高考要来啦!用Python爬取历年高考数据并分析

让我们来详细讲解“高考要来啦!用Python爬取历年高考数据并分析”的完整攻略。

1. 确定需求

首先，我们要明确需要获取哪些历年高考数据，比如考生人数、平均分、最高分、最低分等等。同时还需要确定获取的数据范围，比如年份、科目等。

2. 确定数据源

接下来，我们需要确定从哪里获取历年高考数据。通常来说，我们可以选择从网站上获取，这里推荐使用教育部考试中心网站（http://www.neea.edu.cn/），该网站提供了海量的历年高考数据，并且包含了各个省份的成绩数据。

3. 使用Python爬虫获取数据

有了需求和数据源，我们可以使用Python爬虫技术来获取数据。具体来说，我们可以使用Python中的requests库来获取网页数据，然后使用BeautifulSoup库来解析数据，从而获取到需要的信息。下面是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.neea.edu.cn/html1/report/1907/425-1.htm'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

table = soup.find('table', class_='MsoNormalTable')
rows = table.find_all('tr')
for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    for col in cols:
        print(col.get_text().strip(), end='\t')
    print()

上述代码中，我们使用了requests库获取网页数据，并使用BeautifulSoup库将网页解析成树形结构，最后通过查找特定的标签提取所需信息。

4. 数据存储

获取到数据之后，我们需要将其存储到本地的文件或数据库中，以备后续分析使用。

5. 数据分析和可视化

有了数据，我们可以使用Python中的数据分析和可视化库来对数据进行分析和可视化。比如，我们可以使用matplotlib库来绘制各年份的考生人数和平均分的折线图，或者使用seaborn库来制作成绩分布热力图。

下面是一个示例代码，使用matplotlib库绘制考生人数和平均分的折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('score.csv')
year_data = data.groupby('year').agg({'total_num': sum, 'avg_score': 'mean'})
year_data.plot()
plt.show()

上述代码中，我们使用pandas库读取存储在本地文件中的历年高考数据，并使用groupby函数对数据进行聚合操作，计算出各年份的考生人数总和和平均分。然后，使用matplotlib库绘制折线图并显示出来。

6. 总结

以上就是“高考要来啦!用Python爬取历年高考数据并分析”的完整攻略。本攻略包含了确定需求、确定数据源、使用Python爬虫技术获取数据、数据存储、数据分析和可视化等几个步骤。通过本攻略，我们可以方便地获取历年高考数据，并对数据进行分析和可视化。