浙江工业大学考研分数线

浙江工业大学的考研分数线因专业和年份而异，一般来说，分数线会根据考生的报考人数、考试难度等因素而有所浮动。建议您在报考前先了解该校您所感兴趣的专业的历年录取分数线，以便更好地掌握自己的备考方向和目标。同时，您也可以关注浙江工业大学的招生网站或招生办公室的相关信息，以便及时了解最新的招生政策和录取情况。

相关问题

哈工大计算机考研历年分数线

由于哈工大计算机考研分数线每年都会有所变化，因此以下为近几年的历史分数线：

2021年哈工大计算机考研分数线：

- 一志愿：408分
- 二志愿：345分

2020年哈工大计算机考研分数线：

- 一志愿：381分
- 二志愿：347分

2019年哈工大计算机考研分数线：

- 一志愿：366分
- 二志愿：335分

2018年哈工大计算机考研分数线：

- 一志愿：373分
- 二志愿：328分

2017年哈工大计算机考研分数线：

- 一志愿：361分
- 二志愿：329分

以上分数线仅供参考，具体以每年的公布为准。

爬取各学校各专业考研分数线代码

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：

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：

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。