Python爬虫实现选科要求数据抓取

"选科要求爬虫思路1" 在给定的代码中，我们看到一个C#爬虫程序，用于抓取和整理高校的专业选科要求数据，并将这些信息保存到Excel文档中。以下是该爬虫的主要步骤和涉及的知识点： 1. **库的导入**： - `requests`：用于发送HTTP请求，获取网页内容。 - `lxml.etree`：用于解析HTML文档，提取所需数据，这里使用XPath表达式来定位元素。 - `xlwt`：这是一个Python库，用于创建、修改和保存Microsoft Excel文件。 2. **Excel文件创建**： - 使用`xlwt.Workbook()`创建一个新的Excel工作簿，并添加一个名为“选科要求”的工作表。 - 使用`sheets.write()`方法写入表头，如“学校”、“专业”和“选科要求”。 3. **伪装浏览器**： - 在发送HTTP GET请求时，设置请求头`User-Agent`和`Content-Type`，以模拟浏览器行为，防止被网站服务器识别为爬虫而被屏蔽。 4. **数据获取**： - 首先，向`url1`发送GET请求，获取包含所有学校及其对应网址的页面。 - 使用`etree.HTML(response.text)`将响应内容转换为HTML对象，便于解析。 - 使用XPath表达式`//div[@id="div5"]//tr/td[4]/text()`、`//div[@id="div5"]//tr/td[5]/form/input[1]/@value`和`//div[@id="div5"]//tr/td[5]/form/input[2]/@value`分别提取学校名称（schools）、学校代码（dms）和专业代码（mcs）。 5. **遍历和数据抓取**： - 对于每个学校，创建一个字典`data`，将学校代码和专业代码存储在其中。 - 发送带有学校代码和专业代码的POST请求到`url2`，这通常用于获取具体的选科要求信息。 - 这部分代码在提供的内容中没有给出，因此实际的选科要求数据抓取可能需要根据返回的HTML或JSON响应结构进一步解析。 6. **数据保存**： - 在获取到每个学校的选科要求后，将数据写入Excel表格的相应行，行号由变量`k`递增控制。 7. **注意事项**： - 爬虫需要遵循网站的robots.txt协议，尊重网站的版权和隐私政策，不进行非法抓取。 - 考虑到反爬策略，可能需要处理验证码、IP限制、动态加载等问题。 - 如果请求过于频繁，可能会被服务器封禁，因此可以添加延时或使用代理IP。 - 数据解析的正确性依赖于目标网站的HTML结构，结构改变可能导致爬虫失效，需要定期维护和更新。 这个爬虫示例提供了基础的网络爬虫开发流程，包括请求、解析、数据存储等环节，但具体的选科要求抓取和处理逻辑在提供的代码中并未完全展示。在实际应用中，你需要根据返回的页面内容来完善这部分代码，以获取并解析出具体的选科要求信息。