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    前言

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

    作者:Python头条

    今天各地的2020年高考成绩陆续可以查询了,考生的志愿填报也随即提上日程。

    俗话说,七分考,三分报。想必同学们一定不想因高分低报而浪费分数,也不想低分高报而与大学失之交臂。

    高考成绩可以查询了,用Python爬取数据:看看哪些学校专业更受宠

     

    如何获取数据

    我们使用Python获取了中国教育在线网站的高校数据,共2904条。以下展示数据获取部分代码:

    https://gkcx.eol.cn/school/search

    具体思路如下:

    1. 分析网页,通过翻页可以发现数据是动态加载的,因此通过Chrome浏览器进行抓包分析获取真实的URL请求地址,并确定请求方式(get还是post);
    2. 使用requests请求网页数据;
    3. 使用json解析并提取数据;
    4. 使用pandas将数据保存到本地

    首先打开网址,使用Chrome浏览器的检查功能,切换到Network-XHR,点击翻页进行网络数据抓包,很容易发现数据都是被封装在json中的,如下图所示:

    高考成绩可以查询了,用Python爬取数据:看看哪些学校专业更受宠

     

    切换到Headers处,确定请求的方法为post请求,得到数据请求的URL地址,其中page参数代表页数,通过遍历即可获取所有数据。代码如下:

    # 导入包
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import requests
    import json
    from fake_useragent import UserAgent
    import time
    
    # 获取一页
    def get_one_page(page_num):
        # 获取URL
        url = 'https://api.eol.cn/gkcx/api/'
    
        # 构造headers
        headers = {
            'User-Agent': UserAgent().random,
            'Origin': 'https://gkcx.eol.cn',
            'Referer': 'https://gkcx.eol.cn/school/search?province=&schoolflag=&recomschprop=',
        }
    
        # 构造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",
        }
    
        # 发起请求
        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)
    
        # 解析获取数据
        school_data = json.loads(response.text)['data']['item']
    
        # 学校名
        school_name = [i.get('name') for i in school_data]
        # 隶属部门
        belong = [i.get('belong') for i in school_data]
        # 高校层次
        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]
        # 办学类型
        level_name = [i.get('level_name') for i in school_data]
        # 院校类型
        type_name = [i.get('type_name') for i in school_data]
        # 是否公办
        nature_name = [i.get('nature_name') for i in school_data]
        # 人气值
        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]
        # 区域
        county_name = [i.get('county_name') for i in school_data]
    
        # 保存数据
        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
    
    
    # 获取多页
    def get_all_page(all_page_num):
        # 存储表
        df_all = pd.DataFrame()
    
        # 循环页数
        for i in range(all_page_num):
            # 打印进度
            print(f'正在获取第{i + 1}页的高校信息')
            # 调用函数
            df_one = get_one_page(page_num=i+1)
            # 追加
            df_all = df_all.append(df_one, ignore_index=True)
            # 随机休眠
            time.sleep(np.random.uniform(2))
    
        return df_all
    
    if __name__ == '__main__':
        # 运行函数
        df = get_all_page(all_page_num=148)  

    通过上述程序,共获取到2904条数据,数据预览如下:

    df.head() 

    高考成绩可以查询了,用Python爬取数据:看看哪些学校专业更受宠

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    这礼拜一回的家,好像礼拜三开的工,我这做豆腐渣工程的速度飞起啊,数据是通过php抓的,然后改成jsonp的格式给app的。分辨率适配还在完善(不适合高分辨率,我的屌丝机好像是480*800的,),数据也在完善,传几张图,代码太多,不传了。我是南京工业职业技术学院的网络专业学生,求份工作。



    下面是主界面,右边那个分享没做。

    下面是查询图书功能

    图书是点进去直接要连接到图书馆的pc网页去了。

    图书馆消息快递,他数据格式就是这么写的,就是这么奇葩。

    消息详情是这样的,那个美女图片我加的,下面的数据是网站里面的(看着舒服点)



    下面附上下载地址:我的网站

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    大概流程如下:

    一、报名注册。等自考的时间到了去当地教育考试院官网找到自考一栏即可,注册、报名就可以(怎么知道报考时间?当然是关注相关自考公众号或者加入相关自考交流群,报考开展了一般都会通知)

    二、选择专业和主考院校。主考院校只建议当地省份(离自己近的)的学校,因为自考主考都安排在主考院校附近的考场,如果想跨省报考别的学校是需要别省的暂住证的;专业一定要自己感兴趣或者对之后的就业有帮助

    三、买书。查询当地省份教育考试院官网的指定书籍为哪些,注意自己要考的科目的代码为多少,一定要做好备份,以便查看;若官网没有指定书籍,则根据查询到的代码去网购需要的自考数据,其中需要的资料包括教材,教辅资料,真题,其他题练等

    四、备考。

    技巧一:制定计划,合理安排时间

    技巧二:浏览熟记教材目录

    技巧三:考前冲刺狂刷真题

    技巧四:关键词提取背书

    五、自考时间。自考一年考两次,一次考至多四门课程,分别是四月和十月自考,意味着你有六个月时间准备至多四门课程,时间很充足。个别地区一年考四次,如江苏,广州等。

    六、参考。都到这一步了加把油就好了

    七、建议在职自考。自考花费的时间不会占太多,没必要辞职自考或者花太多时间去自考,自考没那么难通过,难得是学习的心态要端正

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