上一章我们讨论了xpath的简单使用,这次我们就来实际应用一下xpath,看看它使用有多方便。
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历年高考录取分数线数据,使用语言: python3.7 ,原生爬虫代码,练手项目,适合学习 python3 的程序员研究学习参考。
针对高考这一热门话题,国内外都有着不少的专家学者对其进行研究,在过去的实践中,人们往往选用经典的时间序列方法来解决预测高校录取问题,即利用近5年高校录取的分数线,名次求平均值来预测当年的分数线,但是...
用 python编写的爬虫项目集合
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随着高考的落幕,大家也该估分选大学,突然发现中国教育在线的估分选大学系统开始收费了(3G时代是免费的),所以自己就写了爬虫获取高校各个专业历年在河南的录取分数线、排名,以及大学的基本信息。
我们使用软件工程面向对象的思想,开发一个高考志愿填报推荐系统,为高考结束...采用neo4j图数据库,挖掘分数线、学校、专业之间的关系,借助d3.js以及springboot进行智能化、可视化关系图创建。使用人工智能技术如线。
特征可能包括考生的分数、所在省份、文理科类别、专业偏好、高校的地理位置、排名、专业的就业前景等。3. **推荐逻辑**:根据用户的分数和专业偏好,结合历史录取数据,使用简单的算法来推荐可能录取的高校和专业。
标签: 高考志愿 统计大学
专业分数线(专业名称,录取批次,平均分最低分/最低位次) 每年的分数线(年份,录取批次,招生类型,最低分/最低位次,省控线) 学校基本信息(学校id,名字 ,类型,科类 ,级别,位置,以及招生咨询官网 所需要的库 pip3 ...
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网页完整资料一个多g 高校信息爬取接口import requests_htmlimport jsonsess = requests_html.HTMLSession()url = "https://api.eol.cn/gkcx/api/"data = {"access_token": "","admissions": "","central": "",...
高考录取分数线
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现在,我们可以利用Python,把想报考学校的历年分数线,以及一本、二本线的分数走势,通过图表展示出来,方便我们分析和比较!一、Python爬取分数线的基本思路思路确定爬取的目标站点(找网站)分析页面结构(找数据...
如果填了录取分数线低的,那将会浪费很多分数,表示有点遗憾。如果没有录取上,那就更遗憾了… 在我们想根据专业来选择学校的时候,往往会有很多学校无法被自己根据专业搜索到,但又很适合自己,全国那么多学校,大好...
爬取四川大学在浙江省其各专业2017-2022年的最低录取分数和最低录取位次,并对其进行可视化分析
python机器学习 涉及简单爬虫,可视化和基于支持向量回归的预测算法
上次爬取高考分数线这部分收了个尾,今天咱们来全面爬取全国各省有多少所理工类大学,并简单实现一个数据可视化。话不多说,咱们开始吧。第一步,拿到url地址第二步,获取高校数据第三步,地图可视化第四步,调用...
今天高考已经结束了,虽然不关我什么事情,但突然想去看看近几年的录取分数线,于是我上网查了查,结果数据一大堆,也没有直观的图表,看起来真的费劲。于是就用上了python的爬虫来分析一波!于是打开网址:...
原标题:Python爬取历年高考分数线——预测2018年高考分数线菜鸟学Python粉丝的第27篇投稿阅读本文大概需要4分钟高考已经结束了,相信绝大部分同学都在放松自己了,毕竟压抑了这么久。现在虽然距离高考放榜还有一段...
通过简单的网页分析,得到请求的接口,然后模拟这个过程即可。下学期有个 个人项目,高考志愿填报系统,需要高考不同学校不同专业的录取分数线。
用python爬取高考网历年高考分数线 # 导入爬虫的库 import requests from lxml import etree # 导入画图库 from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie from pyecharts import options as opts # 导入数据库连接库...
1 流程分析之前无意中在这个网站发现有各个高校的历年录取分数线:https://gkcx.eol.cn。我们的目标是用 Python 将下面页面的数据导出到 Excel:这个页面的 URL 是:https://gkcx.eol.cn/schoolhtm....
python3爬虫系列17之多进程爬取2009-2019十年高考分数线 1. 前言 上一篇文章是 python3爬虫系列16之爬虫增速多进程,进程池的用法(白话解释),在里面我们知道了用来爬虫加速的多进程和进程池的创建使用方式。 而之前...
import requests import xlrd import xlwt import tkinter data=xlrd.open_workbook('C:/1.xlsx') table = data.sheets()[0] #table = data.sheet_by_name(u'Sheet1') ncol=table.ncols nrow=table.nrows ...