构建基于重庆招生网的数据分析平台

Alice:

嗨，Bob，最近我在研究如何从重庆招生网上抓取数据，你有什么好的建议吗？

Bob:

当然有！首先你需要了解招生网的数据结构，然后使用Python中的requests库来发送HTTP请求获取网页内容。

Alice:

明白了。那接下来怎么处理这些数据呢？

Bob:

可以使用BeautifulSoup解析HTML文档，提取出你感兴趣的字段，比如学校名称、专业信息等。如果需要更复杂的数据操作，还可以用Pandas库。

Alice:

听起来不错！不过，如果数据量很大怎么办？

Bob:

你可以将数据存储到CSV文件中，或者使用数据库如SQLite进行管理。这样不仅便于长期保存，还能方便后续分析。

Alice:

太棒了！最后一步是数据可视化吧？

Bob:

没错！你可以用Matplotlib或Seaborn库制作图表，也可以尝试更高级的工具如Plotly，让数据更加直观易懂。

Alice:

非常感谢你的指导！我这就开始动手试试看。

Bob:

不客气，有问题随时问我。祝你项目顺利！

以下是示例代码片段：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 发送请求并获取页面内容
url = "https://www.zhaoshengwang.com"
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# 解析HTML文档
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
data_rows = []

# 提取表格中的数据
table = soup.find('table')
for row in table.find_all('tr'):
    cols = row.find_all('td')
    data_rows.append([col.text.strip() for col in cols])

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data_rows[1:], columns=data_rows[0])
print(df.head())

# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df['School'], df['Enrollment'])
plt.title("重庆各高校招生人数统计")
plt.xlabel("学校名称")
plt.ylabel("招生人数")
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

通过上述方法，我们可以有效地从重庆招生网提取数据，并对其进行深入分析，为用户提供有价值的参考信息。

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