个人简介
一名14年经验的资深毕设内行人，语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等
开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。
感谢大家的关注与支持！
各位老师好，我的毕业设计题目是《基于Python的旅游网站数据爬虫研究》。该系统主要实现对旅游网站数据的自动化采集、存储、分析与可视化展示。功能模块包括：用户注册登录、旅游新闻展示、景区搜索查询、景区详情查看、个人中心管理、后台用户与系统管理，以及核心的数据爬取模块、数据分析模块和数据可视化模块。技术栈方面，前端使用HTML/CSS/JavaScript，后端采用Python语言，结合requests或Scrapy框架进行爬虫开发，使用MySQL或MongoDB存储数据，利用Pandas、NumPy进行数据分析，matplotlib或Echarts实现数据可视化。
评委老师：xx同学，你计划爬取哪些具体的旅游网站？有没有考虑到这些网站的数据使用协议和反爬虫机制？
答辩学生：老师，我计划主要爬取携程、去哪儿这类公开的旅游信息网站，主要采集景区名称、地址、评分、等级、图片和简介等基础信息。关于数据使用协议，我会先查看网站的robots.txt文件和服务条款，只爬取公开允许的数据，并且设置合理的爬取频率，不会对目标网站服务器造成压力。对于反爬虫机制，我打算采用设置请求头模拟浏览器、控制访问频率、使用IP代理池等技术手段来应对，这些在后续章节我也会详细研究。
评委老师：你的开题报告里提到要爬取1881条数据，这个数据量并不大，为什么选择用爬虫而不是手动收集？
答辩学生：老师，虽然1881条数据看起来不多，但手动复制粘贴不仅效率低，而且容易出错。最主要的原因是我想通过实际项目来学习和掌握爬虫技术的完整流程，包括请求、解析、存储和反爬处理等，这对我的编程能力提升很有帮助。而且系统需要定期更新数据，用爬虫可以实现自动化，后期也方便扩展到更多数据量。
评委老师：在数据存储方面，你提到要选择合适的数据库，那具体打算用关系型数据库还是非关系型数据库？为什么？
答辩学生：目前我倾向于使用MySQL关系型数据库。因为爬取的数据结构比较固定，比如景区信息都有名称、地址、评分等明确字段，用关系型数据库表结构来存储更清晰规范，也方便后续用SQL语句进行查询和统计分析。当然如果爬取过程中遇到非结构化数据，我也会考虑用MongoDB作为补充。
评委老师：针对指导老师提到的"处理无效、重复、错误数据"这个问题，你有什么具体方案？
答辩学生：对于重复数据，我会在数据库中设置唯一索引，比如景区名称和地址的组合，入库前进行查重判断。对于无效和错误数据，我会在爬虫解析时做基础校验，比如评分必须是数字且在一定范围内，地址不能为空等。数据爬取完成后，还会用Pandas进行清洗，删除空值、异常值，统一数据格式。最后在分析前再进行一次人工抽查，确保数据质量。
评委老师：你的系统既有前端又有后端，还有爬虫和数据分析，工作量会不会太大？如何确保能按时完成？
答辩学生：老师，您担心的很对。我的计划是先完成核心的爬虫模块和基础的数据展示，保证毕业设计的基本功能跑通。前端界面会采用比较简洁的设计，优先实现景区搜索和详情展示两个主要功能。用户管理和个人中心等辅助功能如果时间紧张可以适当简化。我会严格按照开题报告里的时间安排，2025年1月到2月主攻爬虫和数据库，3月完成前后端对接和基础功能，4月进行测试和论文撰写，确保进度可控。
评委老师：在数据分析部分，你提到要做趋势预测，但旅游数据受季节、节假日等因素影响较大，你打算用什么简单方法来实现？
答辩学生：老师，因为我还不太会复杂的预测算法，所以计划先用时间序列分析方法，比如计算各景区评分的月度平均值，用matplotlib画出评分变化曲线，观察整体趋势。对于季节性因素，我会按季度统计景区热度，用柱状图对比展示。虽然这些方法比较简单，但能够直观反映数据规律，满足本科毕业设计的基本要求，后续如果学有余力再考虑引入更复杂的模型。
评委老师：最后一个问题，你的系统创新点在哪里？与同类型项目相比有什么特色？
答辩学生：老师，我觉得我的项目特色主要在于"小而精"。相比一些大而全的旅游推荐系统，我专注于数据采集这个核心环节，把爬虫技术做扎实。另一个是实用性强，爬取的数据会直接用于前后端展示，形成完整闭环。还有就是我会重点研究反爬虫策略的应对，这是很多同类项目容易忽略但实际很重要的问题。虽然技术含量不算特别高，但对基础薄弱的我来说，能够把完整的爬虫流程走通并应用到实际场景中，就是最好的学习成果。
评委老师：好的，xx同学，你的开题答辩总体表现不错。选题贴合实际，技术路线清晰，功能模块设计完整，进度安排合理，看得出前期准备比较充分。特别值得肯定的是，你对指导老师提出的数据质量问题有具体的应对方案，也意识到自身基础薄弱而选择了"小而精"的实现路径，这种务实的态度很好。
不足之处在于：一是对目标网站的法律风险考虑还可以更深入，建议后续增加对数据合规性的专门说明；二是数据分析部分目前规划较为简单，可以在时间允许的情况下适当增加一些统计维度，比如景区评分与价格的关系分析等；三是系统安全性设计在开题报告中体现较少，建议在后期的系统实现中加强用户数据保护和爬虫安全防护。
希望你能够按照既定计划稳步推进，重点关注反爬虫策略和数据质量把控这两个难点，按时完成毕业设计。同时要注意及时与指导老师沟通，遇到困难主动求助。预祝你顺利完成毕业设计，答辩通过。
以上是某同学的毕业设计答辩的过程，如果你现在还没有参加答辩，还是开题阶段，已经选好了题目不知道怎么写开题报告，可以下面找找有没有自己符合自己题目的开题报告内容，列表中的开题报告都是往届真实的开题报告，可发送使用或参考。文末或底部来联xi可免费获取
最后
有时间和有基础的同学，建议自己多花时间找一下资料（开题报告、源码）自己独立完成毕设，需要开题报告内容、源码参考的，可以联xi博主，没有选题的也可以联系我们进行帮你选题、定功能和建议。
