东南大学研究生系统模拟登录

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模拟登录

import requests
from lxml import etree
import pandas as pd

构造请求头、表单数据。

url = "http://121.248.63.139/nstudent/login.aspx"

headers = {
    'Cookie': "xxx", #这里我删除了，实际需要添加
    'Host': "121.248.63.139",
    'Origin': "http://121.248.63.139",
    'Referer': "http://121.248.63.139/nstudent/login.aspx",
    'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36"
}

data = {
    'txt_user': "xxx",
    'txt_password': "xxx"
}

建立会话。

requests库的session对象能够帮我们跨请求保持某些参数，这样我们才能进行后面的查成绩等等操作。

# 创建一个session对象 
s = requests.Session() 
# 用session对象发出get请求
response = s.post(url,headers = headers,data = data)
response.text

然后输入：

response.text

看到这个下面这个界面，说明模拟登录成功！

欢迎使用东大研究生管理平台

成绩查询

成绩页面获取

采用session变量去访问成绩页面。

url_grade = "http://121.248.63.139/nstudent/grgl/xskccjcx.aspx"
response_grade = s.get(url_grade,headers = headers)

content = response_grade.text

页面解析

这里出了个问题，下面是问题描述以及解决方案。

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问题描述

我在用XPath匹配元素的时候，发现老是出错，后来发现是标签上有文章。

问题分析

我使用Chrome的元素审查对网页进行分析来得到XPath路径，但是Chrome会对网页源码进行加工，在

标签中，如果源码中没有写标签，在元素审查和查看网页源代码中还是会将强行添加上。

当然，若源代码中没有

，而我们信任Chrome而把它添进XPath的话，是不会匹配出想要的结果的。

我们可以通过

print(response)

对源代码进行检查，确定有没有

标签后，再得出XPath。

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selector = etree.HTML(content)
table = selector.xpath('//table[@class="box" and @bordercolor="#5c6bac"]/tr') #这里很奇怪，明明中间还有一个tbody，但是加了tbody定位不到

下面查询学位课程成绩：

degreeCourses = table[2].xpath('td[1]/table/tr')
degreeList = []
for i in degreeCourses[1:]:
    course = i.xpath('td[1]/text()')[0]
    credit = i.xpath('td[2]/text()')[0]
    term = i.xpath('td[3]/text()')[0]
    score = i.xpath('td[4]/text()')[0]
    score_standardized = i.xpath('td[5]/text()')[0]
    degreeList.append({'课程':course,'课程学分':credit,'选修学期':term,'成绩':score,'规格化成绩':score_standardized})

df_degree = pd.DataFrame(degreeList)
df_degree

	成绩	规格化成绩	课程	课程学分	选修学期
0	91	83	工程矩阵理论	3.0	1
1	82	81	学位英语	4.0	2
2	85	81	学位英语	0	1
3	85	81	中国特色社会主义理论与实践研究	2.0	1
4	90	78	VLSI设计技术	3.0	2
5	91	87	射频集成电路设计基础	3.0	1
6	77	89	CMOS模拟集成电路分析与设计	3.0	1

optionalCourses = table[2].xpath('td[2]/table/tr')
optionalList = []
for i in optionalCourses[1:]:
    course = i.xpath('td[1]/text()')[0]
    credit = i.xpath('td[2]/text()')[0]
    term = i.xpath('td[3]/text()')[0]
    score = i.xpath('td[4]/text()')[0]
    score_standardized = i.xpath('td[5]/text()')[0]
    optionalList.append({'课程':course,'课程学分':credit,'选修学期':term,'成绩':score,'规格化成绩':score_standardized})

df_optional = pd.DataFrame(optionalList)
df_optional

	成绩	规格化成绩	课程	课程学分	选修学期
0	82	81	自然辩证法概论	1.0	1
1	87	81	微波非线性网络	2.0	2
2	95	85	微波电路系统与应用	2.0	2
3	93	79	光纤通信用集成电路设计	3.0	2

规格化平均成绩计算

sums_score = 0
sums_credit = 0
for i in range(len(df_degree['规格化成绩'])):
    sums_score += int(df_degree['规格化成绩'][i]) * float(df_degree['课程学分'][i])
    sums_credit += float(df_degree['课程学分'][i])
average_degree = sums_score / sums_credit

average_degree

83.16666666666667

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