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：

南京邮电大学

这个页面的 URL 是：https://gkcx.eol.cn/schoolhtm/schoolTemple/school160.htm，显然是需要一个 school_id 拼接而成的，那么如何获取这个 school_id 呢？

除非想办法爬取到所有院校的 school_id，这里我想着是从上面图中的搜索框进入：

搜索结果

这样，整体的业务流程我们就理清楚了：

先调用搜索的 URL 获取到高校的 school_id，拼接到高校的详情访问地址
访问详情地址，抓取目标数据
处理目标数据，存储到 Excel 中

2 获取 school_id

按下 F12，可以看出搜索调用的 URL 是：https://gkcx.eol.cn/soudaxue/queryschool.html?&keyWord1=南京邮电大学，但是我们发现该请求的 response 里并没有高校列表，所以猜测这里是有二次数据请求获取到高校的列表，然后解析显示到页面的。

顺着请求流，我们看到了这么一个请求：

获取高校列表

并且它的 response 刚好是一个包含高校信息的 json，到这里应该还是顺利的，我们只要从这个 json 里解析出我们想要的东西，然后继续后面的步骤就可以了。要注意该请求的 Referer。

但是在解析这个 json 时会遇到一个小问题，返回的数据格式是这样的：

({
 "totalRecord": {"num": "2"},
 "school":  [
    {
   "schoolid": "160",
   "schoolname": "南京邮电大学",
...
});

它是被 (); 包围着的，不是一个合法的 json 数据，这里需要对其进行处理后才能解析 json：

    # 返回数据包含 ();，需要特殊处理
    text = ((response.text).split(');',1)[0]).split('(',1)[1]
    j = json.loads(text)

3 分数线获取

学校的详情页面是：https://gkcx.eol.cn/schoolhtm/schoolTemple/school160.htm，同样的套路，在点击后 response 里并没有分数线数据，我想也是二次请求吧，果然在请求流里找到了这个：

分数线数据

这里的两个请求刚好将高校的每年分数线和各专业的分数线以 XML 的格式返回，Very Good！

下面要做的就是 XML 解析啦。

4 XML 解析

这里我们使用 xml.etree.ElementTree 来解析 XML：


    
        2017
        软件工程（嵌入式培养）
        369
        366
        364
        一批
        理科

由于数据比较规整，解析也很简单：

areapionts = ET.fromstring(response.text)
for areapiont in areapionts:
    print(areapiont.find('year').text)
    print(areapiont.find('specialname').text)

5 Excel 写入

Excel 的写入需要借助于 openpyxl 模块。

openpyxl 简单使用示例

>>> import openpyxl
>>> wb = openpyxl.Workbook()
# 初始时会生成一个 sheet 页
>>> wb.sheetnames
['Sheet']
# 创建 sheet 页
>>> wb.create_sheet(index=0,title='First')

# 获取所有 sheet 页
>>> wb.sheetnames
['First', 'Sheet']
# 删除 sheet 页
>>> wb.remove(wb['Sheet'])
>>> wb.sheetnames
['First']
>>> sheet = wb['First']
# 设置单元格
>>> sheet['A1'] = '省份'
>>> sheet['B1'] = '学校'
# 设置指定的单元格
>>> sheet.cell(1,3).value='test'
>>> wb.save('test.xlsx')

XML 解析写入 Excel

def gen_excel(school,xml,wb):
    sheet = wb.create_sheet(title='各专业历年录取分数线')
    sheet.column_dimensions['B'].width = 40
    sheet['A1'] = '年份'
    sheet['B1'] = '专业'
    sheet['C1'] = '最高分'
    sheet['D1'] = '平均分'
    sheet['E1'] = '最低分'
    sheet['F1'] = '批次'
    sheet['G1'] = '录取批次'

    areapionts = ET.fromstring(xml)
    column = 1 
    for areapiont in areapionts:
        column += 1
        sheet.cell(column,1).value = areapiont.find('year').text
        sheet.cell(column,2).value = areapiont.find('specialname').text
        sheet.cell(column,3).value = areapiont.find('maxfs').text
        sheet.cell(column,4).value = areapiont.find('varfs').text
        sheet.cell(column,5).value = areapiont.find('minfs').text
        sheet.cell(column,6).value = areapiont.find('pc').text
        sheet.cell(column,7).value = areapiont.find('stype').text
    wb.save('{}.xlsx'.format(school['schoolname']))

执行效果

$ python gkcx.py
Please the school name：南京邮电大学
共检索到 2 个高校：['南京邮电大学', '南京邮电大学通达学院']
数据获取完成，已下载到脚本目录

执行结果

结果看着还可以，但是还是有问题的，因为各省的分数线肯定是不一样的，这里默认检索出的是学校所在省的分数线，因此若要获取在其他省的分数线，还需要进一步处理，有兴趣的同学不妨动手试一下。后台回复「高考」可以获取源码。

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