爬取财经类大学第二页排名代码结果运行图
时间: 2024-10-24 07:14:12 浏览: 3
爬取财经类大学排名通常涉及到网络爬虫技术,特别是在获取网页内容时。如果你想要创建一个代码示例来模拟爬取财经类大学第二页排名的结果,并生成运行图,可以使用Python的requests库获取HTML,然后BeautifulSoup解析页面结构,Pandas处理数据,最后Matplotlib或Seaborn绘制图表。
这是一个简化的例子:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 第一步:发送GET请求到目标网站的第二页
url = 'https://example.com/cfinanceuniversities?page=2' # 替换为实际的财经大学排名URL
response = requests.get(url)
# 第二步:检查并处理响应
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 使用CSS选择器或XPath定位排名数据
data = soup.select('div.rank') # 这里假设排名信息在class为"rank"的元素中
# 第三步:提取并组织数据
raw_data = []
for item in data:
university, rank = item.find_all('span')[0].text, item.find_all('span')[1].text
raw_data.append((university, rank))
# 第四步:转换为Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(raw_data, columns=['大学', '排名'])
# 第五步:绘图
fig, ax = plt.subplots()
ax.barh(df['大学'], df['排名'])
ax.set_xlabel('排名')
ax.set_ylabel('大学')
ax.set_title('财经类大学排名(第2页)')
plt.tight_layout()
# 显示图形
plt.show()
else:
print(f"请求失败,状态码:{response.status_code}")
```
请注意,这个例子假设了具体的HTML结构,实际操作时需要根据目标网站的实际HTML来调整选择器。此外,由于版权和反爬虫策略,直接爬取排行榜可能会受到限制,最好先查看网站的robots.txt文件或了解其API接口。
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