這篇文章主要介紹如何使用Python爬取各大高校數據,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
打開中國教育在線網,按 F12,頂部選擇NetWork,選擇XHR
刷新頁面,觀察url,通過對Reponse的分析找到真正的url為:https://api.eol.cn/gkcx/api/
數據存儲在Json中。

再點擊Headers,查看請求參數

請求方式為POST
拿到url,我們就可以利用requests模擬瀏覽器發送請求,拿到返回的Json數據。代碼如下:
# 導入包
import numpy as np
import pandas as pd
import requests
import json
from fake_useragent import UserAgent
import time
# 獲取一頁
def get_one_page(page_num):
# 獲取URL
url = 'https://api.eol.cn/gkcx/api/'
# 構造headers
headers = {
'User-Agent': UserAgent().random,
'Origin': 'https://gkcx.eol.cn',
'Referer': 'https://gkcx.eol.cn/school/search?province=&schoolflag=&recomschprop=',
}
# 構造data
data = {
'access_token': "",
'admissions': "",
'central': "",
'department': "",
'dual_class': "",
'f211': "",
'f985': "",
'is_dual_class': "",
'keyword': "",
'page': page_num,
'province_id': "",
'request_type': 1,
'school_type': "",
'size': 20,
'sort': "view_total",
'type': "",
'uri': "apigkcx/api/school/hotlists",
}
# 發起請求
try:
response = requests.post(url=url, data=data, headers=headers)
except Exception as e:
print(e)
time.sleep(3)
response = requests.post(url=url, data=data, headers=headers)根據Response返回的Json格式,解析出我們想要的內容,代碼如下:
# 解析獲取數據
school_data = json.loads(response.text)['data']['item']
# 學校名
school_name = [i.get('name') for i in school_data]
# 隸屬部門
belong = [i.get('belong') for i in school_data]
# 高校層次
dual_class_name = [i.get('dual_class_name') for i in school_data]
# 是否985
f985 = [i.get('f985') for i in school_data]
# 是否211
f211 = [i.get('f211') for i in school_data]
# 辦學類型
level_name = [i.get('level_name') for i in school_data]
# 院校類型
type_name = [i.get('type_name') for i in school_data]
# 是否公辦
nature_name = [i.get('nature_name') for i in school_data]
# 人氣值
view_total = [i.get('view_total') for i in school_data]
# 省份
province_name = [i.get('province_name') for i in school_data]
# 城市
city_name = [i.get('city_name') for i in school_data]
# 區域
county_name = [i.get('county_name') for i in school_data]
# 保存數據
df_one = pd.DataFrame({
'school_name': school_name,
'belong': belong,
'dual_class_name': dual_class_name,
'f985': f985,
'f211': f211,
'level_name': level_name,
'type_name': type_name,
'nature_name': nature_name,
'view_total': view_total,
'province_name': province_name,
'city_name': city_name,
'county_name': county_name,
})
return df_one先將數據存入Pandas,用于做數據分析,再寫入Excel存儲。
# 獲取多頁
def get_all_page(all_page_num):
# 存儲表
df_all = pd.DataFrame()
# 循環頁數
for i in range(all_page_num):
# 打印進度
print(f'正在獲取第{i + 1}頁的高校信息')
# 調用函數
df_one = get_one_page(page_num=i+1)
# 追加
df_all = df_all.append(df_one, ignore_index=True)
# 休眠
time.sleep(np.random.uniform(2))
return df_all
# 運行函數
df_school = get_all_page(all_page_num=143)
# 讀出數據
df_school.to_excel('./data/全國高校數據.xlsx', index=False)

1.各省市地區高校數量分布 柱形圖:

地圖

各個省的高校層次分布

全國高校類型分布

有了上面的數據,是不是對全國的高校有一定了解了
以上是“如何使用Python爬取各大高校數據”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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