python爬取考研网的信息

今天我们使用python来爬取考研网站的信息。

目标网站：

https://yz.chsi.com.cn/zsml/queryAction.do

使用的库：

requests,bs4,pandas

这些库统一可以使用pip进行统一安装

pip install requests

pip install bs4

pip install pandas

安装完之后我们便可以进行信息的爬取了

首先，我们去考研网上查看一下网站的头部信息：

使用开发者模式，在请求里面找到请求头部的信息。

我们需要把user-agent提取出来：

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKi"
              "t/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.186 Safari/537.36"

首先我们需要获取三个字段的接口数据，分别是：省份，学科，专业编号

http://yz.chsi.com.cn/zsml/pages/getSs.jsp

http://yz.chsi.com.cn/zsml/pages/getMl.jsp

http://yz.chsi.com.cn/zsml/pages/getZy.jsp

下面我们来获取一个学校的网址：

url = "http://yz.chsi.com.cn/zsml/queryAction.do"
data = {
"ssdm": self.province,
    "yjxkdm": self.category,
}
response = requests.post(url, data=data, headers=self.head)
html = response.text
reg = re.compile(r'(<tr>.*? </tr>)', re.S)
content = re.findall(reg, html)
schools_url = re.findall('<a href="(.*?)" target="_blank">.*?</a>', str(content))

我们使用正则表达式获取tr标签里面的内容

对于获取的内容，我们统一只获取a标签中的超链接，这就是对应的学校的网址

 (.*？万能匹配表达式，匹配目标元素0次或者多次，懒惰模式)

下面我们要干的事情是获取一个学校的所有数据

拿到学校的url之后，我们可以再次通过正则表达式获取学校网站上所有的有用的内容。

response = requests.get(url, headers=self.head)
html = response.text
colleges_url = re.findall('<td class="ch-table-center"><a href="(.*?)" '
                          'target="_blank">查看</a>', html)

下面我们通过已经获取的school_url和colleges_url去获取所有学校的数据

url = "http://yz.chsi.com.cn"
schools_url = self.get_school_url()
amount = len(schools_url)
i = 0
for school_url in schools_url:
 i += 1
    url_ = url + school_url
# 找到一个学校对应所有满足学院网址
    colleges_url = self.get_college_data(url_)
print("已完成第" + str(i) + "/" + str(amount) + "学院爬取")
 time.sleep(1)
for college_url in colleges_url:
 _url = url + college_url
 get_final_data(_url)

最后利用pandas将获取的数据转化成csv格式存储：

data = DataFrame(self.data)
data.to_csv("查询招生信息.csv", encoding="utf_8_sig")

这样我们就可以获取所有的学校的考研专业的数据啦！

对于北京的一些大学，就有近900条信息

对于自己想看哪个学校，只需要给定相应的省份编号和专业代码就可以查询。

现在我们可以优化一下代码，我们将之前的代码都封装在方法里面。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pandas.core.frame import DataFrame
import re
import time

class Graduate:
def __init__(self, province, category):
self.head = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKi"
                          "t/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.186 Safari/537.36"
        }
self.data = []
self.province = province
self.category = category

def get_list_fun(self, url, name):
"""获取提交表单代码"""
        response = requests.get(url, headers=self.head)
 province = response.json()
with open("{}.txt".format(name), "w") as f:
for x in province:
 f.write(str(x))
 f.write("\n")

def get_list(self):
        self.get_list_fun("http://yz.chsi.com.cn/zsml/pages/getSs.jsp", "province")
self.get_list_fun('http://yz.chsi.com.cn/zsml/pages/getMl.jsp', "category")
self.get_list_fun('http://yz.chsi.com.cn/zsml/pages/getZy.jsp', 'major')

def get_school_url(self):
        url = "http://yz.chsi.com.cn/zsml/queryAction.do"
        data = {
"ssdm": self.province,
            "yjxkdm": self.category,
        }
 response = requests.post(url, data=data, headers=self.head)
 html = response.text
 reg = re.compile(r'(<tr>.*? </tr>)', re.S)
 content = re.findall(reg, html)
 schools_url = re.findall('<a href="(.*?)" target="_blank">.*?</a>', str(content))
return schools_url

def get_college_data(self, url):
"""返回一个学校所有学院数据"""
        response = requests.get(url, headers=self.head)
 html = response.text
 colleges_url = re.findall('<td class="ch-table-center"><a href="(.*?)" '
                                  'target="_blank">查看</a>', html)
return colleges_url

def get_final_data(self, url):
"""输出一个学校一个学院一个专业的数据"""
        temp = []
 response = requests.get(url, headers=self.head)
 html = response.text
 soup = BeautifulSoup(html, features='lxml')
 summary = soup.find_all('td', {"class": "zsml-summary"})
for x in summary:
 temp.append(x.get_text())
self.data.append(temp)

def get_schools_data(self):
"""获取所有学校的数据"""
        url = "http://yz.chsi.com.cn"
        schools_url = self.get_school_url()
 amount = len(schools_url)
 i = 0
        for school_url in schools_url:
 i += 1
            url_ = url + school_url
# 找到一个学校对应所有满足学院网址
            colleges_url = self.get_college_data(url_)
print("已完成第" + str(i) + "/" + str(amount) + "学院爬取")
 time.sleep(1)
for college_url in colleges_url:
 _url = url + college_url
self.get_final_data(_url)

def get_data_frame(self):
"""将列表形数据转化为数据框格式"""
        data = DataFrame(self.data)
 data.to_csv("查询招生信息.csv", encoding="utf_8_sig")


if __name__ == '__main__':
# province = input("请输入查询学校省份编号:")
    # category = input("请输入查询专业代码:")
    province = "11"
    category = "0812"
    spyder = Graduate(province, category)
 spyder.get_schools_data()
 spyder.get_data_frame()

所有代码都放在GitHub，代码地址：

https://github.com/johnturingwu/helloworld/blob/master/kaoyan.py

点击阅读原文可直达。

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