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用Python爬取杭州高校招生网信息的实战教程

2026-02-13 08:28

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嘿，大家好！今天咱们来聊一个挺有意思的玩意儿——用Python爬取杭州高校的招生网信息。你可能觉得这有点高大上，但其实只要你懂点编程基础，就完全能上手。我之前也是个小白，后来慢慢摸索出来的，所以别担心，咱们一步步来。

首先，咱们得明确目标。所谓的“招生网”，其实就是各个大学为了发布招生信息而搭建的网站。比如杭州有浙江大学、浙江工业大学、杭州电子科技大学这些学校，它们都有自己的招生官网。这些网站上会有很多有用的信息，比如专业介绍、分数线、报名时间、录取政策等等。如果你是个学生或者家长，想了解这些信息，直接去网站上找虽然也能行，但如果你是做数据分析、教育科技相关的项目，那就需要批量获取这些数据了。这时候，网络爬虫就派上用场了。

网络爬虫是什么呢？简单来说，就是写一段程序，让它自动访问网页，然后抓取里面的数据。听起来是不是很酷？不过，别急着动手，先了解一下基本原理和注意事项。

先说一下环境准备。你需要安装Python，推荐3.8以上版本。然后，还需要几个库：requests、BeautifulSoup、json、pandas。你可以用pip来安装这些库，命令分别是：

    pip install requests
    pip install beautifulsoup4
    pip install pandas

如果你用的是Jupyter Notebook或者PyCharm之类的IDE，那装起来也挺方便的。不过如果你是刚入门的新手，建议用命令行工具来操作，这样更直观。

接下来，我们选一个具体的例子。比如说，我们来爬取“杭州电子科技大学”的招生网信息。首先，我得找到这个学校的招生网站地址。一般来说，百度搜索“杭州电子科技大学招生网”就能找到。比如，他们的官网是：https://zhaosheng.hdu.edu.cn/。当然，不同的学校可能有不同的网址，但思路是一样的。

打开这个网页，看看结构。你会发现，页面上有很多链接，比如“招生简章”、“专业介绍”、“历年分数”等等。我们的目标是把这些信息抓下来。不过，直接抓整个页面可能不太现实，因为内容太多，而且有些信息可能在子页面里。所以我们需要先分析网页结构，找到我们需要的元素。

这时候，就需要用到BeautifulSoup这个库了。它可以帮助我们解析HTML页面，提取出我们需要的内容。举个例子，假设我们要抓取所有专业的名称和简介，那么我们可以先发送一个HTTP请求，获取网页内容，然后用BeautifulSoup来解析。

下面是一个简单的示例代码，用来获取网页内容并提取标题：

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup

    url = 'https://zhaosheng.hdu.edu.cn/'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 提取标题
    title = soup.title.string
    print("网页标题:", title)

运行这段代码后，你会看到输出结果，就是该网页的标题。这只是一个小小的开始，接下来我们可以继续提取更多内容。

比如，如果我们想找所有的招生简章链接，可以这样写：

    links = soup.find_all('a')
    for link in links:
        href = link.get('href')
        if href and 'zhaosheng' in href:
            print(href)

这段代码会遍历所有``标签，检查是否有包含“zhaosheng”关键字的链接，然后打印出来。这一步很重要，因为它帮助我们找到潜在的目标页面。

不过，有时候网页内容是动态加载的，比如用JavaScript渲染的，这时候requests可能无法获取到完整的页面内容。这时候，我们就需要使用Selenium这样的工具，它可以模拟浏览器行为，真正打开网页并执行JS代码。

举个例子，如果某个网页是通过AJAX加载数据的，那么用requests获取的HTML可能不完整。这时候，我们可以用Selenium来处理这种情况：

    pip install selenium

然后下载对应的浏览器驱动，比如ChromeDriver。接着编写如下代码：

    from selenium import webdriver
    from bs4 import BeautifulSoup

    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get('https://zhaosheng.hdu.edu.cn/')

    # 等待页面加载完成
    driver.implicitly_wait(10)

    html = driver.page_source
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

    # 继续解析...

虽然这种方法更强大，但也更复杂，对系统资源要求更高。所以，根据具体情况选择合适的方法。

在实际应用中，我们还需要考虑反爬机制。很多网站会对频繁访问的IP进行限制，甚至封禁。这时候，我们可以使用代理IP或者设置请求头来伪装成正常用户。

例如，设置User-Agent：

    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)

这样可以让服务器误以为你是普通用户，减少被封的风险。

另外，还可以使用一些自动化工具，比如Scrapy，它是一个强大的爬虫框架，适合大规模数据采集。不过对于初学者来说，可能有点复杂，建议先从requests和BeautifulSoup入手。

再说说数据存储的问题。我们抓取到的数据，可能需要保存到本地文件，比如CSV或Excel，方便后续分析。这里可以用pandas库来处理：

    import pandas as pd

    data = {
        '专业名称': ['计算机科学与技术', '电子信息工程'],
        '简介': ['培养掌握计算机理论和实践技能的人才...', '学习电子信息技术和系统设计...']
    }

    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv('majors.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

这样，你就有了一个结构化的数据文件，可以用于进一步处理或展示。

总结一下，我们今天讲了如何用Python爬取杭州高校的招生网信息。从环境准备、网页分析、数据抓取到存储，每一步都涉及到了具体的技术实现。虽然过程看起来有点复杂，但只要一步步来，其实并不难。

最后，提醒一下，爬取数据时一定要遵守相关法律法规和网站的使用条款，不能侵犯他人隐私或造成不良影响。合法合规地使用技术，才是长久之计。

如果你对这个话题感兴趣，可以尝试自己动手写一个爬虫程序，或者结合其他技术，比如机器学习，来做更深入的分析。比如，你可以把收集到的招生数据训练模型，预测某所大学的录取分数线，或者分析不同专业的就业趋势。