为了账号安全,请及时绑定邮箱和手机立即绑定

Python 爬取高校历年分数线

标签:
Python

最近一周一直在帮家里小弟看高考志愿,所以更新的没那么频繁了,请大家见谅。

在看各高校的往年分数时,忍不住手痒,想着能不能给它爬下来?哈哈,说干就干!

1 流程分析

之前无意中在这个网站发现有各个高校的历年录取分数线:https://gkcx.eol.cn

我们的目标是用 Python 将下面页面的数据导出到 Excel:

南京邮电大学

这个页面的 URL 是:https://gkcx.eol.cn/schoolhtm/schoolTemple/school160.htm,显然是需要一个 school_id 拼接而成的,那么如何获取这个 school_id 呢?

除非想办法爬取到所有院校的 school_id,这里我想着是从上面图中的搜索框进入:

搜索结果

这样,整体的业务流程我们就理清楚了:

  • 先调用搜索的 URL 获取到高校的 school_id,拼接到高校的详情访问地址
  • 访问详情地址,抓取目标数据
  • 处理目标数据,存储到 Excel 中
2 获取 school_id

按下 F12,可以看出搜索调用的 URL 是:https://gkcx.eol.cn/soudaxue/queryschool.html?&keyWord1=南京邮电大学,但是我们发现该请求的 response 里并没有高校列表,所以猜测这里是有二次数据请求获取到高校的列表,然后解析显示到页面的。

顺着请求流,我们看到了这么一个请求:

获取高校列表

并且它的 response 刚好是一个包含高校信息的 json,到这里应该还是顺利的,我们只要从这个 json 里解析出我们想要的东西,然后继续后面的步骤就可以了。要注意该请求的 Referer

但是在解析这个 json 时会遇到一个小问题,返回的数据格式是这样的:

({
 "totalRecord": {"num": "2"},
 "school":  [
    {
   "schoolid": "160",
   "schoolname": "南京邮电大学",
...
});

它是被 (); 包围着的,不是一个合法的 json 数据,这里需要对其进行处理后才能解析 json:

    # 返回数据包含 ();,需要特殊处理
    text = ((response.text).split(');',1)[0]).split('(',1)[1]
    j = json.loads(text)
3 分数线获取

学校的详情页面是:https://gkcx.eol.cn/schoolhtm/schoolTemple/school160.htm,同样的套路,在点击后 response 里并没有分数线数据,我想也是二次请求吧,果然在请求流里找到了这个:

分数线数据

这里的两个请求刚好将高校的每年分数线和各专业的分数线以 XML 的格式返回,Very Good!

下面要做的就是 XML 解析啦。

4 XML 解析

这里我们使用 xml.etree.ElementTree 来解析 XML:

<areapionts>
    <areapiont>
        <year>2017</year>
        <specialname>软件工程(嵌入式培养)</specialname>
        <maxfs>369</maxfs>
        <varfs>366</varfs>
        <minfs>364</minfs>
        <pc>一批</pc>
        <stype>理科</stype>
    </areapiont>

由于数据比较规整,解析也很简单:

areapionts = ET.fromstring(response.text)
for areapiont in areapionts:
    print(areapiont.find('year').text)
    print(areapiont.find('specialname').text)
5 Excel 写入

Excel 的写入需要借助于 openpyxl 模块。

  • openpyxl 简单使用示例
>>> import openpyxl
>>> wb = openpyxl.Workbook()
# 初始时会生成一个 sheet 页
>>> wb.sheetnames
['Sheet']
# 创建 sheet 页
>>> wb.create_sheet(index=0,title='First')
<Worksheet "First">
# 获取所有 sheet 页
>>> wb.sheetnames
['First', 'Sheet']
# 删除 sheet 页
>>> wb.remove(wb['Sheet'])
>>> wb.sheetnames
['First']
>>> sheet = wb['First']
# 设置单元格
>>> sheet['A1'] = '省份'
>>> sheet['B1'] = '学校'
# 设置指定的单元格
>>> sheet.cell(1,3).value='test'
>>> wb.save('test.xlsx')
  • XML 解析写入 Excel
def gen_excel(school,xml,wb):
    sheet = wb.create_sheet(title='各专业历年录取分数线')
    sheet.column_dimensions['B'].width = 40
    sheet['A1'] = '年份'
    sheet['B1'] = '专业'
    sheet['C1'] = '最高分'
    sheet['D1'] = '平均分'
    sheet['E1'] = '最低分'
    sheet['F1'] = '批次'
    sheet['G1'] = '录取批次'

    areapionts = ET.fromstring(xml)
    column = 1 
    for areapiont in areapionts:
        column += 1
        sheet.cell(column,1).value = areapiont.find('year').text
        sheet.cell(column,2).value = areapiont.find('specialname').text
        sheet.cell(column,3).value = areapiont.find('maxfs').text
        sheet.cell(column,4).value = areapiont.find('varfs').text
        sheet.cell(column,5).value = areapiont.find('minfs').text
        sheet.cell(column,6).value = areapiont.find('pc').text
        sheet.cell(column,7).value = areapiont.find('stype').text
    wb.save('{}.xlsx'.format(school['schoolname']))
执行效果
$ python gkcx.py
Please the school name:南京邮电大学
共检索到 2 个高校:['南京邮电大学', '南京邮电大学通达学院']
数据获取完成,已下载到脚本目录

执行结果

结果看着还可以,但是还是有问题的,因为各省的分数线肯定是不一样的,这里默认检索出的是学校所在省的分数线,因此若要获取在其他省的分数线,还需要进一步处理,有兴趣的同学不妨动手试一下。



点击查看更多内容
11人点赞

若觉得本文不错,就分享一下吧!

评论

作者其他优质文章

正在加载中
感谢您的支持,我会继续努力的~
扫码打赏,你说多少就多少
赞赏金额会直接到老师账户
支付方式
打开微信扫一扫,即可进行扫码打赏哦
今天注册有机会得

100积分直接送

付费专栏免费学

大额优惠券免费领

立即参与 放弃机会
意见反馈 帮助中心 APP下载
官方微信

举报

0/150
提交
取消