python爬取携程酒店信息

好的，您可以使用 Python 中的 BeautifulSoup 库和 requests 库来爬取携程酒店信息。您可以发送 GET 请求来获取网页源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 标签以获取相应数据。以下是一个示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://hotels.ctrip.com/hotel/changsha28#ctm_ref=hod_sr_lst_dl_n_1_2'

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

hotel_list = soup.find_all('div', class_='hotel_new_list')
for hotel in hotel_list:
    hotel_name = hotel.find('a', class_='hotel_name').text
    hotel_score = hotel.find('span', class_='hotel_value').text
    hotel_price = hotel.find('span', class_='J_price_lowList').text
    print(hotel_name, hotel_score, hotel_price)

请注意替换 URL 以符合您的需求。

相关问题

写一个用python爬取携程酒店信息的代码

Sure, 以下是一个用 Python 爬取携程酒店信息的示例代码：

import requests
from lxml import etree

def crawl_xiecheng_hotel():
    url = 'http://hotels.ctrip.com/hotel/ningbo321'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html = response.content.decode('utf-8')
    selector = etree.HTML(html)
    hotel_list = []
    for hotel in selector.xpath('//div[@class="hotel_item"]'):
        name = hotel.xpath('.//h2[@class="hotel_name"]/a/@title')[0]
        score = hotel.xpath('.//span[@class="hotel_value"]/text()')[0]
        address = hotel.xpath('.//p[@class="hotel_address"]/text()')[0]
        hotel_list.append((name, score, address))
    return hotel_list

可以通过调用 `crawl_xiecheng_hotel` 函数来获取宁波市的酒店列表。当然，你也可以将代码中的 `url` 修改为其他城市的页面链接来获取其他城市的酒店信息。

python爬取携程酒店评论

你好，爬取携程酒店评论需要一些技术知识，以下是一个简单的爬虫示例，供参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://hotels.ctrip.com/hotel/dianping/422384_p1t0.html' # 酒店评论页面的 URL
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' # 请求头
}

response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

reviews = soup.find_all('div', class_='J_commentDetail')

for review in reviews:
    print(review.get_text().strip())

以上代码使用了 requests 库来发送 GET 请求，并使用 BeautifulSoup 库解析 HTML。在解析后的 HTML 中，我们通过 `find_all` 方法找到了所有评论的 div 元素，并逐个输出了评论的文本。

需要注意的是，爬取网站数据可能会违反网站的服务条款，建议在合法合规的前提下进行。