帮我写爬取考研资料的代码

我可以提供一些参考代码帮助您爬取考研资料：# 加载必要的库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup# 设置网址
url = 'http://example.com/exam-data'# 获取网页源代码
response = requests.get(url)# 使用BeautifulSoup解析网页
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')# 抓取所需信息
links = soup.find_all('a', 'exam-data-link')
for link in links:
data_url = link['href']
exam_data = requests.get(data_url)
# 保存考研资料

相关问题

python爬虫爬取考研数据代码

以下是使用Python爬虫爬取考研数据的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 构造请求链接
url = 'https://yz.chsi.com.cn/zsml/queryAction.do'
params = {
    'm': 'search',
    'yxmc': '',  # 学校名称
    'zymc': '',  # 专业名称
    'xxfs': '',  # 学习方式
    'pageno': 1  # 页码
}

# 发送请求，并获取数据
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'class': 'ch-table'})
rows = table.find_all('tr')

# 解析数据
for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    if len(cols) == 10:  # 数据行
        school = cols[0].text.strip()  # 学校名称
        major = cols[1].text.strip()  # 专业名称
        category = cols[2].text.strip()  # 学科门类
        degree = cols[3].text.strip()  # 学位类型
        study_type = cols[4].text.strip()  # 学习方式
        year = cols[5].text.strip()  # 招生年份
        batch = cols[6].text.strip()  # 批次
        province = cols[7].text.strip()  # 省份
        plan_num = cols[8].text.strip()  # 计划数
        enroll_num = cols[9].text.strip()  # 报名数
        print(school, major, category, degree, study_type, year, batch, province, plan_num, enroll_num)

该代码使用requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析HTML页面，最终获取考研数据并输出。你可以根据自己的需求修改请求链接和解析逻辑。

帮我写一个爬取考研相关数据并存储到mongdb和csv中的代码

好的，下面是一个示例代码，可以实现将考研相关数据存储到MongoDB和CSV文件中：

import scrapy
import pymongo
import csv

class KaoyanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'kaoyan'
    allowed_domains = ['www.kaoyan.com']
    start_urls = ['https://www.kaoyan.com/']

    def parse(self, response):
        # 解析页面数据，提取考研相关信息
        items = response.xpath('//div[@class="content"]/ul/li')
        for item in items:
            name = item.xpath('.//h2/a/text()').get()
            school = item.xpath('.//h3/a/text()').get()
            major = item.xpath('.//p/text()').get()
            score = item.xpath('.//span/text()').get()

            # 将数据存储到MongoDB中
            self.save_to_mongodb(name, school, major, score)

            # 将数据存储到CSV文件中
            self.save_to_csv(name, school, major, score)

    def save_to_mongodb(self, name, school, major, score):
        # 连接MongoDB数据库
        client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
        db = client['kaoyan']
        collection = db['scores']

        # 插入数据到数据库中
        data = {'name': name, 'school': school, 'major': major, 'score': score}
        collection.insert_one(data)

    def save_to_csv(self, name, school, major, score):
        # 将数据写入CSV文件中
        with open('kaoyan.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
            writer = csv.writer(f)
            writer.writerow([name, school, major, score])

在上述代码中，我们定义了一个名为`KaoyanSpider`的Spider，用于爬取考研相关数据。在`parse`函数中，我们使用XPath选择器提取页面数据，并将其存储到MongoDB和CSV文件中。数据存储到MongoDB中需要先连接到MongoDB数据库，然后通过`insert_one`方法插入数据；数据存储到CSV文件中则使用Python内置的csv模块实现，通过`writerow`方法将数据写入CSV文件中。

需要注意的是，MongoDB和CSV文件的存储路径和格式可以根据自己的需求进行修改。此外，为了保证爬虫的稳定性和可靠性，我们还需要进行异常处理、反爬虫处理等操作，以避免被网站封禁或数据出现异常。