爬取各学校各专业考研分数线代码

时间: 2023-09-30 16:05:55 浏览: 154
这个问题涉及到爬虫和数据处理两个方面,需要分开来考虑。 首先,需要使用爬虫技术从各大高校的招生信息网站上获取考研分数线。具体实现方式可以采用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库,代码如下: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 定义需要爬取的网址 url = 'http://yz.chsi.com.cn/zsml/queryAction.do' # 定义请求参数 params = { 'm': 'ksbm', 'yxdm': '10003', 'zymc': '计算机科学与技术', 'xxfs': '1', 'bkbm': '1', } # 发送 GET 请求并获取响应内容 response = requests.get(url, params=params) html = response.content # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取分数线信息 table = soup.find('table', class_='zsml-res-items') rows = table.find_all('tr')[1:] for row in rows: cols = row.find_all('td') print(cols[0].text, cols[1].text, cols[2].text, cols[3].text, cols[4].text) ``` 以上代码以某高校计算机专业为例,爬取了该专业的分数线并输出。需要注意的是,具体的请求参数需要根据不同的高校和专业进行调整。 其次,需要对获取到的分数线进行处理,可以将其存储到本地的 CSV 文件中。具体实现方式可以使用 Python 的 pandas 库,代码如下: ```python import pandas as pd # 定义 DataFrame df = pd.DataFrame(columns=['学校', '专业', '年份', '最高分', '最低分']) # 爬取分数线信息并添加到 DataFrame 中 for year in range(2016, 2022): params['nf'] = str(year) response = requests.get(url, params=params) html = response.content soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') table = soup.find('table', class_='zsml-res-items') rows = table.find_all('tr')[1:] for row in rows: cols = row.find_all('td') df.loc[len(df)] = [cols[0].text, cols[1].text, cols[2].text, cols[3].text, cols[4].text] # 将 DataFrame 存储到 CSV 文件中 df.to_csv('score_lines.csv', index=False) ``` 以上代码将分数线信息爬取并存储到了名为 `score_lines.csv` 的文件中。需要注意的是,这里只是爬取了某一专业的分数线信息,如果需要爬取其他专业的分数线信息,需要相应地修改请求参数和 DataFrame 中的列名。

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