python如何查民宿入住率

PYTHON 如何查民宿入住率

要使用 Python 查民宿入住率，可以通过以下几种方法：使用API获取数据、从数据库中提取数据、使用Web爬虫技术抓取数据。其中，使用 API 获取数据是最常见且简单的方法。接下来，我们将详细描述如何使用 API 获取民宿入住率。

一、使用API获取数据

1、选择合适的API

要获取民宿入住率，首先需要选择合适的 API。许多在线平台如 Airbnb、Booking.com 等提供 API 接口供开发者使用，这些接口可以获取民宿的预订信息、入住率等数据。选择合适的 API 主要看其提供的数据种类、使用限制和费用等。

2、注册并获取API密钥

大多数 API 都需要开发者注册账号并获取 API 密钥。通过 API 密钥，可以进行身份验证并使用 API 提供的服务。注册过程通常包括填写一些基本信息并同意使用条款。

3、编写Python代码调用API

使用 Python 调用 API，需要使用 requests 库进行 HTTP 请求。以下是一个示例代码，展示如何使用 Airbnb API 获取民宿入住率：

import requests
api_url = "https://api.airbnb.com/v2/listings/{listing_id}/calendar"
api_key = "YOUR_API_KEY"
listing_id = "LISTING_ID"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
response = requests.get(api_url.format(listing_id=listing_id), headers=headers)
data = response.json()
解析数据，计算入住率
calendar_days = data["calendar"]["days"]
total_days = len(calendar_days)
booked_days = sum(1 for day in calendar_days if day["available"] == False)
occupancy_rate = (booked_days / total_days) * 100
print(f"入住率: {occupancy_rate:.2f}%")

4、处理API返回的数据

API 返回的数据通常是 JSON 格式，需要解析并提取相关信息。上面的示例代码中，我们提取了日历数据，并计算了入住率。

二、从数据库中提取数据

1、设计数据库

如果你有自己的民宿管理系统，可以将入住信息存储在数据库中。常用的数据库有 MySQL、PostgreSQL 等。设计数据库时，需要包含预订信息、入住日期等字段。

2、编写Python代码查询数据库

使用 pymysql 或 psycopg2 等库可以连接数据库并查询数据。以下是一个示例代码，展示如何从 MySQL 数据库中提取民宿入住率：

import pymysql
db = pymysql.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="your_database"
)
cursor = db.cursor()
query = """
SELECT COUNT(*) FROM reservations
WHERE check_in_date <= CURDATE()
AND check_out_date >= CURDATE()
"""
cursor.execute(query)
booked_rooms = cursor.fetchone()[0]
query = "SELECT COUNT(*) FROM rooms"
cursor.execute(query)
total_rooms = cursor.fetchone()[0]
occupancy_rate = (booked_rooms / total_rooms) * 100
print(f"入住率: {occupancy_rate:.2f}%")
cursor.close()
db.close()

3、处理查询结果

查询数据库后，需要处理结果并计算入住率。上面的示例代码展示了如何计算当前入住率。

三、使用Web爬虫技术抓取数据

1、选择合适的网站

如果没有现成的 API 或数据库，可以使用 Web 爬虫技术从民宿网站上抓取数据。选择合适的网站主要看其数据的详细程度和反爬虫机制。

2、编写Python代码进行爬虫

使用 requests 和 BeautifulSoup 库可以抓取并解析网页数据。以下是一个示例代码，展示如何从某民宿网站抓取数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://www.example.com/listings"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
listings = soup.find_all("div", class_="listing")
total_listings = len(listings)
booked_listings = sum(1 for listing in listings if "booked" in listing["class"])
occupancy_rate = (booked_listings / total_listings) * 100
print(f"入住率: {occupancy_rate:.2f}%")

3、处理爬取的数据

爬取网页数据后，需要解析 HTML 并提取相关信息。上面的示例代码展示了如何计算入住率。

四、数据清洗与处理

无论使用哪种方法获取数据，都需要对数据进行清洗与处理。数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值等。数据处理包括计算入住率、生成报表等。

1、数据清洗

数据清洗是数据分析中重要的一环，可以使用 pandas 库进行数据清洗。以下是一个示例代码，展示如何清洗数据：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("reservations.csv")
去除重复数据
data.drop_duplicates(inplace=True)
处理缺失值
data.fillna({"check_in_date": "N/A", "check_out_date": "N/A"}, inplace=True)

2、数据处理

数据处理包括计算入住率、生成报表等。以下是一个示例代码，展示如何计算入住率并生成报表：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("reservations.csv")
计算入住率
total_rooms = data["room_id"].nunique()
booked_rooms = data[(data["check_in_date"] <= pd.Timestamp.today()) & (data["check_out_date"] >= pd.Timestamp.today())]["room_id"].nunique()
occupancy_rate = (booked_rooms / total_rooms) * 100
生成报表
report = {
    "total_rooms": total_rooms,
    "booked_rooms": booked_rooms,
    "occupancy_rate": occupancy_rate
}
report_df = pd.DataFrame([report])
report_df.to_csv("occupancy_report.csv", index=False)

五、可视化数据

数据可视化可以帮助更直观地了解民宿入住情况。使用 matplotlib 和 seaborn 库可以生成各种图表，如折线图、柱状图等。

1、安装所需库

pip install matplotlib seaborn

2、编写Python代码进行可视化

以下是一个示例代码，展示如何生成入住率的折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
data = pd.read_csv("occupancy_report.csv")
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x="date", y="occupancy_rate", data=data)
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("入住率")
plt.title("民宿入住率折线图")
plt.show()