python爬取高考录取分数线

### 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]。

### 如何使用Python编写爬虫抓取高考各高校分数线数据 为了实现抓取高考各高校分数线的数据，可以参考以下方法和工具。以下内容将详细介绍如何利用 Python 的 `requests`、`BeautifulSoup` 和 `Selenium` 等库来完成任务。 #### 1. 确定目标网站 在开始编写爬虫之前，需要明确要抓取的目标网站及其数据结构。例如，假设目标网站提供了一个包含高校名称、省份、录取分数等信息的页面[^1]。可以通过浏览器开发者工具（F12）查看网页的 HTML 结构，找到存放分数线数据的具体标签路径。 #### 2. 使用 `requests` 获取网页内容 通过 `requests` 库发送 HTTP 请求获取网页内容。以下是示例代码： ```python import requests url = "https://example.com/gaokao_scores" # 替换为目标网站的实际URL 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" } response = requests.get(url, headers=headers) html_content = response.text ``` #### 3. 使用 `BeautifulSoup` 解析网页 利用 `BeautifulSoup` 库解析网页内容，并提取所需的分数线数据。以下是一个简单的解析示例： ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml') # 假设分数线数据存储在一个表格中，且每个行包含高校名称和分数线 rows = soup.find_all('tr') # 查找所有表格行 data = [] for row in rows: cols = row.find_all('td') # 查找每行中的单元格 if len(cols) > 0: university_name = cols[0].text.strip() # 高校名称 score = cols[1].text.strip() # 分数线 data.append((university_name, score)) ``` #### 4. 处理动态加载的网页（可选） 如果目标网站的数据是通过 JavaScript 动态加载的，则需要使用 `Selenium` 来模拟浏览器行为。以下是一个简单的 `Selenium` 示例： ```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://example.com/gaokao_scores" driver.get(url) # 假设分数线数据位于一个特定的HTML元素中 elements = driver.find_elements(By.XPATH, "//table/tbody/tr") data = [] for element in elements: university_name = element.find_element(By.XPATH, "./td[1]").text.strip() score = element.find_element(By.XPATH, "./td[2]").text.strip() data.append((university_name, score)) driver.quit() ``` #### 5. 数据存储与分析 抓取到的数据可以保存为 CSV 文件以便后续分析。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("gaokao_scores.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") ``` #### 6. 数据可视化（可选） 可以使用 `matplotlib` 或 `plotly` 对抓取的数据进行可视化展示。例如： ```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]。 - 如果目标网站有反爬虫机制，可能需要设置请求头或使用代理 IP[^3]。 - 动态加载的网页可能需要更复杂的处理逻辑，例如等待页面加载完成后再提取数据[^4]。