如何用Python爬取全国高校数据？

前言

Python是一门强大的编程语言，它可以用于爬取互联网上的各种数据。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python爬取全国高校数据，并使用代理IP进行爬取。

本文主要分为以下几个部分：

数据来源及需求
安装依赖包及导入模块
爬取全国高校数据
使用代理IP
总结

一、数据来源及需求

我们将从教育部官网爬取全国高校数据，数据包括高校名称、所在地区、办学类型、所属教育部门等信息。

二、安装依赖包及导入模块

在爬取数据之前，我们需要安装一些依赖包，包括requests、beautifulsoup4和pandas。可以使用以下命令安装：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

在安装完依赖包后，我们需要导入相应的模块：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

三、爬取全国高校数据

首先，我们需要确定爬取的网址。在本文中，我们将从教育部官网爬取全国高校名单，网址为：http://www.moe.gov.cn/s78/A03/moe_560/jytjsj_2015/。

然后，我们需要使用requests库向该网址发送请求，并获取响应：

url = 'http://www.moe.gov.cn/s78/A03/moe_560/jytjsj_2015/'
response = requests.get(url)

接下来，我们需要使用BeautifulSoup库对获取到的响应进行解析。具体来说，我们需要找到包含高校信息的表格，并提取其中的数据。在本文中，我们的数据位于一个名为'main1'的表格中。因此，我们可以使用以下代码对表格进行解析：

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', id='main1')

然后，我们需要从表格中提取数据并存储到一个列表中。具体来说，我们需要遍历表格中的每一行，并将每一行的信息存储到一个字典中。最后，我们将所有字典存储到一个列表中。代码如下：

data = []
for tr in table.find_all('tr')[1:]:
    tds = tr.find_all('td')
    d = {
        '序号': tds[0].text.strip(),
        '名称': tds[1].text.strip(),
        '所在地区': tds[2].text.strip(),
        '隶属单位': tds[3].text.strip(),
        '办学类型': tds[4].text.strip(),
        '院校特色': tds[5].text.strip(),
    }
    data.append(d)

最后，我们可以使用pandas库将数据存储到一个CSV文件中：

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('universities.csv', index=None)

完整代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'http://www.moe.gov.cn/s78/A03/moe_560/jytjsj_2015/'
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', id='main1')

data = []
for tr in table.find_all('tr')[1:]:
    tds = tr.find_all('td')
    d = {
        '序号': tds[0].text.strip(),
        '名称': tds[1].text.strip(),
        '所在地区': tds[2].text.strip(),
        '隶属单位': tds[3].text.strip(),
        '办学类型': tds[4].text.strip(),
        '院校特色': tds[5].text.strip(),
    }
    data.append(d)

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('universities.csv', index=None)

运行以上代码，我们将在当前目录下生成一个名为'universities.csv'的文件，其中包含了全国高校的信息。

四、使用代理IP

在爬取数据时，我们可能会遇到被网站屏蔽的情况。为了避免这个问题，我们可以使用代理IP进行爬取。代理IP的作用是隐藏我们的真实IP地址，并通过代理服务器向目标网站发送请求。因此，即使目标网站屏蔽了我们的IP地址，我们仍然能够顺利地爬取数据。

首先，我们需要找到可用的代理IP。可以在网上搜索相关的代理IP网站，并从中获取可用的IP地址。然后，我们需要修改代码，将代理IP配置到requests库中。具体来说，我们需要在requests.get()函数中增加proxies参数，指定代理IP的协议、IP地址和端口号。例如，如果我们的代理IP的协议为'http'，IP地址为'127.0.0.1'，端口号为'8080'，那么我们可以这样配置代理IP：

proxies = {
    'http': 'http://127.0.0.1:8080',
    'https': 'https://127.0.0.1:8080',
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)

完整代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'http://www.moe.gov.cn/s78/A03/moe_560/jytjsj_2015/'

# 使用代理IP进行爬取
proxies = {
    'http': 'http://127.0.0.1:8080',
    'https': 'https://127.0.0.1:8080',
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', id='main1')

data = []
for tr in table.find_all('tr')[1:]:
    tds = tr.find_all('td')
    d = {
        '序号': tds[0].text.strip(),
        '名称': tds[1].text.strip(),
        '所在地区': tds[2].text.strip(),
        '隶属单位': tds[3].text.strip(),
        '办学类型': tds[4].text.strip(),
        '院校特色': tds[5].text.strip(),
    }
    data.append(d)

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('universities.csv', index=None)

在上面的代码中，我们将代理IP配置为了本地IP地址。实际使用时，我们需要替换为可用的代理IP地址。