Python机器学习实践指南

好在，机票价格数据比房地产数据更容易获得，所以不难找。免费的、付费的 API 数据源以及许多网站都提供这些数据。我测试了其中一些服务，但最后，只有一个提供的数据格式是可用的。这种格式使我们很容易提前几个月就能找到价格最低的航班。

在我告诉你是哪个服务之前，让我先向你展示一下典型的航班搜索界面，如图 3-1 所示。

对于我们的目标而言，这种类型的接口其问题在于——所有的 API 接口有相同的问题——我们需要对所感兴趣的全部日期、全部可能的行程长度、每个机场都执行查询。虽然这样做是可行的，但是做法太笨拙了，而且需要耗费大量的精力。

好在，有一个更好的方法。Google 提供了一个鲜为人知的工具，被称为航班查询器。

此工具可让你查看在数月的时间内，从一个地区到另一个地区的最低票价。

图 3-2 是搜索从纽约到欧洲、行程为 8～12 天的例子。返回的城市按照价格来排序，从最低价到最高价。

对于查找错误票价，这种格式是非常理想的，原因是返回的结果按照价格排序，覆盖整个区域，时间跨度有 60 天。这能确保异常的票价出现时，会自动跑到列表的顶部。

这是个好消息。坏消息是 Google 使代码拉取数据这件事情变得相当有挑战性。幸运的是，使用一些聪明的编码，我们仍然可以得到所需的数据。