基于python的百度迁徙迁入、迁出数据爬取（爬虫大数据）（附代码）

简介 百度迁徙 ：http://qianxi.baidu.com 不多逼逼，相关的自己了解。趁这几天比较好抓取数据，需要的数据就赶紧抓抓抓。 效果展示 不着急看代码，先给你们看一波效果图，各位看官看完效果图看看是不是自己需要的再看代码。 我是把获得的数据存成一个xls格式，因为csv换列不太方便（我不会）所以我选择了xls。这张图里表是我的家乡泉州一月、二月一共两个月的迁出数据，左边第一列是全国所有城市的编码（身份证前6位，这也和爬取百度迁徙url要求的编码一样），左边第二列是全国所有城市的名称，第一行是日期。为什么我要把表弄成这样呢？因为我要把表丢进GIS里做可视化（后面有可视化的图），又 本文主要介绍如何使用Python进行百度迁徙数据的爬取，以获取特定城市的迁入和迁出数据，并将数据整理成适合分析和可视化的格式。我们了解到百度迁徙（http://qianxi.baidu.com）提供实时和历史的全国人口迁移数据，可以用于研究人口流动情况。 在开始编写爬虫之前，我们需要准备一个城市编码的字典，以便识别和处理爬取到的数据。在`ChineseAdminiDivisionsDict.py`文件中，作者创建了一个包含中国各城市对应编码的字典，便于后续操作。 爬虫实现的核心步骤包括： 1. **请求数据**：利用Python的HTTP库，如`requests`，向百度迁徙的API发送GET请求，获取指定日期和城市的迁徙数据。URL通常包含城市编码，因此我们需要根据目标城市从预先准备的城市编码字典中获取相应的编码。 2. **解析数据**：使用HTML解析库，如`BeautifulSoup`，从返回的HTML页面中提取需要的数据。这些数据可能包含不同城市的迁入和迁出人数，以及对应的百分比。 3. **数据清洗与整理**：将提取的数据存储为列表或字典，便于进一步处理。由于原始数据可能包含多个日期，我们需要按日期拆分并整理，确保每个日期对应的数据独立。 4. **数据存储**：选择合适的格式（如本文中的Excel `.xls`）存储数据。考虑到CSV文件在列转换上的不便，作者选择了Excel。数据结构应清晰，便于后续分析，例如，每行包含日期、城市编码、城市名称以及迁入/迁出人数。 5. **数据可视化**：为了直观呈现数据，可以将整理后的数据导入GIS软件进行地图可视化。这可能需要使用Python的GIS库，如`geopandas`和`matplotlib`，或者直接在Excel中利用内置的图表功能。作者展示了某一天的迁出数据可视化结果，以示例说明数据的用途。 6. **排序与筛选**：为了得到类似百度迁徙网站上前一百名的排序，可以在存储数据时添加排序逻辑，或者在后期处理阶段进行排序。 通过Python爬虫技术，我们可以获取百度迁徙的数据，进行数据清洗、整理和存储，最后通过可视化工具展示人口流动的动态信息。这种方法对研究城市人口流动、交通规划、社会经济分析等具有重要意义。要注意的是，进行网络爬虫时需遵守网站的robots.txt规则，尊重数据隐私，合理合法使用数据。