前言
中国的大学排名数据比较分散，一些权威机构会发布综合排名，如教育部的“双一流”、“985”、“211”计划，还有一些机构会发布专业排名等。因此，具体爬取哪些排名数据可能需要根据实际需要来进行筛选。
代码实现
- 导入requests库和BeautifulSoup库：
import requests和from bs4 import BeautifulSoup。requests库用于发送HTTP请求、获取响应数据，BeautifulSoup库则用于解析HTML数据，提供了方便的HTML DOM结构遍历和搜索的方法。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
-
定义
get_rank_data()函数，用于爬取排名数据：函数内部首先定义了目标URL：url = 'https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2021'，用于访问全国高校排名主页面。然后定义了请求头信息：headers = {'User-Agent': '...'}，该信息包含了当前访问者的浏览器、操作系统等信息，有助于模拟浏览器对目标站点进行访问。 -
使用requests库发送HTTP请求：
response = requests.get(url, headers=headers)，requests.get()方法向目标URL发送了一条GET请求，同时传入了请求头信息，返回的响应数据保存在response对象中。
# 发送HTTP请求并获取响应数据
def get_rank_data():
url = 'https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2021'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
- 解析HTML数据：使用BeautifulSoup库对响应数据进行解析：
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')，response对象的text属性包含了获取到的HTML文本数据，将其传入BeautifulSoup()构造函数中，返回一个BeautifulSoup对象。接着，使用该对象的find()和find_all()方法轻松定位和提取目标元素。
# 解析HTML数据
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
tbody = soup.find('tbody')
trs = tbody.find_all('tr')
- 提取排名数据：
tbody = soup.find('tbody')和trs = tbody.find_all('tr')，分别使用find()和find_all()方法定位到排名数据所在的HTML元素，在这里是table的tbody和tr元素。然后遍历所有的tr元素，使用find_all()方法提取每个tr元素下的td元素，并使用get_text()方法获取元素中的文本内容。将排名数据存入一个列表中，使用字典的形式保存：rank_data.append({'rank': rank, 'name': name, 'location': location, 'category': category})。
# 提取排名数据
rank_data = []
for tr in trs:
tds = tr.find_all('td')
if tds:
rank = tds[0].get_text()
name = tds[1].get_text()
location = tds[2].get_text()
category = tds[3].get_text()
rank_data.append({
'rank': rank, 'name': name, 'location': location, 'category': category})
return rank_data
if __name__ == '__main__':
rank_data = get_rank_data()
for data in rank_data:
print(f'{
data["rank"]}: {
data["name"]} ({
data["location"]}) - {
data["category"]}')
总结
上述代码使用了第三方库requests和BeautifulSoup，首先访问了教育部网站中“双一流”高校名单所在的页面，然后使用BeautifulSoup解析HTML页面中的表格数据（表格的HTML结构可能会随着页面结构的变化而变化），最后将数据以元组的形式存入了results列表中。
哈哈哈哈哈哈哈，人工智能果然牛批
可以将代码中的url修改为别的具有相关数据的地址，如各大高校的官网、排名网站等，然后对爬取到的数据进行处理和清洗，以适应你的可视化需求。