2023年美赛成绩爬虫一键运行和可视化分析(数学建模，mathematical modeling,Crawler).zip

# :bug:**2023年美赛成绩爬虫和可视化分析** :arrow_heading_down:**你可以通过以下两种方式运行本程序** #### :golf:**1.一键运行安装包** 1. 去release中解压MCM-ICM-Crawler文件，其中已经帮你配置好tesseract目录中的**tesseract.exe文件和**和**tessdata语言包**，你只需要更改config.yaml文件中的线程数和爬取数量。 2. 进入终端输入指令 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt安装依赖。 3. 输入指令python run.py即可运行程序。 #### :computer:**2.源码运行** 需要python版本>=3.8 1. git clone https://github.com/leost123456/MCM-ICM-Crawler.git 到本地仓库，或者直接下载源码。 2. 下载tesseract和其语言包，windows用户可去[链接](**https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/)**进行下载，并完成安装。 3. 完成安装后，在config.yaml文件中填写tesseract目录中的**tesseract.exe文件的路径**、**tessdata语言包**的路径、线程数和爬取数量。 4. 在终端中输入指令 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt安装依赖。 5. 最后输入指令python run.py 程序即可运行。 #### :o:**3.输出结果** 1. 所有成绩奖状图片（将存放在result目录下的Award picture目录中） 2. 文件数据（包括队伍号、队员名称、指导老师名称、学校、奖项，存放在result目录下的data.csv文件中） 3. 可视化图片（8张分析图片） --- ### :black_flag:**结果展示** **最终一共获得了20615条数据，可视化如下所示：** **1.美赛各奖项计数情况** [](https://postimg.cc/BP8Xs5sP) **2.美赛各参加学校计数前十五名** [](https://postimg.cc/5XG1Wcyg) **3.获得Successful Participant奖项最多前十五名学校名称** [](https://postimg.cc/8jXgL8RG) **4.获得Honorable Mention奖项最多前十五名学校名称** [](https://postimg.cc/GBkf76yH) 5**.获得Meritorious Winner奖项最多前十五名学校名称** [](https://postimg.cc/566RdXzc) 6.**获得Finalist奖项最多前十五名学校名称** [](https://postimg.cc/MXXDXhpV) **7.获得Outstanding Winner奖项最多前十五名学校名称** [](https://postimg.cc/F1cYPZPw) --- ### :key:**免责声明** **本项目仅供学习参考，如用于其他违法行为，后果自负，本人概不负责。**