Python爬取历年高考分数线，帮你预测2018年高考分数线("Python爬虫获取历年高考分数线，助你精准预测2018年高考分数")

原创

ithorizon 6个月前 (10-21) 阅读数 22 #后端开发

Python爬取历年高考分数线，助你精准预测2018年高考分数线

一、引言

高考，作为我国选拔人才的重要行为，每年都备受关注。高考分数线则是衡量考生成绩的重要标准。历年高考分数线的走势，对于预测下一年度的分数线有着重要的参考价值。本文将利用Python爬虫技术，获取历年高考分数线，并通过数据分析，预测2018年高考分数线。

二、爬取历年高考分数线

为了获取历年高考分数线，我们需要从网络上爬取相关数据。以下是一个明了的Python爬虫示例，演示怎样从某个网站获取历年高考分数线。


import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_html(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        response.encoding = response.apparent_encoding
        return response.text
    except requests.RequestException as e:
        print("获取网页内容未果", e)
        return None
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    tr_list = soup.find_all('tr')
    result = []
    for tr in tr_list:
        td_list = tr.find_all('td')
        if len(td_list) == 4:
            year = td_list[0].text.strip()
            province = td_list[1].text.strip()
            batch = td_list[2].text.strip()
            score = td_list[3].text.strip()
            result.append([year, province, batch, score])
    return result
def save_to_csv(result):
    import csv
    with open('gaokao_score.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(['年份', '省份', '批次', '分数线'])
        writer.writerows(result)
def main():
    url = 'http://www.example.com/gaokao_score'
    html = get_html(url)
    if html:
        result = parse_html(html)
        save_to_csv(result)
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例中，我们使用了requests库和BeautifulSoup库来获取和解析网页内容。首先，通过get_html函数获取网页内容；然后，通过parse_html函数解析网页，提取出分数线数据；最后，通过save_to_csv函数将数据保存到CSV文件中。

三、数据分析与预测

在获取到历年高考分数线数据后，我们可以进行数据分析，以预测2018年高考分数线。以下是一个明了的数据分析示例。


import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取数据
df = pd.read_csv('gaokao_score.csv')
# 数据预处理
df['年份'] = pd.to_datetime(df['年份'], format='%Y')
df['年份'] = (df['年份'] - df['年份'].min()).dt.days
# 构建模型
X = df[['年份']]
y = df['分数线']
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 预测2018年分数线
year_2018 = pd.DataFrame({'年份': [365*3]})
score_2018 = model.predict(year_2018)
print("2018年预测分数线：", score_2018[0])