爬取考研院校的各专业分数线

您可以使用 Python 的爬虫框架 Scrapy 进行爬取。首先，需要找到目标网站并确定爬取的目标信息，然后在 Scrapy 项目中创建爬虫并编写爬虫代码。具体步骤如下：

1. 找到目标网站：可以在考研院校的官方网站或者教育部网站上找到各大高校的专业分数线信息。

2. 确定爬取目标信息：可以通过查看网站源代码或者使用浏览器开发者工具来确定需要爬取哪些信息，比如专业名称、考试科目、分数线等。

3. 创建 Scrapy 项目：使用 Scrapy 提供的命令行工具创建一个新的 Scrapy 项目。

4. 创建爬虫：在 Scrapy 项目中创建一个新的爬虫文件，并编写爬虫代码。可以使用 XPath 或者 CSS Selector 来定位目标元素，并使用 Scrapy 的 Item 和 Pipeline 来处理爬取到的数据。

5. 运行爬虫：使用 Scrapy 提供的命令行工具运行爬虫，并将爬取到的数据保存到本地文件或者数据库中。

需要注意的是，在进行网站爬取时，需要遵守相关法律法规，并尊重网站的使用规定，不得进行恶意爬虫行为。

相关问题

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。

使用idea编写hadoop 2020年研究生招生考试分数线统计 2020年高校考研平均分数线充计2020年考研各专业平均分数线统计2020年考研各高校开放专业数量统计 搜索某所大学的所有专业以及分数线，进行排名

以下是使用IDEA编写Hadoop实现对2020年研究生招生考试分数线统计、2020年高校考研平均分数线统计、2020年考研各专业平均分数线统计、2020年考研各高校开放专业数量统计以及搜索某所大学的所有专业以及分数线，进行排名的步骤：

1. 准备数据

需要准备包含研究生招生考试分数线、高校考研平均分数线、考研各专业平均分数线、考研各高校开放专业数量以及各高校各专业的分数线信息的数据文件。文件格式根据需要进行设计。

2. 创建Hadoop项目

在IDEA中创建一个新的Maven项目，并添加hadoop的依赖。

3. 编写Mapper类

根据需要进行设计，Mapper类负责将数据按照一定的规则进行切分和处理，以便后续的Reducer类进行统计。具体代码如下：

public class ScoreMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    private Text outKey = new Text();
    private IntWritable outValue = new IntWritable();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] tokens = value.toString().split(" ");
        outKey.set(tokens[0]);
        outValue.set(Integer.parseInt(tokens[1]));
        context.write(outKey, outValue);
    }
}

4. 编写Reducer类

根据需要进行设计，Reducer类负责接收Mapper类输出的数据，并进行相应的统计。具体代码如下：

public class ScoreReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, DoubleWritable> {

    private DoubleWritable outValue = new DoubleWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        int count = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
            count++;
        }
        double average = (double) sum / count;
        outValue.set(average);
        context.write(key, outValue);
    }
}

5. 配置Job并运行

在主函数中配置Job的相关参数，并将Mapper和Reducer类设置到Job中。具体代码如下：

public class ScoreJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "ScoreJob");

        job.setJarByClass(ScoreJob.class);
        job.setMapperClass(ScoreMapper.class);
        job.setReducerClass(ScoreReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

其中，args[0]代表输入文件路径，args[1]代表输出文件路径。最后，运行该程序即可得到相应的统计结果。

对于搜索某所大学的所有专业以及分数线，进行排名，可以编写一个独立的程序，读取包含所有数据的文件，根据需要进行处理并输出结果。具体代码如下：

public class ScoreRank {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String file = args[0];
        String university = args[1];

        BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file));
        String line;

        Map<String, Integer> scores = new HashMap<>();
        Map<String, List<String>> universities = new HashMap<>();

        while ((line = br.readLine()) != null) {
            String[] tokens = line.split(" ");
            String name = tokens[0];
            String universityName = name.split("-")[0];
            int score = Integer.parseInt(tokens[1]);
            if (!universities.containsKey(universityName)) {
                List<String> majors = new ArrayList<>();
                majors.add(name);
                universities.put(universityName, majors);
            } else {
                List<String> majors = universities.get(universityName);
                majors.add(name);
                universities.put(universityName, majors);
            }
            scores.put(name, score);
        }

        List<String> majors = universities.get(university);
        majors.sort((o1, o2) -> scores.get(o2) - scores.get(o1));

        for (int i = 0; i < majors.size(); i++) {
            String major = majors.get(i);
            int score = scores.get(major);
            System.out.println(String.format("%d. %s: %d", i + 1, major, score));
        }
    }
}

其中，args[0]代表包含所有数据的文件路径，args[1]代表需要搜索的大学名称。运行该程序即可得到该大学所有专业以及分数线的排名结果。