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今天小編給大家分享一下怎么用python爬取世界大學排行數據的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。
我們這里選取的就是上海交通大學的 ARWU 網站
該網站包含了歷年的大學分數以及排名情況。
通過分析頁面可以發現，通過 pandas 的 read_html 函數來獲取相關信息是最為方便的
table = pd.read_html(url)
college = table[0] 同時我們還發現，大學所對應的國家數據是圖片，所以需要特殊處理下
def get_country_name(html):
soup = BeautifulSoup(html,'lxml')
countries = soup.select('td > a > img')
lst = []
for i in countries:
src = i['src']
pattern = re.compile('flag.*/(.*?).png')
country = re.findall(pattern,src)[0]
lst.append(country)
return lst 最后我們把得到的數據進行下處理，去除掉不需要的字段，再增加年份字段等
for i in range(2005, 2020):
print('year', i)
url = 'http://www.shanghairanking.com/ARWU%s.html' % i
html = requests.get(url).content
table = pd.read_html(url)
college = table[0]
college.columns = ['world rank','university', 2,3, 'score', 5]
college.drop([2,3,5],axis = 1,inplace = True)
college['year'] = i
college['index_rank'] = college.index
college['index_rank'] = college['index_rank'].astype(int) + 1
college['country'] = get_country(html)
college.to_csv(r'College.csv', mode='a', encoding='utf_8_sig', header=True, index=0)這樣，我們就得到了 College.csv 文件
以上就是“怎么用python爬取世界大學排行數據”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學習更多的知識，請關注億速云行業資訊頻道。
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