爬取中南财经政法大学所有员工，包括姓名、职称、擅长领域、所属学院，并可视化数据

好的，这个任务可以使用 Python 的 requests、BeautifulSoup、pandas、matplotlib 库来完成。以下是一个简单的实现：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义目标网站和请求头
url = 'http://www.znufe.edu.cn/szdw/jsml.htm'
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'}

# 发送请求并获取页面内容
response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = 'utf-8'

# 使用 BeautifulSoup 解析页面内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 定位到员工列表所在的标签
table = soup.find('table', {'class': 'table table-bordered table-hover table-striped'})

# 遍历表格中的每行数据，提取姓名、职称、擅长领域、所属学院等信息，并存储到字典列表中
employees = []
for tr in table.find_all('tr')[1:]:
    tds = tr.find_all('td')
    employee = {
        'name': tds[0].text.strip(),
        'title': tds[1].text.strip(),
        'expertise': tds[2].text.strip(),
        'department': tds[3].text.strip()
    }
    employees.append(employee)

# 将数据转换成 pandas 的 DataFrame 格式，并显示前5行数据
df = pd.DataFrame(employees)
print(df.head())

# 统计各学院员工数量，并绘制饼状图
departments = df.groupby('department').size()
plt.pie(departments, labels=departments.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Employees by Department')
plt.show()

注：本代码仅供学习参考，爬取网站信息时需遵守相关法律法规。