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用Python解析济南招生网数据并生成.docx文档

2026-02-05 13:08

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嘿，朋友们！今天咱们来聊聊一个挺有意思的话题——怎么用Python把济南招生网的数据抓下来，然后生成一个.docx文档。你可能觉得这有点复杂，但其实没那么难，只要你有耐心，跟着我一步步来，保证你能搞定。

首先，我得说一下，这个项目的核心就是“抓取”和“生成”。抓取就是从网页上把数据拿下来，生成就是把这些数据整理好，写入一个.docx文件里。听起来是不是有点像编程界的“拆快递”？不过别担心，我来给你详细讲讲。

第一步：安装必要的库

在开始之前，你得先装几个Python的库。这些库是干啥的呢？简单来说，一个负责抓网页内容，另一个负责生成.docx文件。

首先，我们要用到的是requests库，它能帮我们向网页发送请求，获取页面内容。还有一个是BeautifulSoup，它能帮我们解析HTML，把想要的数据找出来。最后，我们还要用到python-docx，这个库专门用来创建和修改.docx文件。

那怎么安装这些库呢？很简单，打开你的命令行工具（比如cmd或者终端），然后输入以下命令：


pip install requests beautifulsoup4 python-docx

如果你是Windows用户，可能需要管理员权限才能安装，或者直接用pip install加上--user参数。不过不管怎样，只要执行了上面的命令，这些库就都装好了。

第二步：抓取济南招生网的数据

现在我们有了工具，接下来就是实际操作了。先去济南招生网看看，找到你想抓取的内容。比如说，你可能想抓取各个学校的招生信息，或者是某个特定专业的报名情况。

假设我们现在要抓取的是“济南大学”的招生信息，那我们可以先访问它的官网，看看页面结构。你可以右键点击页面，选择“检查元素”，这样就能看到HTML代码了。

假设页面中有这样的标签：

...

，那我们就可以用BeautifulSoup来定位这个标签，然后提取里面的信息。

下面是一个简单的示例代码，用来抓取网页内容并解析其中的学校信息：


import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.jn.edu.cn/recruit'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
schools = soup.find_all('div', class_='school-info')
for school in schools:
name = school.find('h2').text
info = school.find('p').text
print(f'学校名称：{name}，简介：{info}')

招生网

这段代码的意思是：向指定网址发送请求，获取网页内容，然后用BeautifulSoup解析，找出所有class为'school-info'的div标签，再分别提取里面的学校名称和简介。

当然，这只是个例子，具体代码可能根据网页结构不同而有所变化。所以你可能需要多调试几次，确保能正确抓取到数据。

第三步：生成.docx文档

现在我们已经成功抓取到了数据，下一步就是把这些数据写入一个.docx文件中。这里需要用到python-docx库。

先来看一段示例代码，演示如何创建一个新的.docx文件，并添加一些内容：


from docx import Document
doc = Document()
doc.add_heading('济南招生信息汇总', 0)
# 假设我们有一个列表，里面存放了抓取到的学校信息
schools = [
{'name': '济南大学', 'info': '位于山东省济南市，是一所综合性大学。'},
{'name': '山东师范大学', 'info': '以师范教育为主，是山东省重点高校之一。'}
]
for school in schools:
doc.add_paragraph(f"学校名称：{school['name']}\n简介：{school['info']}")
doc.save('jining_recruit_info.docx')

这段代码创建了一个新的.docx文档，添加了一个标题，然后循环遍历学校信息，把每条信息写成一段文字，最后保存为jining_recruit_info.docx文件。

这样，你就得到了一个包含所有抓取数据的.docx文档了。是不是很酷？

第四步：整合代码

现在，我们把前面的两个部分结合起来，让整个流程自动化。也就是说，先抓取数据，然后生成文档。

下面是完整的代码示例，可以一次完成抓取和生成的过程：


import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from docx import Document
url = 'https://www.jn.edu.cn/recruit'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
schools = soup.find_all('div', class_='school-info')
doc = Document()
doc.add_heading('济南招生信息汇总', 0)
for school in schools:
name = school.find('h2').text
info = school.find('p').text
doc.add_paragraph(f"学校名称：{name}\n简介：{info}")
doc.save('jining_recruit_info.docx')

这段代码看起来是不是很简洁？它把抓取和生成两个步骤合并在一起，运行后会自动创建一个.docx文件，里面包含了所有抓取到的学校信息。

不过，需要注意的是，网页结构可能会发生变化，所以你可能需要定期更新代码，确保它仍然能正常工作。

第五步：扩展功能

现在，我们已经有了一个基本的程序，但它还可以变得更强大。比如说，你可以把它做成一个定时任务，每天自动抓取最新的招生信息；或者你可以把它封装成一个Web服务，让用户通过网页提交查询，然后返回生成的.docx文件。

另外，你还可以加入一些错误处理机制，比如如果网页无法访问，或者没有找到预期的数据，程序应该能够提示用户，而不是直接崩溃。

举个例子，我们可以加一个try-except块，防止程序因为网络问题或解析错误而中断：


try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 检查是否有HTTP错误
except requests.exceptions.RequestException as e:
print("请求失败：", e)
exit()

这样，程序在遇到问题时不会直接报错退出，而是给出提示，方便你排查问题。

第六步：测试与优化

在正式使用之前，一定要进行充分的测试。你可以用不同的URL测试程序是否能正确抓取数据，或者模拟一些异常情况，看看程序是否能妥善处理。

另外，还可以对程序进行一些优化。例如，可以添加日志记录功能，记录每次抓取的时间、结果等信息；或者可以增加缓存机制，避免重复抓取相同的数据。

如果你对性能有要求，还可以考虑使用异步请求或者多线程技术，加快抓取速度。

第七步：部署与分享

当你觉得程序已经稳定运行后，就可以考虑部署它了。你可以把它放在本地服务器上，或者上传到GitHub，让其他人也能使用。

如果你打算分享给朋友或者同事，记得附上一份简短的说明文档，告诉他们如何安装依赖库、运行程序，以及如何查看生成的.docx文件。

总之，从抓取数据到生成文档，整个过程虽然看似复杂，但只要一步一步来，其实并不难。而且，一旦你掌握了这些技能，以后做类似的任务就会变得轻松很多。

结语

今天的分享就到这里啦。希望这篇教程能帮助你理解如何用Python抓取济南招生网的数据，并生成.docx文档。如果你有任何疑问，欢迎在评论区留言，我会尽力帮你解答。

记住，编程最重要的不是一蹴而就，而是不断尝试和学习。加油吧，未来的程序员！