用Python爬取各大高校并可视化帮弟弟选大学,弟弟直呼牛X

首先，需要明确的是，爬取各大高校的方法一般是通过网络爬虫来实现的。Python有多个优秀的网络爬虫框架，如Scrapy和BeautifulSoup等。在本攻略中，我们将会使用BeautifulSoup来实现爬取各大高校的操作，并使用Matplotlib将爬取结果进行可视化展示。

步骤一：安装必要的库

首先，需要安装必要的Python库，包括requests、beautifulsoup4和matplotlib。可以使用pip命令进行安装。

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install matplotlib

步骤二：爬取高校数据并保存至CSV文件

接下来，我们将使用Python爬虫爬取各大高校的数据，并将结果保存至CSV文件中。在本攻略中，我们以爬取“世界一流大学”为例进行说明。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# 设置请求头信息
headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.104 Safari/537.36'
}

# 发送请求并获取响应数据
response = requests.get('https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2021', headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取数据并保存至CSV文件
table = soup.select('.rk-table tbody tr')
data = []
for tr in table:
    td_list = tr.select('td')
    name = td_list[1].text.strip()
    rank_num = td_list[0].text.strip()
    location = td_list[2].text.strip()
    data.append([rank_num, name, location])

# 写入CSV文件
with open('university_rank.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['排名', '学校名称', '所在地'])
    writer.writerows(data)

在上述代码中，我们首先设置请求头信息（用来避免被网站识别为爬虫），然后发送请求并使用BeautifulSoup对响应数据进行解析。最后，我们获取到所需的数据并将其保存在CSV文件中。

步骤三：可视化展示爬取结果

最后，我们使用Matplotlib将爬取结果进行可视化展示。在本攻略中，我们将使用水平柱状图来展示各大高校的排名。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取CSV文件数据
df = pd.read_csv('university_rank.csv')

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 绘制水平柱状图
plt.barh(df['学校名称'], df['排名'])

# 设置标题和标签
plt.title('2021世界一流大学排名')
plt.xlabel('排名')

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，我们首先使用pandas库读取CSV文件中的数据。然后，我们使用Matplotlib绘制水平柱状图，并对图形进行设置和美化。

通过以上步骤，我们实现了Python爬取各大高校并可视化展示的功能。通过将以上代码组合起来，我们可以实现更加复杂的功能，如爬取多个网站并将结果进行对比展示等。