scrapy爬取中国高考志愿填报网站各大学信息

一、环境准备

python3.8.3
pycharm
项目所需第三方包

pip install scrapy fake-useragent requests  virtualenv -i https://pypi.douban.com/simple

1.1创建虚拟环境
切换到指定目录创建

virtualenv .venv

创建完记得激活虚拟环境

1.2创建项目

scrapy startproject 项目名称

1.3使用pycharm打开项目,将创建的虚拟环境配置到项目中来
1.4创建京东spider

scrapy genspider 爬虫名称 url

1.4 修改允许访问的域名,删除https:

二、问题分析

查看网页响应的数据
在这里插入图片描述

发现返回的数据在json中
查看请求的网址
在这里插入图片描述
打开网址查看数据
在这里插入图片描述
拿到详情页请求地址,获取详情页数据,分别获取学校名称、学校邮箱、学校电话、学校电话、学校地址、学校邮编、学校网址

学校名称

学校邮箱

学校电话

学校地址

学校邮编

学校网址

三、spider

import json
import scrapy


from lianjia.items import china_school_Item


class ChinaSchoolSpider(scrapy.Spider):
    name = 'china_school'
    allowed_domains = ['api.eol.cn', 'static-data.eol.cn']
    start_urls = ['https://api.eol.cn/gkcx/api/?access_token=&admissions=&central=&department=&dual_class=&f211=&f985=&is_doublehigh=&is_dual_class=&keyword=&nature=&page=1&province_id=&ranktype=&request_type=1&school_type=&signsafe=&size=20&sort=view_total&top_school_id=&type=&uri=apidata/api/gk/school/lists']

    def parse(self, response):
        jsons = json.loads(response.text)
        ls = jsons.get
<think>好的,我现在需要处理用户关于开发基于Python的高考志愿填报系统的请求。首先,用户希望了解示例代码或教程,所以我的回答需要结构清晰,分步骤讲解,并提供代码示例。同时,用户提供的引用中有几个相关的资料,我需要参考这些内容,但要注意用户的实际需求可能更偏向技术实现。 首先,我得确定系统的主要模块。根据引用[1]和[2],系统应该包括数据采集、处理、推荐算法和用户界面。数据采集部分可能需要爬虫,引用[5]提到爬取学校信息,所以可能需要使用requests和BeautifulSoup。数据处理部分可能需要pandas进行数据清洗和分析。推荐算法方面,引用[2]提到个性化推荐,可能需要简单的匹配算法,比如基于分数和兴趣的推荐。用户界面可以用Flask或Tkinter,考虑到用户可能更熟悉Web开发,选择Flask比较合适。 接下来,我需要确保代码示例正确。数据采集部分,示例代码要展示如何爬取学校数据,需要注意反爬措施,比如设置headers。处理数据部分,使用pandas读取CSV,处理分数线和专业信息。推荐算法部分,需要根据用户输入的成绩和兴趣进行筛选,可能用布尔索引。用户交互部分,用Flask的路由和模板渲染。 还要考虑用户可能的疑问,比如如何扩展系统,数据来源的合法性,推荐算法的优化。引用[3]和[4]提到源码和项目结构,可能需要建议进一步学习的方向,比如使用更复杂的算法或数据库集成。 需要检查是否符合系统级指令:数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题可能不涉及太多数学内容,所以可能不需要。但如果有涉及,比如排名算法中的计算公式,需正确格式化。确保使用中文回答,结构分步骤,代码用正确语法,生成相关问题。 最后,生成相关问题,参考用户之前的示例,问题应围绕开发难点、数据处理、推荐算法优化、扩展功能等。确保引用正确,比如引用[1]和[2]提到的数据处理和推荐系统,引用[5]关于爬虫的部分。 总结步骤: 1. 系统模块划分 2. 数据采集示例代码 3. 数据处理与推荐算法代码 4. Flask用户界面示例 5. 注意事项和扩展建议 6. 相关问题生成 确保每个部分都有代码示例,并解释关键点,比如反爬措施、数据处理方法、推荐逻辑。同时,提醒用户法律和伦理问题,如数据合法性,这是引用中没有提到的但重要的点。</think>### 基于Python的高考志愿填报系统开发指南 #### 一、系统核心模块设计 1. **数据采集模块** 使用爬虫技术获取院校分数线、专业信息数据。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def crawl_school_data(school_id): url = f"https://gkcx.eol.cn/schoolhtm/schoolTemple/school{school_id}.htm" headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取分数线、专业等数据 return data ``` 2. **数据处理模块** 使用Pandas进行数据清洗与分析: ```python import pandas as pd def process_data(raw_data): df = pd.DataFrame(raw_data) # 处理缺失值和异常值 df['min_score'] = df['score_range'].apply(lambda x: int(x.split('-')[0])) return df[['school', 'major', 'min_score']] ``` 3. **推荐算法模块** 基于分数匹配和兴趣权重: ```python def recommend_schools(score, interests, df): # 筛选分数线匹配的学校 matched = df[df['min_score'] <= score] # 根据兴趣关键词加权排序 interests_weight = {key: 1 for key in interests} matched['weight'] = matched['major'].apply( lambda x: sum([interests_weight.get(word,0) for word in x.split()]) ) return matched.sort_values(by=['weight', 'min_score'], ascending=False) ``` 4. **用户交互模块** 使用Flask搭建Web界面: ```python from flask import Flask, request, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/recommend', methods=['POST']) def recommend(): score = int(request.form['score']) interests = request.form['interests'].split(',') result = recommend_schools(score, interests, processed_df) return render_template('result.html', data=result.to_dict()) ``` #### 二、关键技术点说明 1. **数据合法性** 爬虫需遵守`robots.txt`协议,建议使用公开数据集(如各省教育考试院API)[^5] 2. **推荐算法优化** - 可引入**余弦相似度**计算兴趣匹配度: $$ \text{similarity} = \frac{A \cdot B}{\|A\| \|B\|} $$ - 集成机器学习模型预测录取概率[^2] 3. **系统扩展** - 使用`MyBatis-Plus`+`MySQL`存储历史数据[^4] - 添加**志愿梯度分析**功能(冲/稳/保策略) #### 三、完整开发流程示例 ```text 1. 数据采集 ├── 院校库爬取(使用Scrapy框架) └── 历年分数线API调用 2. 数据存储 ├── MongoDB存储非结构化数据 └── MySQL存储核心指标 3. 核心逻辑 ├── 分数-位次转换算法 └── 基于协同过滤的推荐系统[^3] 4. 可视化界面 ├── Flask/Django后端 └── ECharts数据图表 ``` #### 四、注意事项 1. 需处理**分数等效性**问题(不同年份分数波动) 2. 推荐结果应包含**专业就业前景**维度数据[^1] 3. 前端需设计**志愿模拟填报**交互功能
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值