爬取的是最好大学网软科中国最好大学排名2019

1.分析网页

本次爬取的是最好大学网软科中国最好大学排名2019：http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2019.html

2.爬取可行性分析：

理论上，每个网站都会有网络爬虫排除出标准文件robots.txt,这一文件内说明了网站是否可以进行爬取以及可以爬取什么内容。一般网站的robots.txt放置在根目录下，所以可以直接访问进行查看，访问http://www.zuihaodaxue.com/robots.txt，结果显示404未找到文件，说明此网站是可以爬取的

3.分析需要的数据

本次爬取所需数据为表格中的排名、学校名称、省市、总分等数据。

经过网页源代码分析发现我所需要的数据都存于<tbody/>标签下的子标签中

而我所需要的排名、学校名称、省市、总分等数据都存放于<tbody/>标签下的<tr></tr>标签下的标签<td> </td>中，因此爬取的数据要提取td标签的内容

爬取的是最好大学网软科中国最好大学排名2019

四、代码分析

实现步骤：

获取指定网页内容
筛选需要的内容
存入csv文件
统计各个地区大学数量

爬取存入csv源代码：

# 编写程序代码如下：
import csv

import bs4
from urllib import request
from bs4 import BeautifulSoup

'''（1）获取网站页面'''


def getHTMLText(url):
    try:
        resp = request.urlopen(url)
        html_data = resp.read().decode('utf-8')
        return html_data
    except:
        return ""

'''（2）处理页面，提取相关信息'''


def fillUnivList(ulist, html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    for tr in soup.find('tbody').children:  # 搜索'tbody'后面的子节点
        if isinstance(tr, bs4.element.Tag):
            tds = tr('td')
            ulist.append([tds[0].string, tds[1].string, tds[2].string,tds[3].string])

'''（3）解析数据，格式化输出结果'''


def write(ulist,num):
    with open('save1.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as data_csv:
        for i in range(num):
            u=ulist[i]

        # dialect为打开csv文件的方式，默认是excel，delimiter="\t"参数指写入的时候的分隔符
            try:
                csv_writer = csv.writer(data_csv)
                csv_writer.writerow([u[0],u[1],u[2],u[3]])
            except Exception as e:
                print(e)


if __name__ == '__main__':
    uinfo = []
    url = 'http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2019.html'
    html = getHTMLText(url)
    fillUnivList(uinfo, html)
    write(uinfo, 100)

数据可视化分析代码：

import csv

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import pylab as pl

# 指定默认字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
# 解决符号'-'乱码问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 默认非常难看,设置主题
plt.style.use('ggplot')
# 设置柱形图大小
fig = plt.figure(figsize=(8,5))
colors1 = "#6D6D6D"

# 1.先导入原始数据
cloumns =  ['num','name','area','score']
# 打开csv文件
df = pd.read_csv('save1.csv',encoding="utf-8",header=None,names=cloumns,index_col='num')

def annlysis1():
    df_score = df.sort_values('score', ascending=False)
    name1 = df_score.name[:10]  # x轴坐标
    score1 = df_score.score[:10]  # y轴坐标
    plt.bar(range(10), score1, tick_label=name1)  # 绘制条形图,用range()能保持x轴顺序一致
    plt.ylim(50, 100)
    plt.title("大学总分最高Top10", color=colors1)
    plt.xlabel("大学名称")
    plt.ylabel("总分")

    # 标记数值
    for x, y in enumerate(list(score1)):
        plt.text(x, y + 0.01, '%s' % round(y, 1), ha='center', color=colors1)
        pass

    pl.xticks(rotation=270)  # 旋转270°
    plt.tight_layout()  # 去除空白

    plt.show()

    pass
#地区数量排名
def annlysis2():
    country = list()

    with open('save1.csv', 'r', encoding="utf-8") as file:
        reader = csv.reader(file)
        adress = [row[2] for row in reader]


    adress1 = {}
    for i in adress:
        adress1[i] = adress.count(i)  # 字典
    print(adress1)
    adress2 = tuple(adress1) # key
    count = tuple(adress1.values()) # value

    plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=80)
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    # 再创建一个规格为 1 x 1 的子图
    plt.subplot(1, 1, 1)

    # 柱子总数
    N = len(adress2)
    # 包含每个柱子对应值
    values = count
    # 包含每个柱子下标的序列 等分横轴
    index = pl.np.arange(N)

    # 柱子的宽度
    width = 0.65
    p2 = plt.bar(index, values, width, label="数量", color="#87CEFA")
    plt.xlabel('所在地区')
    plt.ylabel('大学数量')
    plt.title('最好大学地区分布图')
    plt.xticks(index, adress2)
    plt.yticks(pl.np.arange(0, 50, 1))
    plt.legend(loc="upper right") # 图例的位置 label="数量"
    plt.savefig('huabu.png')
    plt.show()
    pass

if __name__ == '__main__':
    annlysis1()
    annlysis2()
    pass

五、结果展示

爬取的是最好大学网软科中国最好大学排名2019