粉丝独白
高考已经结束了，相信绝大部分同学都在放松自己了，毕竟压抑了这么久。现在虽然距离高考放榜还有一段时间，可能有一些同学已经迫不及待地想知道自己考的怎样。因此，现在就来爬取高考网上的近几年高考分数线，看一下近几年分数线的变化趋势，从而心里面有个底，这样才能够更加放松的去嗨皮。
使用的工具库
beautifulsoup
mongodb
echarts
1.总体思路
在高考网上，可以查看各省的分数线，其中文理科都有2009-2017年的数据，所以可以直接爬取这些数据下来存到MongoDB中，然后再使用echarts进行绘图展示，从而可以更加直观的看到高考分数线的变化趋势
2.爬取数据
1.获取各省的分数线信息
有两种方法可以达到这个目的
1).通过拼接URL链接切换省份，可以得出链接的变化规律：只要替换省份的拼音上去就可以请求到:
http://www.gaokao.com/guangdong/fsx/
http://www.gaokao.com/shanghai/fsx/
推荐使用pypinyin模块——汉字拼音转换模块/工具。直接使用lazy_pinyin方法就可以得到各省的拼音。由于返回的是列表，所以还需要处理一下才能使用。
>>> from pypinyin import lazy_pinyin>>> lazy_pinyin('北京')['bei', 'jing']
2).通过获取地区导航中的各省链接，直接得到URL
获取各省份的链接：
# 获取省份及链接pro_link = []def get_provice(url): web_data = requests.get(url, headers=header) soup = BeautifulSoup(web_data.content, 'lxml') provice_link = soup.select('.area_box > a') for link in provice_link: href = link['href'] provice = link.select('span')[0].text data = { 'href': href, 'provice': provice } provice_href.insert_one(data)#存入数据库 pro_link.append(href)
2.爬取分数线
接下来就可以开始爬取分数线了，通过审查元素(如下图)，直接使用beautifulsoup来过滤内容
# 获取分数线def get_score(url): web_data = requests.get(url, headers=header) soup = BeautifulSoup(web_data.content, 'lxml') # 获取省份信息 provice = soup.select('.col-nav span')[0].text[0:-5] # 获取文理科 categories = soup.select('h3.ft14') category_list = [] for item in categories: category_list.append(item.text.strip().replace(' ', ''))#替换空格 # 获取分数 tables = soup.select('h3 ~ table') for index, table in enumerate(tables): tr = table.find_all('tr', attrs={'class': re.compile('^c_S*')})#使用正则匹配 for j in tr: td = j.select('td') score_list = [] for k in td: # 获取每年的分数 if 'class' not in k.attrs: score = k.text.strip() score_list.append(score) # 获取分数线类别 elif 'class' in k.attrs: score_line = k.text.strip() score_data = { 'provice': provice.strip(),#省份 'category': category_list[index],#文理科分类 'score_line': score_line,#分数线类别 'score_list': score_list#分数列表 } score_detail.insert_one(score_data)#插入数据库
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3.开始爬取
由于有30多个省份，所以这里使用多线程来爬取，可以提高爬取效率。
if __name__ == '__main__': header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:58.0) Gecko/20100101 Firefox/58.0', 'Connection': 'keep - alive' } url = 'http://www.gaokao.com/guangdong/fsx/' get_provice(url) pool = Pool() pool.map(get_score, [i for i in pro_link])#使用多线程
使用多线程爬取的话，不用1分钟就可以爬完所有的数据了。看，多线程可牛逼了，叉会腰先
3.数据可视化
爬取数据只是第一步，接下来就要对数据进行处理展示了。从mongodb 中查找出数据，对数据进行清洗整理，由于我这里的pyecharts有点问题，所以使用echarts进行展示
1).筛选省份等信息
直接通过mongodb的find函数，限制查找的内容
import pymongoimport chartsclient = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)gaokao = client['gaokao']score_detail = gaokao['score_detail']# 筛选分数线、省份、文理科def get_score(line,pro,cate): score_list=[] for i in score_detail.find({"$and":[{"score_line":line},{"provice":pro},{'category': cate}]}): score_list = i['score_list'] score_list.remove('-')#去掉没有数据的栏目 score_list = list(map(int, score_list)) score_list.reverse() return score_list
2).定义相关数据
# 获取文理科分数line = '一本'pro = '北京'cate_wen = '文科'cate_li = '理科'wen=[]li = []wen=get_score(line,pro,cate_wen)#文科li=get_score(line,pro,cate_li)#理科# 定义年份year = [2017,2016,2015,2014,2013,2012,2011,2010,2009]year.reverse()
3).折线图展示
series = [ { 'name': '文 科', 'data': wen, 'type': 'line'}, { 'name': '理科', 'data': li, 'type': 'line', 'color':'#ff0066'} ]options = { 'chart' : {'zoomType':'xy'}, 'title' : {'text': '{}省{}分数线'.format(pro,line)}, 'subtitle': {'text': 'Source: gaokao.com'}, 'xAxis' : {'categories': year}, 'yAxis' : {'title': {'text': 'score'}} }charts.plot(series, options=options,show='inline')
这样就可以得到下面的历年分数线趋势图了。当然，可以修改get_score的参数就可以的到其他省份的信息了
4.预测分数线
通过折线图，可以大概的预测2018年北京高考一本的分数线：文科在550-560分之间；理科在530-540分之间。当然，这只是预测的，如果有特殊情况的话，可能波动会比较大。另外，还可以通过拉格朗日插值法求出今年的分数线，这样比较准确，但是由于过程比较麻烦，所以这里只是目测而已。
这是一个非常不错的小项目，适合新手来练习，从爬虫，到数据清洗，到数据库，最后可视化，如有不懂的地方我在评论区等着你