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基于Python的福建招生网数据抓取与分析实践

2026-02-08 11:23

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小明：嘿，小红，你有没有关注过福建的招生网站？我最近在做一个项目，需要从“福建招生网”上获取一些数据。

小红：哦，你是想做数据分析吗？那挺有意思的。不过，直接访问官网的话，可能有些信息是静态页面，或者需要登录才能查看。

小明：对啊，所以我打算用Python写个爬虫来抓取这些数据。你知道有什么好的工具吗？

小红：当然有啦！Python有很多库可以用来做网络请求和数据解析，比如requests、BeautifulSoup，还有selenium，如果页面是动态加载的，可能需要用到selenium。

小明：听起来不错。那具体怎么操作呢？我是不是得先安装这些库？

小红：是的，你可以用pip来安装。例如：pip install requests beautifulsoup4 selenium。不过要注意，有些网站可能会检测到爬虫行为，所以最好设置一下headers，模拟浏览器访问。

小明：明白了。那我先试试requests和BeautifulSoup吧。假设我要抓取的是福建某大学的招生简章，该怎么开始？

小红：首先，你需要找到目标网页的URL。比如，假设是https://www.fjzs.com/xxx.html，然后使用requests.get()方法获取页面内容。

小明：那接下来呢？怎么解析HTML内容？

小红：可以用BeautifulSoup来解析HTML。比如，你可以这样写代码：


import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.fjzs.com/xxx.html'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 假设你要提取所有招生简章的标题
titles = soup.find_all('h2', class_='title')
for title in titles:
print(title.get_text())

小明：哇，这样就能提取出标题了？那如果页面是动态加载的怎么办？比如，很多招生信息是通过JavaScript异步加载的。

小红：这种情况下，requests可能无法获取完整的页面内容，因为它是静态请求。这时候就需要用selenium了，它能模拟浏览器行为，等待JS渲染完成后再进行抓取。

小明：那selenium的使用方式是什么样的？

小红：selenium需要安装对应的浏览器驱动，比如ChromeDriver。然后你可以这样写代码：


from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time
driver = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver.exe')
driver.get('https://www.fjzs.com/xxx.html')
# 等待JS加载完成
time.sleep(5)
# 提取数据
elements = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, 'info')
for element in elements:
print(element.text)

driver.quit()

小明：看起来比requests复杂一点，但确实更强大。那我应该怎么选择用哪个库呢？

小红：如果你的目标网页是静态的，用requests+BeautifulSoup就足够了；如果是动态的，尤其是涉及AJAX或前端框架（如Vue、React），那就必须用selenium。

小明：明白了。那抓取到数据之后，我该怎么处理呢？比如保存成CSV文件或者数据库？

小红：可以用pandas库来处理数据，然后保存为CSV或者Excel。如果要存入数据库，可以用sqlite3或者MySQLdb等库。

小明：那我可以举个例子吗？比如，抓取福建某高校的招生计划，然后保存到CSV里。

小红：当然可以，下面是一个简单的示例：


import pandas as pd
data = []
for item in titles:
data.append({'title': item.get_text()})
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('fujian_admissions.csv', index=False)

小明：太好了，这样我就有了一个结构化的数据集。那接下来我可以做什么呢？比如分析各专业录取分数线？

小红：没错！你还可以用matplotlib或者seaborn做可视化，比如绘制不同专业的录取分数分布图，或者对比历年数据的变化趋势。

小明：听起来很有意思。不过，我在抓取数据的时候会不会遇到反爬机制？比如验证码或者IP封禁？

小红：确实有可能。这时候你可以考虑使用代理IP、设置随机延迟、或者使用request的session对象来模拟真实用户行为。

小明：那有没有什么最佳实践或者注意事项？

小红：有几个关键点需要注意：第一，遵守网站的robots.txt规则，不要抓取禁止的内容；第二，合理控制请求频率，避免给服务器造成负担；第三，注意个人信息保护，不要抓取敏感数据。

小明：明白了，这些都是非常重要的点。看来我需要在代码中加入一些异常处理和日志记录，确保程序的稳定性。

小红：没错，加上try-except块，以及logging模块，可以让程序更健壮。

小明：谢谢你的帮助，小红！我现在对如何抓取和分析福建招生网的数据有了更清晰的认识。

小红：不客气！如果你遇到任何问题，随时来找我。祝你项目顺利！

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标签：招生网