高考热度大数据爬虫——谁才是院校顶流
本文作者：张孟晗，中南财经政法大学统计与数学学院
本文编辑：刘光中
技术总编：王玉婷
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引言
数据爬取
从页面中我们可以发现，院校的热度信息并不会一次性全部加载出来，而是需要我们滑动右侧的滚动条才能够不断的加载出新数据。对于这种情况，selenium能够轻松的实现自动化滚动滚动条，完成这类网页的数据爬取。
参考之前的文章《美团评论爬虫——基于selenium》的做法，我们首先设置好相关的反爬属性，绕开可能存在的检测，并根据url地址访问网页。
from selenium import webdriverimport timefrom selenium.webdriver import ChromeOptionsfrom lxml import etreeimport csvimport reimport pandas as pdimport numpy as np
option = ChromeOptions()
#webdriver属性设置为空option.add_experimental_option("excludeSwitches",["enable-automation"])option.add_experimental_option("useAutomationExtension", False)option.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled')bro = webdriver.Chrome(executable_path="./chromedriver.exe",options=option)bro.execute_cdp_cmd("Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument", { "source": """ Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', { get: () => undefined }) """})
#设置隐式等待时间bro.implicitly_wait(10)
#最大化窗口bro.maximize_window()
#进入页面bro.get("https://motion.baidu.com/activity/gaokao2022/trend?sa=searchpromo_gkdsj_h5_bdtab")对于需要滑动右侧的滚动条才能够不断加载出新数据这个问题，我们可以用代码来操纵滚动条不断下滑。由于一次只能加载出一部分，所以我们可以设置一个循环使得滚动条不断的滚动，直至加载出全部的数据，这时我们再获取网页的源代码就能够包含所有院校的热度信息。
for i in range(50): bro.execute_script('scrollTo(0,10000)') print(i) time.sleep(1)#获得页面源代码html = etree.HTML(bro.page_source)从页面源代码中我们可以发现，院校名称被放置在放在class属性为title_2fUmJ c-line-clamp1的div标签下，院校热度被放置在class属性为text_1bZ-b的span标签下，而院校地区、特色、批次以及类别信息被放置在class属性为tag_2vGZg的li标签下。随后我们就可以根据这些信息的xpath路径准确的提取出我们想要的信息，并且每天爬取一次存入csv文件之中。
import timefrom datetime import datetime, date, timedeltanow_date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime())
with open(f'C:/Users/ZMH/Desktop/高考大数据/{now_date}.csv','w',encoding='utf-8') as fp: writer = csv.DictWriter(fp, fieldnames=['university', 'hot', 'region', 'group', 'classification', 'characteristic']) for i in range(1, 2784): dic = {} university = html.xpath(f"//*[@id='cards845430240']/div/div[6]/div[{i}]//div[@class='title_2fUmJ c-line-clamp1']/text()")[0] hot = html.xpath(f"//*[@id='cards845430240']/div/div[6]/div[{i}]//span[@class='text_1bZ-b']/text()")[0] all = html.xpath(f"//*[@id='cards845430240']/div/div[6]/div[{i}]//ul[@class='tags-wrap_2ATqI']/li/text()") list_all = ['region', 'group', 'classification', 'characteristic'] changdu = len(all) for j in range(changdu): dic[list_all[j]] = all[j] dic['university'] = university dic['hot'] = hot writer.writerow(dic) print(f"第{i}所学校已爬取完成")我们只需要慢慢等待2784所学校被全部爬取完成即可。
数据分析
首先，我们进行数据读取。由于每天爬取的数据中不带有日期，我们需要加上一列日期以对每天的数据进行区分。同时，热度一列我们仅需要热度的数值而不需要“热度”两个字，我们可以借助re模块进行提取。
import pandas as pdimport re#读取每日的数据date = pd.date_range("2022-06-25","2022-07-10",freq="D")dates = date.map(lambda x:x.strftime("%Y-%m-%d"))df = pd.DataFrame(columns=["日期","院校名称","热度","地区","批次","类别","特色"])for i in dates: df_temp = pd.read_csv("C:/Users/ZMH/Desktop/高考大数据/"+str(i)+".csv",header=None,names=["院校名称","热度","地区","批次","类别","特色"]) infor=df_temp.columns.tolist() #将数据框的列名全部提取出来存放在列表里 infor.insert(0,'日期') # 在列索引为1的位置插入一列 df_temp=df_temp.reindex(columns=infor) df_temp["日期"] = [i for s in range(2783)] df = pd.concat([df,df_temp],axis=0)df["热度"] = df["热度"].apply(lambda x:re.findall("(.*?)热度",x)[0])df["热度"] = df["热度"].apply(pd.to_numeric)df从结果中我们可以看到，数据已经成功以我们期望的方式读入了。
首先，我们先分析出6月25号到7月10号之间平均热度最高的10所高校。从结果中我们可以看到，西南大学以绝对的热度优势问鼎热度榜，随后还有厦门大学、中山大学等老牌网红院校，看来这些学校的热度依旧不减，深受广大学子喜爱。
df.groupby(by=["院校名称"])[["热度"]].mean().sort_values(by="热度",ascending=False)[0:10]import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams["font.sans-serif"] = ["STsong"]plt.figure(figsize=(20,10))plt.ylim(0,200000)plt.plot(df[df["院校名称"]=="西南大学"]["日期"],df[df["院校名称"]=="西南大学"]["热度"],label="西南大学",marker="o")plt.plot(df[df["院校名称"]=="中南财经政法大学"]["日期"],df[df["院校名称"]=="中南财经政法大学"]["热度"],label="中南财经政法大学",marker="o")plt.plot(df[df["院校名称"]=="河南大学"]["日期"],df[df["院校名称"]=="河南大学"]["热度"],label="河南大学",marker="o")plt.xticks(df[df["院校名称"]=="西南大学"]["日期"],rotation=45)plt.title("热度变化趋势图")plt.legend(loc=0)plt.xlabel("日期")plt.ylabel("热度")plt.show()天高任鸟飞，海阔凭鱼跃，高考并不是人生的终点，而是一个新的起点。愿莘莘学子在今后的人生路志之所向、一往无前。
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