增补博客 第八篇 python 中国大学排名数据分析与可视化

合集 - python(25)

1.增补博客 第二篇 python 谢宾斯基三角型字符分形图形输出2024-06-142.增补博客 第三篇 python 英文统计2024-06-143.增补博客 第四篇 python 中文级联菜单2024-06-144.增补博客 第五篇 python 电子算盘2024-06-145.增补博客 第六篇 python 电子算盘2024-06-146.增补博客 第七篇 python 比较不同Python图形处理库或图像处理库的异同点2024-06-14

7.增补博客 第八篇 python 中国大学排名数据分析与可视化2024-06-14

8.增补博客 第九篇 python 图书评论数据分析与可视化2024-06-149.增补博客 第十篇 python 函数图形绘制2024-06-1410.增补博客 第十一篇 python 分段函数图形绘制2024-06-1411.增补博客 第十二篇 python大作业小说阅读器（1）爬取2024-06-1412.增补博客 第十三篇 python大作业小说阅读器（2）爬取2024-06-1413.增补博客 第十四篇 python大作业小说阅读器（3）显示文字函数2024-06-1414.增补博客 第十五篇 python大作业小说阅读器（4）html页面2024-06-1415.增补博客 第十七篇 python 模拟页面调度LRU算法2024-06-1416.增补博客 第十八篇 python 杨辉三角形2024-06-1417.增补博客 第二十篇 python 筛法求素数2024-06-1418.增补博客 第二十一篇 python 查找鞍点2024-06-1419.增补博客 第二十四篇 python 正整数的因子展开式2024-06-1420.增补博客 第二十二篇 python 牛顿迭代法2024-06-1421.增补博客 第二十三篇 python 对比Python中的列表、元组、字典、集合、字符串等之间异同2024-06-1422.增补博客 第十九篇 python 爬楼梯2024-06-1423.增补博客 第一篇 python 简易带参计算器2024-06-1424.增补博客 第十六篇 python 排列组合序列2024-06-1425.增补博客 第二十五篇 python 列举说明Python同Java及C++的不同之处2024-06-14

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【题目描述】以软科中国最好大学排名为分析对象，基于requests库和bs4库编写爬虫程序，对2015年至2019年间的中国大学排名数据进行爬取：

（1）按照排名先后顺序输出不同年份的前10位大学信息，并要求对输出结果的排版进行优化；

（2）结合matplotlib库，对2015-2019年间前10位大学的排名信息进行可视化展示。

（3附加）编写一个查询程序，根据从键盘输入的大学名称和年份，输出该大学相应的排名信息。如果所爬取的数据中不包含该大学或该年份信息，则输出相应的提示信息，并让用户选择重新输入还是结束查询；

【练习要求】请给出源代码程序和运行测试结果，源代码程序要求添加必要的注释。

 

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import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt from sympy.physics.control.control_plots import matplotlib   plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']    # 用来设置字体样式以正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False    # 默认是使用Unicode负号，设置正常显示字符，如正常显示负号     # 设置请求头部信息 headers = {     "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3" }   def get_ranking(year):     url = f'https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/{year}.html'     # 发送HTTP请求以获取网页内容     response = requests.get(url, headers=headers)     # 检查请求是否成功     if response.status_code == 200:         # 使用BeautifulSoup解析HTML内容         soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')         # 找到包含大学信息的表格         table = soup.find('table', class_='rk-table')         # 提取前10所大学的信息         universities = table.find_all('tr', {'data-v-90b0d2ac': True})[1:11]  # 排除表头行         # 存储排名数据的列表         ranking_data = []         for university in universities:             rank_element = university.find('td', {'data-v-90b0d2ac': True})             # 检查排名元素是否存在             if rank_element:                 rank = rank_element.text.strip()                 name = university.find('a').text.strip()                 # 将排名数据存储到列表中                 ranking_data.append({"排名": rank, "名称": name})         return ranking_data     else:         print("请求失败。状态码：", response.status_code)     def main():     # 1. 获取并输出前10位大学信息     for year in range(2015, 2020):         ranking_data = get_ranking(year)         if ranking_data:             print(f"{year}年前10所大学：")             for data in ranking_data:                 print(f"{data['排名']}. {data['名称']}")             print()             # 创建一个表格的figure             fig, ax = plt.subplots()             # 隐藏坐标轴             ax.axis('off')             # 创建表格             table = ax.table(cellText=[list(data.values()) for data in ranking_data], colLabels=list(ranking_data[0].keys()), loc='center')             # 调整表格字体大小             table.auto_set_font_size(False)             table.set_fontsize(12)             # 调整单元格高度             table.scale(1, 1.5)             # 显示表格             plt.title(f"{year}年，中国软科排名前十的大学", pad=20)             plt.show()         else:             print(f"未能获取{year}年的大学排名数据。")   def get_specific_ranking(university, year):  # Renamed the function     # 构建URL     url = f'https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/{year}.html'       # 发送HTTP请求     response = requests.get(url)       # 检查响应状态码     if response.status_code == 200:         # 使用BeautifulSoup解析HTML内容         soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')         # 找到包含大学信息的表格         table = soup.find('table', class_='rk-table')         # 提取前30所大学的信息         universities = table.find_all('tr', {'data-v-90b0d2ac': True})[1:31]  # 排除表头行         # 存储排名数据的列表         ranking_data = []         for university_row in universities:             name_element = university_row.find('a')             # 检查大学名称元素是否存在             if name_element:                 name = name_element.text.strip()                 # 检查大学名称是否与输入的大学名称匹配                 if name == university:                     rank_element = university_row.find('td', {'data-v-90b0d2ac': True})                     if rank_element:                         rank = rank_element.text.strip()                         print(f"{year} 年 {university} 排名是 {rank}")                         return rank         # 如果未找到匹配的大学名称，打印消息         print(f"找不到 {university} 在 {year} 年的排名信息。")     else:         print("请求失败。状态码：", response.status_code)       if __name__ == "__main__":     main()     while True:         university = input("请输入大学名称（输入 '退出' 结束查询）：")         if university.lower() == '退出':             break         year = input("请输入年份：")         print(get_specific_ranking(university, year))