Scrapy实战篇（八）之爬取教育部高校名单抓取和分析

本文主要是介绍Scrapy实战篇（八）之爬取教育部高校名单抓取和分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

　　本节我们以网址https://daxue.eol.cn/mingdan.shtml为初始链接，爬取教育部公布的正规高校名单。

　　思路：

　　　　1、首先以上面的地址开始链接，抓取到下面省份对应的链接。

　　　　2、在解析具体的省份源代码，获取数据。虽然山东和河南的网页结构和其他不同，我们也不做特殊处理，直接不做抓取即可；将抓取到的数据存储到mongodb数据库

　　　　3、对高校数据做数据分析及数据可视化。

抓取数据

1、定义数据结构

class daxueItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()province = Field()   # 省份name = Field()       # 学校名称bianhao = Field()    # 学校编号zhishujigou = Field() # 直属机构diqu = Field()        # 所属城市名称jibei = Field()      # 学校级别

2、编写爬虫

class DaxueSpider(scrapy.Spider):name = 'daxue'#allowed_domains = ['daxue.eol.cn']start_urls = ['https://daxue.eol.cn/mingdan.shtml']def parse(self, response):              #初始网页的解析函数soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')gx_url_list = soup.find_all(name='div', class_='province')for gx_url in gx_url_list:url = gx_url.a['href']yield Request(url = url,callback = self.parse_daxue_list)  #回调函数def parse_daxue_list(self,response):#response.encoding = 'utf-8'  # 解决中文乱码soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')prov = soup.find_all(name='div', class_='title')[0].text.replace('正规高校名单', '')    #获取省份名称dx_list = soup.find_all(name='table', class_='table-x')for dx_details in dx_list:for dx_detail in dx_details.find_all(name='tr'):if (dx_detail == dx_details.find_all(name='tr')[0] or dx_detail == dx_details.find_all(name='tr')[1]):continueelse:daxue = daxueItem()daxue['province'] = provdaxue['name'] = dx_detail.find_all(name='td')[1].textdaxue['bianhao'] = dx_detail.find_all(name='td')[2].textdaxue['zhishujigou'] = dx_detail.find_all(name='td')[3].textdaxue['diqu'] = dx_detail.find_all(name='td')[4].textdaxue['jibei'] = dx_detail.find_all(name='td')[5].textyield daxue

3、将数据存入mongodb数据库，编写pipeline

class MongoPipeline(object):def __init__(self,mongo_url,mongo_db,collection):self.mongo_url = mongo_urlself.mongo_db = mongo_dbself.collection = collection@classmethoddef from_crawler(cls,crawler):return cls(mongo_url=crawler.settings.get('MONGO_URL'),mongo_db = crawler.settings.get('MONGO_DB'),collection = crawler.settings.get('COLLECTION'))def open_spider(self,spider):self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_url)self.db = self.client[self.mongo_db]def process_item(self,item, spider):name = self.collectionself.db[name].insert(dict(item))return itemdef close_spider(self,spider):self.client.close()

4、配置setting文件，需要配置的项：mongodb的连接信息，放开pipeline即可，没有其他复杂的配置。

5、运行项目即可获取数据；刨除山东和河南，我们共抓取数据2361条，全部高校数据均被抓取下来。

代码链接：https://gitee.com/liangxinbin/Scrpay/tree/master/scrapydaxue

分析数据

1、以饼图展示全国高校中，本科和专科的数据占比，代码

def daxue():client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)db = client['test']  # 指定数据库collection = db['daxue']  # 指定集合daxue = collection.find()dx_data = DataFrame(list(daxue))         # 将读取到的mongo数据转换为DataFrame数据集合dx_data = dx_data.drop(['_id'],axis=1)df_jibei = dx_data['jibei']              # 从数据集中取出学校级别一列df = df_jibei.value_counts()             # 统计专科很本科的数据量labels = df.index   # 显示在图形上的标签sizes = df.values   # 要在图中显示的数据# 解决中文乱码问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsefig1, ax1 = plt.subplots()ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)  # 使用pie()方法绘制饼图。ax1.axis('equal')ax1.set(title="全国高校本科专科占比")  # 设置饼图标题
plt.show()

抓取的数据中，本科1121，专科1240，由此可见，占比差异不大。

2、以条形图展示各个身份的高校数量

def daxue_shuliang():client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)db = client['test']  # 指定数据库collection = db['daxue']  # 指定集合daxue = collection.find()dx_data = DataFrame(list(daxue))dx_data = dx_data.drop(['_id'], axis=1)df = dx_data['province']df1 = df.value_counts()ind = np.arange(len(df1.values))width = 0.8fig, ax = plt.subplots()rects1 = ax.bar(ind,df1.values, width, color='SkyBlue')# # Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.ax.set_ylabel('数量')ax.set_title('全国高校分布情况')ax.set_xlabel('省份')ax.set_xticklabels((df1.index))ax.legend()x = np.arange(len(df1.index))# 解决中文乱码问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.yticks(np.arange(0, 180, 10))                  # 设置y轴的刻度范围plt.xticks(x, df1.index, rotation=45, fontsize=9)  # 设置x轴上显示的省份个数# 在图形上面添加数值，并设置数值的位置# for x, y in enumerate(df1.values):#     plt.text(x, y + 100, '%s' % round(y,2), ha='left')
plt.show()

可以看到，江苏省和广东省的高校数量遥遥领先，刚好，这两个省份也是全国经济最发达的两个省份(个人见解)；由此可见，教育对省份经济的促进作用。

上面我们从省份的维度查看了高校的分布，现在我们从城市的角度出发，在看一下高校在各个城市的分布情况。

def daxue_shuliang_city():client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)db = client['test']  # 指定数据库collection = db['daxue']  # 指定集合daxue = collection.find()dx_data = DataFrame(list(daxue))dx_data = dx_data.drop(['_id'], axis=1)df = dx_data['diqu']df1 = df.value_counts()df1 = df1[df1.values >= 15]             #因城市太多，我们只取了城市大学数量超过15的城市print(df1)ind = np.arange(len(df1.values))width = 0.5fig, ax = plt.subplots()rects1 = ax.bar(ind,df1.values, width, color='SkyBlue')# # Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.
ax.set_title('全国高校分布情况')ax.set_xlabel('城市')ax.set_ylabel('数量')ax.set_xticklabels((df1.index))ax.legend()x = np.arange(len(df1.index))# 解决中文乱码问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.yticks(np.arange(0, 100, 10))                  # 设置y轴的刻度范围plt.xticks(x, df1.index, rotation=45, fontsize=9)  # 设置x轴上显示的省份个数# 在图形上面添加数值，并设置数值的位置# for x, y in enumerate(df1.values):#     plt.text(x, y + 100, '%s' % round(y,2), ha='left')
plt.show()

从图中可以考到，首都北京的高校数量时最多的，排名前五的城市依次是北京，武汉，广州，重庆，和上海，这五个城市在全国都是经济非常发达的城市。因此我们大致可以得出，城市大学数量和城市经济呈正相关。

可能会有人郁闷了，上面我们以省份为维度时，高校数量最多的省份是江苏省，但是以城市为维度时，大学数量超过15的城市，属于江苏省的只有南京和苏州，且排名都不怎么靠前，那好，接下来我们以江苏省为基准，查看江苏省内高校数量的分布情况。

def daxue_shuliang_prov_jiangsu():client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)db = client['test']  # 指定数据库collection = db['daxue']  # 指定集合daxue = collection.find()dx_data = DataFrame(list(daxue))dx_data = dx_data.drop(['_id'], axis=1)dx_data = dx_data[dx_data['province'] == '江苏省']dx_data = dx_data.sort_values('diqu')df1 = dx_data['diqu']df1 = df1.value_counts()ind = np.arange(len(df1.values))width = 0.5fig, ax = plt.subplots()rects1 = ax.bar(ind,df1.values, width, color='SkyBlue')# # # Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.#
    ax.set_title('江苏省高校分布情况')ax.set_xlabel('城市')ax.set_ylabel('数量')ax.set_xticklabels((df1.index))ax.legend()#
    x = np.arange(len(df1.index))# 解决中文乱码问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.yticks(np.arange(0, 60, 10))                  # 设置y轴的刻度范围plt.xticks(x, df1.index, rotation=45, fontsize=9)  # 设置x轴上显示的省份个数# 在图形上面添加数值，并设置数值的位置# for x, y in enumerate(df1.values):#     plt.text(x, y + 100, '%s' % round(y,2), ha='left')
plt.show()

从图中可以看到，江苏省除了南京市和苏州市之外，其他城市大学数量分布较为均匀，基本都在10个左右；如果加上南京和苏州，计算江苏省内城市平均大学数量，应该会超过10个，城市大学数量平均10个，这在其他省份应该不太多，这也从另一方面说明了为什么江苏省内地区发展均为均衡的原因吧。

我们接着查看全国各省份有大学城市的城市大学平均个数

def daxue_shuliang_prov_mean():client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)db = client['test']  # 指定数据库collection = db['daxue']  # 指定集合daxue = collection.find()dx_data = DataFrame(list(daxue))dx_data = dx_data.drop(['_id'], axis=1)
dx_prov = dx_data.groupby('province')    #按照省份对数据进行分组dx_avg_list = []for name, group in dx_prov:    #遍历分组之后的数据，计算平均个数，形成省份和平均数量的字典，添加到列表中dx_avg_dic = {}dx_avg_dic['prov'] = namedx_avg_dic['avg'] = (group['province'].count()/len(group.groupby('diqu')['name'].count())).round(decimals=2)dx_avg_list.append(dx_avg_dic)dx_df = DataFrame(list(dx_avg_list))        #以字典的列表构造df数据集df1 = dx_df.sort_values('avg',ascending=False)ind = np.arange(len(df1['avg']))width = 0.5fig, ax = plt.subplots()rects1 = ax.bar(ind, df1['avg'], width, color='SkyBlue')# # # Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.#
    ax.set_title('全国省份平均高校数量')ax.set_xlabel('省份')ax.set_ylabel('数量')ax.set_xticklabels(df1['prov'])ax.legend()x = np.arange(len(df1['avg']))# 解决中文乱码问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.yticks(np.arange(0, 100, 10))  # 设置y轴的刻度范围plt.xticks(x, df1.prov, rotation=45, fontsize=9)  # 设置x轴上显示的省份个数
plt.show()