最新，泰山門票政策調整→

者從泰山景區管委會了解到，為應對持續大客流，8月12日起，泰山門票政策微調，各進山口門票一次性全部放出，不再分批次在晚上、下午放票，線上線下同步售票、售完即止，其中夜間票每天1.8萬張。

近七天的泰山門票，12日上午10:00已經一次性全部放到網上，此后不再追加每日的票量。13日上午10:00，線上將放第八天（8月20日）的泰山門票，此后，以此類推。

據了解，8月4日以來，泰山單日進山游客量已經連續4天超過4萬人次，其中8月10日達到6.9萬人次。此前，考慮到少部分不預約就出行游客的購票需求，泰山景區在當日會結合退票和實時在園游客等情況追加少量門票，但該人性化措施在超大客流條件下已經難以實施，也對“限量、預約、錯峰”政策和旅游秩序維護造成了一定沖擊。門票政策微調后，泰山景區將對未預約購票的游客實時現場勸返，提醒游客錯峰出行、理性出行、安全出行。

綜合：泰山景區、最泰安

來源：濰坊高新傳媒

者：胡蘿卜醬

微信公眾號：經濟人學數據分析（ID:DAT-2017）

歡迎轉載，請注明出處。

本文共1640字，建議閱讀6分鐘。

本文爬取了去哪兒網上面的6000多個景點數據，為你匯總并分析國慶出游情況。

出門游玩，走哪里都是人，人，人，人……。你的腦海里是否出現了以下畫面：

為了方便大家的出游選擇，小編爬取了去哪兒網上面的6000多個景點數據，包含景點評級、熱度、銷量等等數據，匯總成這篇出游參考指南。

爬蟲

爬蟲繼續用的是小編最近的心頭愛selenium，用法可以參考“爬蟲神器selenium之貓眼電影榜單實例”。打開去哪兒網站，右鍵，分析網頁。

我們需要的數據非常的清晰：

話不多說，只要定位到自己想要的信息，那么代碼非常簡單。

 1from tqdm import tqdm
 2import time
 3from selenium import webdriver
 4from selenium.common.exceptions import TimeoutException, WebDriverException
 5import pandas as pd
 6import numpy as np
 7position=["北京","天津","上海","重慶","河北","山西","遼寧","吉林","黑龍江","江蘇","浙江","安徽","福建","江西","山東","河南","湖北","湖南","廣東","海南","四川","貴州","云南","陜西","甘肅","青海","臺灣","內蒙古","廣西","西藏","寧夏","新疆","香港","澳門"]
 8
 9name,level,hot,address,num=[],[],[],[],[]
10def get_one_page(key,page):
11 try:
12 #打開瀏覽器窗口
13 option_chrome=webdriver.ChromeOptions()
14 option_chrome.add_argument('--headless')
15
16 driver=webdriver.Chrome(chrome_options=option_chrome)
17 time.sleep(1)
18
19 url="http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword="+str(key)+"&region=&from=mpl_search_suggest&page="+str(page)
20 driver.get(url) 
21 infor=driver.find_elements_by_class_name("sight_item")
22 for i in range(len(infor)):
23 #獲取景點名字
24 name.append(infor[i].find_element_by_class_name("name").text)
25 #獲取景點評級
26 try:
27 level.append(infor[i].find_element_by_class_name("level").text)
28 except:
29 level.append("")
30 #獲取景點熱度
31 hot.append(infor[i].find_element_by_class_name("product_star_level").text[3:])
32 #獲取景點地址
33 address.append(infor[i].find_element_by_class_name("area").text)
34 #獲取景點銷量
35 try:
36 num.append(infor[i].find_element_by_class_name("hot_num").text)
37 except:
38 num.append(0)
39
40 driver.quit()
41 return
42 except TimeoutException or WebDriverException:
43 return get_one_page()
44
45for key in tqdm(position):
46 print ("正在爬取{}".format(key))
47 #取前10頁
48 for page in range(1,14):
49 print ("正在爬取第{}頁".format(page))
50 get_one_page(key,page)
51
52sight={'name': name, 'level': level, 'hot': hot, 'address': address, 'num':num}
53sight=pd.DataFrame(sight, columns=['name', 'level', 'hot', 'address', 'num'])
54sight.to_csv("sight.csv",encoding="utf_8_sig")

本文僅爬取國內的數據，由于景點數據眾多，每個省份僅取了前13頁。獲得景點個數6630個。

數據可視化

熱門景區top30：

大熊貓不愧為國寶，最熱門就是它。其次是故宮，鄭州動物園，峨眉山，秦始皇兵馬俑等等。因為小編沒有去過多少地方玩，也不知道為啥鄭州動物園能排到第三，大家知道的可以告訴小編一下它的特色嗎？

省份與評級：

說實話，這個圖的配色真的是太丑了，主要是小編過于懶惰，不想好好配色了

。

熱力圖：

熱力圖根據省份和城市分別作圖，其次在根據銷量和熱度兩類圖，這里采用的是“Python調用高德地圖API實現經緯度換算、地圖可視化”一文的方式，調用高德地圖API完成。

首先是省份和景區熱度：

然后是省份和銷量：

接下來是城市和景區熱度：

最后是城市和景區銷量：

值得注意的是，城市和銷量一圖熱力范圍不明顯，原因為景區之間銷量天差地別，一些太少的的統計下來，作圖非常的不明顯了。若大家不喜歡用高德地圖API作圖，那么"人生苦短，我要用pyecharts畫圖"的方法也非常適合做熱力圖，比如這里小編做了一張省份和銷量的圖：

綜合來看，北京，四川，沿海等地都是旅游的熱門省份。建議大家盡量避免去這些省份游玩。

推薦景區：

知道了需要避免的景區和省份城市，那么可以去哪些人少的地方呢？這里胡蘿卜醬根據景區分級，分別推薦15個人少的景區：

最后兩張圖是根據熱度做的圖，沒有條形的則是熱度為0，那么大家可以選擇上述景點中熱度較高的進行游玩。

可視化代碼：

 1data=pd.read_csv("sight.csv")
 2data=data.fillna(0)
 3data=data.drop(columns=['Unnamed: 0'])
 4
 5#將地址分為省，市，區
 6data["address"]=data["address"].apply(lambda x: x.replace("[","").replace("]",""))
 7data["province"]=data["address"].apply(lambda x: x.split("·")[0])
 8data["city"]=data["address"].apply(lambda x: x.split("·")[1])
 9data["area"]=data["address"].apply(lambda x: x.split("·")[-1])
10
11#銷量最多的前30景點
12num_top=data.sort_values(by='num',axis=0,ascending=False).reset_index(drop=True)
13import seaborn as sns
14import matplotlib.pyplot as plt
15plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei']#指定默認字體 
16plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 解決保存圖像是負號'-'顯示為方塊的問題
17sns.set(font='SimHei') # 解決Seaborn中文顯示問題
18sns.set_context("talk")
19fig=plt.figure(figsize=(15,10))
20sns.barplot(num_top["name"][:30],num_top["num"][:30])
21plt.xticks(rotation=90)
22fig.show()
23
24#省份與景區評級
25data["level_sum"]=1
26var=data.groupby(['province', 'level']).level_sum.sum()
27var.unstack().plot(kind='bar',figsize=(35,10), stacked=False, color=['red', 'blue','green','yellow'])
28
29#根據省、市統計銷量和
30pro_num=data.groupby(['province']).agg('sum').reset_index()
31city_num=data.groupby(['city']).agg('sum').reset_index()
32#基于數據做熱力圖
33import requests
34def transform(geo):
35 key='bb9a4fae3390081abfcb10bc7ed307a6' 
36 url="http://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?key=" +str(key) +"&address=" + str(geo)
37 response=requests.get(url)
38 if response.status_code==200:
39 answer=response.json()
40 try:
41 loc=answer['geocodes'][0]['location']
42 except:
43 loc=0
44 return loc
45
46pro_num["lati"]=pro_num["province"].apply(lambda x: transform(x))
47city_num["lati"]=city_num["city"].apply(lambda x: transform(x))
48pro_num.to_csv("pro_num.csv",encoding="utf_8_sig")
49city_num.to_csv("city_num.csv",encoding="utf_8_sig")
50
51from pyecharts import Map
52map=Map("省份景點銷量熱力圖", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')
53map.add("",pro_num["province"], pro_num["num"], maptype="china", visual_range=[5000, 80000], is_visualmap=True, visual_text_color='#000', is_label_show=True)
54map.render(path="pro_num.html")
55map=Map("省份景點熱度熱力圖", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')
56map.add("",pro_num["province"], pro_num["hot"], maptype="china", visual_range=[25,80], is_visualmap=True, visual_text_color='#000', is_label_show=True)
57map.render(path="pro_hot.html")
58
59#人少的5A景點，4A景點，3A景點
60top_5A=data[data["level"]=="5A景區"].sort_values(by='num',axis=0,ascending=True).reset_index(drop=True)
61top_4A=data[data["level"]=="4A景區"].sort_values(by='num',axis=0,ascending=True).reset_index(drop=True)
62top_3A=data[data["level"]=="3A景區"].sort_values(by='num',axis=0,ascending=True).reset_index(drop=True)
63fig=plt.figure(figsize=(15,15))
64plt.pie(top_5A["num"][:15],labels=top_5A["name"][:15],autopct='%1.2f%%')
65plt.title("人少的5A景區") 
66plt.show()
67fig=plt.figure(figsize=(15,15))
68ax=sns.barplot(top_4A["hot"][:15],top_4A["name"][:15])
69ax.set_title("人少的4A景區") 
70fig.show()
71fig=plt.figure(figsize=(15,10))
72ax=sns.barplot(top_3A["name"][:15],top_3A["hot"][:15])
73ax.set_title("人少的3A景區") 
74plt.xticks(rotation=90)
75fig.show()

結語

爬蟲采集于2018.9.27，可能因為采集時間不同，結果會有偏差。需要注意的是，若采用pyecharts做城市和景區熱度、銷量的圖時，需要考慮pyecharts無法獲得一些景區位置，解決辦法可以參考"《狄仁杰之四大天王》影評分析（爬蟲+詞云+熱力圖）"一文。

分析完了之后，小編反正決定國慶節都呆在家里了，不想出門，只想當快樂的肥仔。最后，祝大家國慶快樂！！！

錄片《揭秘莎士比亞》第一季（2012）畫面。

1564年4月23日，傳統上被認為是文壇巨匠莎士比亞的生日。莎士比亞是一名商人/法警的兒子。據猜測，莎士比亞很早就結了婚，并與妻子安妮·海瑟薇（Anne Hathaway）育有三個孩子。這些傳說匯聚在距離英國倫敦西北約兩小時車程的斯特拉特福（Stratford）。傳說這里既是莎士比亞的出生地，也保留著安妮·海瑟薇婚前的舊居。

“我們相信威廉·莎士比亞于1564年4月就出生在這個房間。”莎翁故居出生室內的一塊牌子上寫道。來到此地參觀的游客會看到床邊放著一個搖籃，上面鋪著毯子和一個枕頭。導游通常會開始介紹莎士比亞童年的故事——他如何在這些房間玩耍、吃飯和做夢。盡管，他的童年實際上一片空白，從1564年受洗到1582年結婚，沒有任何關于這期間的文字記錄。

整個小鎮的“莎士比亞濃度”頗高。游客們在參觀完畢后前往街邊的禮品店，購買莎士比亞T恤衫、早餐茶和茶巾，在莎士比亞橡皮鴨和冰箱貼前駐足。19世紀初，出生地的一位名叫霍恩比夫人的房客，曾向輕信的游客出售“莎士比亞遺物”，這些“遺物”最終于1848年在《本特利雜記》（Bentley’s Miscellany）的一篇文章中遭到曝光。文章稱，這位夫人多年來先后出售了四把不同的椅子，每把都聲稱是“莎士比亞的椅子”。“莎士比亞”也成為當地旅游業的基石。在疫情暴發之前的 2019 年，該地旅游業收入約為 3.15 億美元。

但“不朽的莎士比亞”真的出生在這里嗎？

美國《紐約時報》近日發布的一篇探訪文章做了相關的考證。莎士比亞故居的判定大體基于其父親的相關記錄。據說，約翰·莎士比亞曾于1556年在當地一條街上購買了一套公寓，不過，他也同時在附近的另一條街購買過房屋。這些說法則是根據一張罰款單推論出來的。1552年，約翰·莎士比亞曾因在亨利街某處的糞便堆遭罰。盡管這張罰單沒有說明具體位置，不過人們據此猜測他在兒子威廉·莎士比亞出生時一定住在附近，也許可能只是以租客身份。

安妮·海瑟薇小屋的判斷路徑也大致相同。一項紀錄稱，安妮·海瑟薇的父親約翰·海瑟薇，曾在女兒出生前13年在當地租用了90英畝農場，該農場上矗立著一座建筑，據說和海瑟薇家族有關。但目前并沒有證據表明，安妮·海瑟薇就是在這里長大的。

“斯特拉特福允許——實際上是鼓勵——英格蘭最大的欺詐行為之一在肆無忌憚地發酵，”記者伯納德·萊文 (Bernard Levin) 1965 年在英國《每日郵報》上抱怨道。“我指的是這兩起巨大的欺詐行為——‘莎士比亞’的出生地和安妮·海瑟薇小屋。”

信仰的力量被不斷放大，一度上升至公共層面。1847年，此地專門成立了一個委員會來為國家“搶救”這所房屋，并組織募集捐款。故居毗鄰的房屋被拆除，墻壁被移動，地板被更換，新的門口和樓梯被建造。正如學者西德尼·李（Sidney Lee）在 1901 年所述，它的新管理者將其改造成一個富裕的伊麗莎白時代家庭的寬敞舒適的住宅，而地窖則成為“唯一保持原樣的部分”。

該委員會后來成為“莎士比亞出生地信托基金”。該信托基金隨后還收購了更多財產，其中包括安妮·海瑟薇小屋，邀請游客“重溫莎士比亞的愛情故事”。

時至今日，關于莎士比亞的故事似乎比相關史實更加引人注意。《紐約時報》這篇文章的作者稱自己曾多次前往過當地，但這些年幾乎沒有變化。“莎士比亞中心現在正在展示現代藝術家對這位詩人的詮釋，其中包括一幅戴著面具的超現實主義人物畫像，暗示了圍繞著他的神秘面紗。”

參考資料：

1.460 Years Ago, Shakespeare Was Born Here. Or Somewhere.

https://www.nytimes.com/2024/04/23/travel/shakespeare-birthplace-stratford-upon-avon.html

2.‘All the World’s a Stage’: William Shakespeare’s Birthday

https://pjmedia.com/catherinesalgado/2024/04/23/all-the-worlds-a-stage-william-shakespeares-birthday-n4928466

編譯/申璐

編輯/王菡

校對/趙琳

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