Projekt polega na wykorzystaniu języka Python do scrapowania danych z strony oraz API TripAdvisor w celu pozyskania informacji o hotelach i recenzjach. Następnie zebrane dane są zapisywane w bazie danych MongoDB. Dane te mogą być później wykorzystane do uczenia maszynowego oraz analizy.

1. Scrapowanie danych:
   • Skrypty napisane w języku Python są wykorzystywane do scrapowania danych ze strony oraz API TripAdvisor.
   • Zbierane informacje o hotelach i odpowiadających im recenzjach
2. Przechowywanie danych:
   • Do przechowywania zebranych danych używana jest baza danych MongoDB.
   • Dane sązapisane w kolekcjach w bazie danych MongoDB w celu łatwego pobierania i zarządzania nimi.
3. Wykorzystanie danych:
   • Zebrane zbiory danych stanowią cenne zasoby do zastosowań w uczeniu maszynowym.
   • Ponadto dane są analizowane, aby wyciągać wnioski i trendy w branży hotelarskiej.

1. Konfiguracja środowiska:
   • Upewnij się, że na Twoim systemie zainstalowany jest język Python.
   • Zainstaluj niezbędne pakiety języka Python za pomocą pip lub conda.
   • Klucz od TripAdvisor API zapisz do pliku .env do zmiennej TRIPADVISOR_KEY.
2. Instalacja MongoDB:
   • Zainstaluj MongoDB i skonfiguruj lokalną instancję lub połącz się z zdalnym serwerem MongoDB.
   • Ścieżkę połączenie do bazy danych zapisz do pliku .env do zmiennej MONGO_HOST.
3. Skrypty w języku Python:
   • crawler.py służy do scrapowania identyfikatorów hoteli.
   • fetch_hotels.py pobiera dane hoteli za pomocą API TripAdvisor, których identyfikatory są zapisane w ids.txt.
   • fetch_reviews.py dla hoteli, które nie mają opinij w bazie danych pobiera za pomocą API TripAdvisor opinie.

1. Dostęp do danych:
   • Pobierz przechowywane dane z bazy danych MongoDB w celu dalszej analizy lub zadań związanych z uczeniem maszynowym.
   • Wykorzystaj zapytania MongoDB, aby wydobyć cenne wnioski i trendy w dziedzinie hotelarstwa.

• Marko Golovko
• Arkadiusz Stryjewski