《网络编程实践》：高校历年录取分数线爬虫与数据存储

本项目旨在通过Python编程实现对国内几所知名高校历年录取分数线的自动抓取，并将抓取到的数据进行格式化处理后保存到Excel文件中。在此过程中，涉及到网络编程、数据解析、数据库操作等多个知识点。 知识点一：网络编程基础 网络编程是计算机网络中非常重要的一个环节，它涉及到计算机网络数据的发送和接收。在Python中，网络编程可以通过标准库中的`socket`模块实现。但是，由于本项目的目标网站均为动态网站，通过`socket`模块直接获取数据较为复杂。因此，通常采用更为高级的网络请求库，例如`requests`库，来实现对网页内容的抓取。 知识点二：使用requests库进行HTTP请求 `requests`是一个Python第三方库，它提供了简单易用的方法来发送HTTP请求。通过`requests.get()`或`requests.post()`方法可以实现对网站的访问，获取返回的响应内容。响应内容可以是HTML，也可以是JSON等格式的数据。 知识点三：数据解析 获取到的网页内容通常是HTML格式的，需要解析才能提取有用信息。常用的数据解析库有`BeautifulSoup`和`lxml`。`BeautifulSoup`库能够解析HTML或XML文档，将其转化为一个复杂的树形结构，通过特定的标签或属性来查找、修改、删除文档中的节点。`lxml`则是一个高性能的XML和HTML解析库，速度比BeautifulSoup快很多，但使用难度也相对较高。 知识点四：数据存储 在本项目中，抓取的数据需要存储到Excel文件中。Python中有一个`openpyxl`库，它可以用来读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。通过`openpyxl`库可以创建Excel文件、写入数据、保存和关闭文件等操作。 知识点五：数据库存储 除了将数据存储到Excel文件中，还可以选择将其存入数据库中。常见的数据库有SQLite、MySQL等。其中，SQLite是一个轻量级的数据库，不需要服务器进程和系统管理，而MySQL是一个使用广泛的关系型数据库管理系统。Python通过`sqlite3`或`pymysql`库可以实现与这些数据库的交互。数据存储到数据库中可以方便后续的数据查询和分析。 知识点六：异常处理 在编程过程中，可能会遇到各种异常情况，如网络请求失败、数据解析错误、数据库操作出错等。Python通过`try-except`语句可以处理程序运行中出现的异常情况，确保程序的稳定性和健壮性。 知识点七：遵循Robots协议 在进行网络爬虫操作时，必须遵守目标网站的Robots协议。Robots协议是网站对于哪些爬虫可以访问哪些页面做出的规定，通常存储在网站根目录下的`robots.txt`文件中。在进行爬虫操作前，应该检查该文件，确保爬虫的行为不会违反网站规定，否则可能会导致爬虫被封禁。 总结： 本项目通过Python网络编程技术，利用requests库对高校录取分数线的数据进行爬取，使用BeautifulSoup或lxml对获取的网页内容进行解析，提取出所需数据。然后，将提取的数据存储到Excel文件中，并介绍了如何将数据存入SQLite或MySQL数据库的方法。项目还强调了异常处理和遵守Robots协议的重要性，以保证爬虫程序的顺利运行和合法合规。