【开题答辩实录分享】以《基于Python的旅游网站数据爬虫研究》为例进行答辩实录分享
大家好，我是韩立。
写代码、跑算法、做产品，从 Java、PHP、Python 到 Golang、小程序、安卓，全栈都玩；带项目、讲答辩、做文档，也懂降重技巧。
这些年一直在帮同学定制系统、梳理论文、模拟开题，积累了不少“避坑”经验。
新学期开始，很多人卡在选题：想要新颖，又怕做不完。接下来我会持续分享一批“好上手且有亮点”的选题思路和完整开题答辩案例，给你参考，也给你灵感。关注我，毕业设计不再头秃！
基于 Python 的旅游网站数据爬虫研究功能总结
- 数据爬取功能：以 Python 为核心，借助 requests、BeautifulSoup、Scrapy 等库 / 框架，从合规旅游网站爬取景点名称、地址、评分、等级、图片、简介等数据，筛选目标网站时兼顾合法性、数据完整性与技术可爬性，同时通过更换 IP 代理、设置合理请求频率等策略应对反爬虫机制。
- 数据存储功能：选用 MySQL 关系型数据库，设计结构化数据表（如景点表、图片表），存储爬取的各类旅游数据，通过外键关联保证数据关联性与完整性，便于后续查询与调用。
- 数据处理与分析功能：利用 Python 的 Pandas、NumPy 库清洗数据（去除重复数据、填补缺失值、统一数据格式），再通过数据分析工具挖掘数据特征（如景点评分分布、区域景点数量差异），结合 matplotlib 制作柱状图、折线图、热力图等可视化图表，直观展示分析结果。
- 配套系统功能：
- 前端：实现用户注册登录、旅游新闻展示、景区多条件搜索、景区数据详情查看、个人中心管理等交互功能；
- 后端：完成用户管理、系统管理、数据爬取任务调度、数据分析计算、数据可视化图表生成与展示等功能，支持前端请求响应与数据交互。
【开题陈述】
各位老师好，我是H同学，本次课题是《基于Python的旅游网站数据爬虫研究》。系统分前端与后端：前端用Vue3+ElementPlus，实现注册/登录、景区搜索、新闻展示、个人中心；后端用Flask+MySQL，完成用户管理、数据爬取（景点名称、地址、评分、等级、图片、简介）、数据清洗、分析与可视化。爬虫层采用requests+BeautifulSoup+Selenium轮换UA与IP池，定时增量抓取主流OTA网站，把清洗后的结构化数据存入MySQL，再用Pandas、Matplotlib、ECharts做统计与趋势预测，为游客和商家提供决策参考。下面请各位老师提问。
【答辩开始】
评委老师1：为什么选择Python而不是Java或Go做爬虫？
答辩学生：Python语法简洁，三方库最丰富；requests、BeautifulSoup、Scrapy、Selenium生态成熟，开发效率高，适合毕业设计周期短的场景。
评委老师2：目标站点如果采用动态渲染+反爬，你怎么保证数据完整性？
答辩学生：先用Selenium+显式等待拿到完整DOM，再对返回的HTML用BeautifulSoup解析；同时维护IP代理池、随机UA、随机鼠标轨迹，并控制1.5~3 s随机间隔，若遇滑块则调用第三方打码平台，失败超过阈值就记录URL留待增量补爬。
评委老师3：爬下来的图片只存URL还是本地下载？如何防止重复？
答辩学生：采用“URL+MD5”双保险：先下载到本地NAS，计算文件MD5存入MySQL唯一索引；如果MD5已存在则跳过，保证同一张图片只存一份，节省存储。
评委老师4：景区评分字段在不同站点尺度不同（5分制/100分制），你如何归一化？
答辩学生：写一条映射规则：遇到100分制就除以20，遇到10分制就乘以0.5，统一转成5分制浮点；同时保留原始分值与单位，方便回溯。
评委老师5：数据库里景点记录随时间更新，你怎么设计主键？
答辩学生：用“站点+外部ID”做联合主键，再增加update_time字段；每次增量爬取先ON DUPLICATE KEY UPDATE，只改变化字段，保证历史可追溯。
评委老师6：如果某天目标站点升级接口，把列表页换成GraphQL+JWT鉴权，你现有架构需要改动哪些部分？
答辩学生：①在请求层新增JWT自动刷新拦截器，用requests.Session维护Authorization头；②把原HTML解析模块抽象成“解析插件”，新写GraphQL JSON解析插件，通过工厂模式动态选择，业务层和存储层无需改动，实现开闭原则。
评委老师7：系统声称能做“趋势预测”，可旅游数据受节假日、疫情、天气等外生变量影响，仅用历史评分或销量做时间序列可能过拟合，你怎么解决？
答辩学生：①特征工程侧：除自身历史数据外，引入节假日虚拟变量、天气API的降水温度、百度指数的关键词热度，做多源特征拼接；②模型侧：用Prophet做baseline，再用XGBoost融合外生特征，交叉验证调参；③评估侧：按时间顺序划分训练/验证集，用MAPE与RMSE双指标，若MAPE>15%就触发模型重训；④前端同时给出预测区间（95%置信带），提示用户不确定性，避免盲目相信单值预测。
【评价总结】
H同学对爬虫链路、数据清洗与可视化都有清晰实现，外生变量融合与模型评估考虑得较周到，具备落地价值。若后续能在JWT自动刷新与GraphQL适配部分再给出单元测试与性能基准，将更完善。总体表现良好，同意开题，继续推进。
以上是H同学的毕业设计答辩过程，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。
