点评数量')
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函数createfig构建完成后，可以通过直接修改需要可视化的维度（比如点评数量），批量出图。
知识点3：Excel神器Powermap演示
地理上的可视化是很多分析师忽略，但效果极佳的一种可视化方式。利用pandas.to_excel功能，我们可以快速导出整理好的数据，放到excel的神器插件powermap里，从空间上看景点的分布及人气和评价：
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