python爬取各大高校录取分数

好的，我了解你的问题。你可以使用 Python 爬虫来爬取高考各高校分数线查询信息。以下是爬取的一般步骤： 1. 首先，打开高校分数线查询网站，确定要爬取的网页链接，使用 requests 库发送 GET 请求获取网页的 HTML 代码。 2. 解析 HTML 代码，使用 Beautiful Soup 库或其他 HTML 解析库来定位和提取需要的信息。 3. 将提取的信息存储到本地文件或数据库中，或者直接在程序中进行处理和分析。 4. 如果需要爬取多个页面，可以使用循环来遍历不同的页面链接，重复上述步骤。 需要注意的是，爬取网站信息时需要遵守相关法律法规和网站规定，并且尽可能避免对网站造成过大的访问压力。

### 使用Python爬取掌上高考网站的录取分数数据 掌上高考是一个提供高校录取分数线信息的平台，但由于其复杂的反爬机制，直接抓取数据可能面临一定挑战。以下是实现该任务的专业方法。 #### 1. 确定目标数据结构 在开始爬取之前，需明确掌上高考网站中分数线数据的具体存储方式。例如，数据可能是通过动态加载的方式从后端接口获取[^3]。因此，需要使用浏览器开发者工具（F12）分析网络请求，找到实际的数据接口。 #### 2. 使用 `requests` 模拟接口请求 如果掌上高考的数据是通过 API 接口返回的，则可以直接使用 `requests` 库发送请求并获取 JSON 数据。以下是一个示例代码： ```python import requests url = "https://api.palmgaokao.com/score" # 替换为实际的API接口地址 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36", "Referer": "https://www.palmgaokao.com/" # 可能需要设置Referer等字段以绕过反爬 } params = { "year": "2023", # 查询年份 "province": "北京", # 查询省份 "school": "清华大学" # 查询学校 } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) data = response.json() print(data) ``` #### 3. 处理动态加载的网页 如果数据并非直接通过 API 接口返回，而是由 JavaScript 动态加载，则可以使用 `Selenium` 模拟浏览器行为。以下是一个示例代码： ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.chrome.options import Options chrome_options = Options() chrome_options.add_argument("--headless") # 无头模式运行 service = Service("path/to/chromedriver") # 替换为你的chromedriver路径 driver = webdriver.Chrome(service=service, options=chrome_options) url = "https://www.palmgaokao.com/score" driver.get(url) # 假设分数线数据位于特定的HTML元素中 elements = driver.find_elements(By.XPATH, "//div[@class='score-item']") data = [] for element in elements: university_name = element.find_element(By.XPATH, ".//span[@class='university-name']").text.strip() score = element.find_element(By.XPATH, ".//span[@class='score-value']").text.strip() data.append((university_name, score)) driver.quit() ``` #### 4. 数据解析与存储 获取到的数据可以通过 `pandas` 进行解析和存储。以下是一个简单的存储示例： ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame(data, columns=["University Name", "Score"]) df.to_csv("palm_gaokao_scores.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") ``` #### 5. 数据可视化 可以使用 `matplotlib` 或 `plotly` 对数据进行可视化展示。以下是一个简单的可视化示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(df["University Name"][:10], df["Score"][:10]) # 取前10所高校 plt.xticks(rotation=45) plt.xlabel("University Name") plt.ylabel("Score") plt.title("Top 10 Universities by Gaokao Scores") plt.tight_layout() plt.show() ``` #### 注意事项 - 抓取数据时需遵守目标网站的 `robots.txt` 文件规则以及相关法律法规[^2]。 - 如果目标网站有严格的反爬虫机制，可能需要设置请求头、使用代理 IP 或者模拟更复杂的浏览器行为[^3]。 - 动态加载的网页可能需要等待页面加载完成后再提取数据[^4]。