本着做题的心态，上了东莞理工学院的 oj 网；看了一下题目不想动手，在选择难度的时候发现有些通过率和难度可能存在着某些关系，于是决定爬下这些数据简单查看一下是否存在关系。
一、新建项目
我是用 Scrapy 框架爬取的（因为刚学没多久，顺便练练手）。首先，先新建 project （下载 Scarpy 部分已省略），在控制台输入 scrapy startproject onlineJudge（其中， onlineJudge为项目名称），敲击回车键新建项目完成。
二、明确目的
在动手写代码之前，先分析一下网页结构。网站是通过动态加载的，数据通过 json 文件加载。
1、明确要爬取的目标： http://oj.dgut.edu.cn/problems 网站里的题目，难度，提交量，通过率。在查找 json 的时候发现只有通过数，那么通过率就要自己计算。
2、打开 onlineJudge 目录下的 items.py 写下如下代码：
class OnlinejudgeItem(scrapy.Item): id = scrapy.Field() # 题目编号 title = scrapy.Field() # 标题 difficulty = scrapy.Field() # 难度 submissionNo = scrapy.Field() # 提交量 acceptedNo = scrapy.Field() # 正确数 passingRate = scrapy.Field() # 正确率
三、制作爬虫
1、在当前目录下输入命令：scrapy genspider oj "oj.dgut.edu.cn" （其中 oj 是爬虫的名字，"oj.dgut.edu.cn"算是一个约束，规定一个域名）
2、打开 onlineJudge/spiders 下的 ojSpider.py ，增加或修改代码为：
import scrapy import json from onlineJudge.items import OnlinejudgeItem class OjSpider(scrapy.Spider): name = 'oj' # 爬虫的名字 allowed_domains = ['oj.dgut.edu.cn'] # 域名范围 offset = 0 url = 'http://oj.dgut.edu.cn/api/xproblem/?limit=20&offset=' start_urls = [url + str(offset)] # 爬取的URL元祖/列表 def parse(self, response): data = json.loads(response.text)['data']['results'] if len(data): for i in range(len(data)): submissionNo = data[i]['submission_number'] acceptedNo = data[i]['accepted_number'] try: passingRate = round((int(acceptedNo)/int(submissionNo)) * 100, 2) except ZeroDivisionError as e: passingRate = 0 strPR = str(passingRate) + "%" item = OnlinejudgeItem() item['id'] = data[i]['_id'] item['title'] = data[i]['title'] item['difficulty'] = data[i]['difficulty'] item['submissionNo'] = submissionNo item['acceptedNo'] = acceptedNo item['passingRate'] = strPR yield item print(i) self.offset += 20 yield scrapy.Request(self.url + str(self.offset), callback=self.parse)
四、存储数据
1、打算将数据存储为 excel 文档，要先安装 openpyxl 模块，通过 pip install openpyxl 下载。
2、下载完成后，在 pipelines.py 中写入如下代码
from openpyxl import Workbook class OnlinejudgePipeline(object): def __init__(self): self.wb = Workbook() self.ws = self.wb.active # 激活工作簿 self.ws.append(['编号', '标题', '难度', '提交量', '正确数', '正确率']) # 设置表头 def process_item(self, item, spider): line = [item['id'], item['title'], item['difficulty'], item['submissionNo'], item['acceptedNo'], item['passingRate']] self.ws.append(line) self.wb.save('oj.xlsx') return item
五、设置 settings.py
修改并增加代码：
LOG_FILE = "oj.log" ROBOTSTXT_OBEY = True ITEM_PIPELINES = { 'onlineJudge.pipelines.OnlinejudgePipeline': 300, }
六、运行爬虫
在当前目录下新建一个 main.py 并写下如下代码
from scrapy import cmdline cmdline.execute("scrapy crawl oj".split())
然后运行 main.py 文件。
于是，想要的数据就被爬下来了
七、分析数据
分析数据之前，先安装好 numpy，pandas，matplotlib，xlrd。
import pandas as pd import xlrd data = pd.read_excel("../onlineJudge/onlineJudge/oj.xlsx") data.describe()
data = data.set_index('编号')
data.head()
from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.style as psl %matplotlib inline psl.use('seaborn-colorblind') # 设置图表风格 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
查看题目各难度的数目：
level_values = data['难度'].values difficulties = { '简单': 0, '中等': 0, '困难': 0 } for value in level_values: if value == '简单': difficulties['简单'] += 1 elif value == '中等': difficulties['中等'] += 1 else: difficulties['困难'] += 1 level = pd.Series(difficulties) print(level) level.plot(kind = 'bar', figsize=(6, 7)) plt.grid(axis='y')
验证正确率与难度直接是否存在关系：
import numpy as np relation = data[['难度', '正确率']] rate_values = relation['正确率'].values fig, axes = plt.subplots(figsize=(15, 6)) axes.scatter(rate_values, level_values) plt.grid(axis='x') plt.xticks(np.arange(0, 1, 0.05)) plt.xlabel('正确率') plt.ylabel('难度')
根据表格显示，题目难度跟正确率是存在一定关系的（我想的没有错哈哈哈）。