利用Python自动化分析上海高校招生网数据

在当今数字化时代，信息的获取变得越来越便捷。对于即将入学的学生来说，了解不同高校的招生政策、专业设置以及录取标准是十分重要的。上海作为中国的经济中心，拥有众多知名高校。为了帮助学生更高效地获取这些信息，本文将介绍如何使用Python进行网络爬虫开发，以自动化的方式从上海各大高校的招生网上抓取数据。

### 1. 环境准备

首先，确保安装了Python环境。接下来，需要安装几个关键库：

- `requests`：用于发送HTTP请求。

- `BeautifulSoup`：用于解析HTML文档。

- `pandas`：用于数据处理和分析。

可以使用pip命令安装这些库：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

### 2. 抓取数据

假设我们想要抓取复旦大学的招生信息，可以通过以下步骤实现：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    return soup

def parse_data(soup):
    # 假设招生信息位于一个class为"admission-info"的div标签内
    admission_info = soup.find('div', class_='admission-info')
    if not admission_info:
        return None
    # 解析具体数据...
    return {'major': '计算机科学与技术', 'requirement': '高考成绩达到一本线'}

url = "http://www.fudan.edu.cn/admission"
soup = fetch_data(url)
data = parse_data(soup)

if data:
    print(f"Major: {data['major']}, Requirement: {data['requirement']}")
else:
    print("未找到相关招生信息")

培训班排课

### 3. 数据分析

获取到数据后，我们可以进一步分析这些数据，比如统计不同专业的录取分数线、热门专业等。这里以简单示例说明如何使用Pandas进行数据分析：

df = pd.DataFrame([{'major': '计算机科学与技术', 'score': 580}, 
                   {'major': '软件工程', 'score': 570}])
mean_score = df['score'].mean()
print(f"平均录取分数线: {mean_score}")

通过上述代码，我们能够有效地从上海高校招生网站上获取并分析数据，为学生提供有价值的参考信息。

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