Requests+re爬虫框架爬取教务系统课程信息

爬取教务系统课程数据 requests+re爬虫和解析框架，注意是这个教务系统类型 效果图如下#### 直接上源码，注意自己看懂修改意义更大，同时用户名和密码我遮盖掉了 下面展示源码（全原创）其中正则表达式部分有小错误，如果比较苛刻的同学可以自己再寻找规律修改。 // A code block var foo = 'bar'; // An highlighted block # coding:utf-8 import requests import json import re import pandas as pd # 登录请求地址 url = 'http://wrdvpn.zufe.ed 教务系统课程信息的爬取通常涉及到网络爬虫技术，这里使用了Python的Requests和re模块，构建了一个简单的爬虫框架。Requests库用于发送HTTP请求，而re库则用于处理正则表达式，进行数据的匹配和提取。下面将详细解释这个框架的工作原理和关键知识点。 1. **登录过程**： - 定义登录请求的URL，即`url`，通常教务系统会有一个登录页面，这里可能是经过了某种加密或动态生成的链接。 - 然后设置请求头`headers`，模拟浏览器发送请求，其中`User-Agent`用来伪装成浏览器，`Cookie`则可能包含登录时必要的信息，如这里的`wengine_vpn_ticket`和`refresh`。 - 定义登录所需的账号和密码数据`data`，并用`session.post()`发送POST请求，完成登录。 2. **数据获取**： - 登录成功后，通常会有一个后续的URL（`url_index`），用于获取课程信息。这里可能有两种情况，一是初始化菜单的URL，二是具体课程列表的查询URL。 - 使用`session.post()`再次发送请求，获取页面内容。由于教务系统的数据可能以JSON或者其他格式返回，因此在实际应用中可能需要解析响应内容。 3. **数据解析**： - 这里使用了正则表达式`re.findall()`来匹配和提取课程信息，例如课程名称、教学地点、教学时间和备注等。这种方法简单但不够灵活，对于复杂结构的数据，建议使用更强大的解析库如BeautifulSoup或lxml。 - 提取的课程信息被存储到全局变量`tmp_list_2`，以便进一步处理。在实际项目中，这些信息可能会被组织成一个列表或字典，便于后续分析和存储。 4. **数据存储**： - 通常，爬取的课程数据会被保存为CSV、Excel或者数据库文件。在这个例子中，使用pandas的`DataFrame`将数据结构化，然后用`to_csv()`或其他方法导出。然而，这里没有展示具体的存储步骤，可能需要根据实际需求添加这部分代码。 5. **注意事项**： - 爬虫必须遵守网站的robots.txt协议，并尊重网站的版权和隐私政策，不得用于非法目的。 - 对于需要登录的网站，频繁的爬取可能会导致IP被封禁，需要设置合理的请求间隔或使用代理IP。 - 教务系统数据的更新频率可能会影响爬虫的运行，需要定期检查和维护。 - 由于正则表达式可能存在错误，需要根据实际返回的HTML或JSON结构调整匹配规则。 - 用户名和密码的处理必须谨慎，不应在代码中明文存储，应使用安全的方式进行加密或存储。 这个爬虫框架展示了如何使用Requests和正则表达式抓取教务系统的课程数据。然而，为了应对不同的教务系统和更复杂的数据结构，可能需要结合其他工具和方法，如HTML解析库、JSON解析库以及更复杂的异常处理和数据清洗机制。