爬虫入门之最好大学网–专项学科全国排名爬虫

爬虫目的 抓取专项学科获取该学科在全国各高校的排名情况 获取该学科所在高校在全国的综合排名情况 获取该学科全国范围博士点的数量 获取该学科的重点学科院校情况 根据网址爬取网页 使用最基本的网页爬取通用框架： # url为要爬取的网址，函数返回爬取网址的网页内容 def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url,timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text e 在本篇介绍中，我们将探讨如何使用爬虫技术来获取并分析最佳大学网上的专项学科全国排名信息。爬虫的主要目标是抓取不同学科在各高校的排名、所在高校的综合排名、全国范围内该学科的博士点数量以及重点学科院校的情况。 我们需要了解基本的网页爬取框架。在Python中，我们通常会使用requests库来发送HTTP请求获取网页内容。如描述中所示，定义一个名为getHTMLText的函数，接收URL作为参数，尝试获取网页内容。在尝试过程中，设置超时时间为30秒，并处理可能出现的异常。一旦成功获取到页面，我们调整编码为自动检测的编码，返回网页文本。 接着，我们需要确定目标网站的结构和数据的提取规则。在这个例子中，目标网站是软科中国最好学科排名，每个学科的排名页面URL具有一定的规律，即`http://www.zuihaodaxue.cn/BCSR/`加上学科全名的拼音加`2019.html`。因此，我们可以通过用户输入学科全名，使用Python的pypinyin库将汉字转换为拼音，然后构建对应的URL。 为了解析获取到的HTML网页，我们使用BeautifulSoup库。这个库允许我们解析HTML文档并提取所需的信息。例如，对于专项学科的全国排名，我们需要提取学科排名、2018年排名、百分位段、学校名称和学科评分等信息。在ranksList函数中，我们遍历HTML表格的行<tr>，筛选出包含所有必要信息的行，并将其添加到列表中。同样，我们也可以找出哪些学校有该学科的博士点和国家重点学科，分别存储在binfo和zinfo列表中。 对于大学的综合排名，解析过程类似，但可能关注的元素和属性会有所不同。rankaList函数将处理这些信息，提取学校排名、学校名称和所在省市等数据。 整个爬虫程序的实现步骤大致如下： 1. 导入所需的库，如requests、BeautifulSoup和pypinyin。 2. 定义getHTMLText函数，用于获取网页内容。 3. 获取用户输入的学科全名，转换为拼音，构建URL。 4. 使用getHTMLText函数获取学科排名页面的HTML内容。 5. 解析HTML内容，使用BeautifulSoup查找和提取相关数据，分别存储在不同的列表中。 6. 如果需要，还可以对获取的数据进行进一步的处理和分析，例如计算平均排名、统计博士点的分布等。 7. 可以选择将结果输出到文件或数据库，以便后续分析和使用。 这个爬虫项目不仅提供了获取数据的技术方法，还展示了如何利用Python进行网络数据的抓取和解析。对于那些希望进入数据分析领域或者对教育行业数据感兴趣的初学者来说，这是一个很好的实践项目。通过实际操作，不仅可以掌握爬虫的基本技巧，还能了解到如何处理和分析爬取到的数据，为未来的项目提供基础。