UW课程时间表Web刮板：自动识别并提取课程信息

资源摘要信息:"UW-Course-SLN-Web-Scraper是一个用于从华盛顿大学（University of Washington，简称UW）课程时间表中刮取特定课程标识符（SLN，即Student Learning Number）的Web刮板工具。SLN作为唯一标识，能够帮助区分每个课程。该工具允许用户通过修改main.py文件中的变量来指定要刮取课程信息的部门、年份、校区等参数。默认情况下，工具配置为刮取包括Autumn、Winter和Spring在内的多个学季的课程信息，涵盖2003年至2020年之间的数据，并设置为针对Bothell校区的计算机科学与工程（CSS）部门。刮取的结果会被保存为courses.json文件。为了使用该工具，用户需要在系统中安装Python 3，并推荐使用pyenv进行Python版本管理，以确保环境的稳定性和隔离性。" 知识点详细说明如下： 1. Web刮板（Web Scraper）概念： Web刮板是一种自动化工具，用于从网页上提取信息。它通常通过读取HTML代码、寻找特定的数据模式，并将这些数据结构化为用户需要的格式，比如JSON、CSV等。在本例中，Web刮板被用来从UW的官方课程时间表网站中提取课程的SLN信息。 2. Python编程语言： Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而著名。在本项目中，Python被用来实现Web刮板的功能，因为它的网络编程库（如requests和BeautifulSoup）非常适合处理HTTP请求和解析HTML文档。 3. 使用pyenv管理Python版本： pyenv是一个流行的Python版本管理工具，允许用户在同一台计算机上安装多个版本的Python，并能够轻松切换不同项目的Python环境。它解决了不同项目依赖不同版本Python的问题，同时也保持了系统环境的整洁。 4. 项目结构和基本用法： 项目的主文件是main.py，它包含了Web刮板的主体逻辑。用户通过修改main.py中的变量来指定刮取的部门（DEPARTMENT）、年份（YEARS）和校园（CAMPUS）。例如，用户可以改变DEPARTMENT变量来刮取不同院系的课程信息。YEARS变量定义了刮取的时间范围，而CAMPUS变量限定了特定校区的数据抓取。 5. HTML解析和数据提取： 要从网页中提取数据，项目需要解析HTML文档并定位到包含目标数据的HTML元素。这通常需要了解目标网页的HTML结构。在本项目中，可能使用了像BeautifulSoup这样的库来解析HTML并提取SLN等课程相关信息。 6. 输出格式（JSON）： 刮取的数据最终被保存在名为courses.json的文件中。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。它通常用于传输数据在Web应用之间或在服务器和客户端之间。 7. 时间范围（季节和年份）： 该项目允许用户设置特定的时间范围来过滤课程信息，具体包括季节（如AUTUMN、WINTER、SPRING）和年份。这意味着用户能够根据自己的需求，选择特定学期或学年的数据进行抓取。 8. 校区选择（CAMPUS）： 在UW，学生可以选择多个校区上课。因此，Web刮板提供了选择校区的选项，以确保只抓取特定校区的课程信息，如Bothell校区。 9. 安装和运行项目： 要使用本项目，用户需要按照说明进行操作，具体步骤包括使用poetry shell来设置Python环境，然后执行python3 main.py来启动刮板。这可能涉及到一些基本的命令行操作。 以上知识点涵盖了UW-Course-SLN-Web-Scraper项目的主要方面，包括Web刮板的定义、Python语言的应用、数据提取技术、环境管理工具pyenv的使用，以及项目配置和运行的基础知识。掌握这些知识点有助于用户理解如何利用该工具进行课程信息的刮取和处理。