最近遇到个任务,需要将高考志愿信息保存成Excel表格,BOSS丢给我一个网址表格之后就让我自己干了。虽然我以前也学习过Python编写爬虫的知识,不过时间长了忘了,于是摸索了一天之后终于完成了任务。不得不说,Python干这个还是挺容易的,最后写完一看代码,只用了50行就完成了任务。
准备工作
首先明确一下任务。首先我们要从网址表格中读取到一大串网址,然后访问每个网址,获取到页面上的学校信息,然后将它们在写到另一个Excel中。显然,我们需要一个爬虫库和一个Excel库来帮助我们完成任务。
第一步自然是安装它们,requests-html
是一个非常好用的HTML解析库,拿来做简单的爬虫非常优雅;而openpyxl是一个Excel表格库,可以轻松创建和处理Excel数据。
pip install requests-html openpyxl
然后就是网址表格,大概长这样,总共大概一千七百多条数据。其中有少量网址是错误的,访问会得到404错误,所以在编写代码的时候还要注意错误处理。
任务分析
任务的核心自然就是分析和获取网页内容了。首先现在浏览器里面打开一个网址,看看网页上的内容是什么。
可以看到这个网页格式很乱,学校名字什么的都是混在一起的,一点也不规整,这给我们提取数据造成了不少的麻烦。不过仔细分析之后,其实问题也并不难。
首先要提取的是学校名字,可以看到学校名字和其他文字混在一起,例如"本科一批普通文科627集美大学报考情况"。本来我准备用正则表达式提取,然后发现用正则表达式好像很难。之后我多访问了几个网页,发现学校代码基本上都是数字,如果有字母的话也出现到第一位,所以我采用了以下的算法,首先将字符串从数字处分隔,右边的一个部分就包含了学校名字和“报考情况”几个字,然后删除“报考情况”即可得到学校名字。这个算法唯一的缺点就是,假如出现了字母在中间的代号,就没办法获取到学校名字了,不过实际运行之后,我幸运的发现并没有出现这种情况。
之后要提取的就是专业信息了,在网页源代码中这部分使用tr和td标签来呈现的。一开始我用的是tr加上选择器来提取,但是这个网页生成的时候很有问题,每个tr标签的样式居然还根据内容的多少而不同,导致我写死的选择器没法完美获取所有行。不过后来我发现整个网页内容都是一个表格, 除去表头和结尾的几个固定行之外,剩下的恰好就是要提取的数据行,所以直接获取tr标签,然后切片除去收尾即可。
网页基本上分析完了,下面就是编写代码了。
编写代码
总共50行左右代码,我添加了注释,相信大家应该很容易就可以看懂。
第一部分代码是从网址表格读取所有url,一开始编写的时候,表格里的url是从另一个公式生成的,所以需要在加载的时候添加data_only=True才能读取到公式的结果,否则只能读取到公式本身。
第二部分是创建输出文件,然后编写表头。顺带为了调试方便,我让它如果检测到已经存在目标文件的话就删掉,在建立一个新的。
第三部分就是代码的核心了。Python代码看着可能有点奇怪,不过对照上面的分析,我想大家应该很容易看懂。需要注意保存文件在最后,假如半路代码出现异常,整个就白干了,而一千七百多条网址不可能保证都正常运行。由于输出格式是“学校名+专业信息”这样的格式,所以我获取学校名之后,还要将学校插入到每行专业信息之前。所以我这里索性直接用try-except包起来,如果出错的话只打印一下出错的网址。
import os from requests_html import HTMLSession from openpyxl import Workbook, load_workbook # 从网址表格获取urls def get_urls(): input_file = 'source.xlsx' wb = load_workbook(input_file, data_only=True) ws = wb.active urls = [row[0] for row in ws.values] wb.close() return urls # 输出Excel文件,如果已存在则删除已有的 out_file = 'data.xlsx' if os.path.exists(out_file): os.remove(out_file) wb = Workbook() ws = wb.active # 编写第一行表头 ws['a1'] = '学校' ws['b1'] = '专业代号' ws['c1'] = '专业名称' ws['d1'] = '计划数' ws['e1'] = '预计1:1录取最低分(投档分)' ws['f1'] = '按院校投档比例投档线上已报人数' ws['g1'] = '学费' ws['h1'] = '办学地点' ws['i1'] = '专业备注' # 发起网络请求,解析网页信息,并写入文件 session = HTMLSession() urls = get_urls() for url in urls: import re page = session.get(url) page.html.encoding = 'gb2312' try: college_info = page.html.xpath('//td[@class="report1_1_1"]/text()', first=True) college = re.split('\d+', college_info)[1].replace('报考情况', '') rows = page.html.xpath('//tr')[3:-2] for r in rows: info = [x.text for x in r.xpath('//td')] info.insert(0, college) ws.append(info) print(info) except: print(url) # 保存文件 wb.save(out_file)
运行结果
好了,费了大半天的劲,代码终于完成了。让我们运行一下看看结果。整个代码大概需要运行7-8分钟,最后完成之后得到了一个500多k的Excel文件。
打开之后,可以发现Excel文件填的满满的,最后总共获取到了大约一万多条数据,任务圆满完成。
总结
以上所述是小编给大家介绍的50行Python代码获取高考志愿信息的实现方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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python,高考志愿信息
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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