### 研招网数据爬取完整Python代码示例 以下是一个完整的Python代码示例，用于爬取研招网的数据。该代码使用了`requests`库来发送HTTP请求，并通过`BeautifulSoup`解析HTML页面内容。为了实现更高效的数据采集与可视化分析，还引入了`pandas`库进行数据存储和处理[^1]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 定义请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } # 目标URL（假设为2025年北京市计算机专业招生信息页面） url = "https://yz.chsi.com.cn/example_url_for_2025_beijing_computer_science" # 发送GET请求获取网页内容 response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: html_content = response.text else: print("无法访问目标网站，请检查URL或网络连接") exit() # 使用BeautifulSoup解析HTML soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') # 查找包含招生信息的表格元素（需根据实际页面结构调整选择器） table = soup.find('table', {'class': 'admission-info-table'}) # 提取表头 headers = [header.text.strip() for header in table.find_all('th')] # 提取表格中的数据行 rows = [] for row in table.find_all('tr')[1:]: # 跳过表头行 cells = [cell.text.strip() for cell in row.find_all('td')] rows.append(cells) # 将数据转换为DataFrame格式 df = pd.DataFrame(rows, columns=headers) # 保存数据到CSV文件 df.to_csv("beijing_computer_science_admission_2025.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") print("数据已成功保存至 beijing_computer_science_admission_2025.csv") ``` 上述代码实现了从指定URL中爬取数据并将其保存为CSV文件的功能。需要注意的是，目标网站的具体结构可能有所不同，因此需要根据实际情况调整HTML解析部分的选择器[^1]。 ### 注意事项 1. **合法性**：在爬取任何网站数据之前，请确保遵守相关法律法规以及目标网站的`robots.txt`协议。 2. **动态加载**：如果目标页面采用JavaScript动态加载数据，则需要使用如`Selenium`或`Playwright`等工具来模拟浏览器行为。 3. **反爬机制**：某些网站可能设置了反爬虫机制，例如IP限制或验证码验证，需采取相应措施应对。