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# 怎么用Python爬虫分析高考数据
## 引言
高考作为中国教育体系中的重要环节，每年都会产生海量数据。这些数据包含分数线、录取率、考生分布等关键信息，通过Python爬虫技术获取并分析这些数据，可以帮助教育研究者、考生家长更科学地制定策略。本文将介绍完整的实现流程。
## 一、数据采集：爬虫技术实现
### 1.1 目标网站选择
可靠的数据源是分析的基础，常见的公开数据源包括：
- 教育部阳光高考平台
- 各省教育考试院官网
- 第三方教育数据平台（如中国教育在线）
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_province_scores(url):
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 解析表格数据的示例
data_table = soup.find('table', {'class': 'score-table'})
rows = data_table.find_all('tr')[1:] # 跳过表头
return [(row.find_all('td')[0].text, row.find_all('td')[1].text)
for row in rows]
fake_useragent库）time.sleep(random.uniform(1,3))）原始数据往往存在以下问题： - 缺失值（如某些年份数据不全） - 格式不一致（如”一本线/特控线”不同表述） - 异常值（如分数超过满分）
import pandas as pd
def clean_data(raw_data):
df = pd.DataFrame(raw_data, columns=['年份', '分数线'])
# 处理缺失值
df['分数线'] = df['分数线'].fillna(method='ffill')
# 统一单位转换
df['分数线'] = df['分数线'].str.replace('分', '').astype(int)
return df
根据数据量选择存储方式：
- 小型数据集：CSV/Excel（df.to_csv('gaokao.csv')）
- 中型数据集：SQLite/MySQL
- 大规模数据：MongoDB
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
df.groupby('省份')['分数线'].plot(legend=True)
plt.title('2015-2023各省一本线变化趋势')
plt.ylabel('分数')
df_pivot = df.pivot(index='年份', columns='省份', values='录取率')
sns.heatmap(df_pivot, annot=True, cmap='YlGnBu')
以分析某省理科分数线为例： 1. 数据采集：爬取近10年数据 2. 数据清洗：处理异常年份（如2020年疫情缺考） 3. 分析展示： - 折线图显示分数波动 - 箱线图展示分数段分布 - 相关系数矩阵分析影响因素
# 相关性分析示例
corr_matrix = df[['分数线','报考人数','高校招生计划']].corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)
法律合规性
技术边界
数据应用伦理
通过Python爬虫技术获取高考数据并进行科学分析，不仅能帮助个体决策，还能为教育政策研究提供数据支撑。建议结合官方发布的数据报告进行交叉验证，后续可扩展研究方向包括基于机器学习的高考志愿推荐系统等。
技术栈推荐：
- 爬虫：Scrapy/Requests-HTML
- 分析：Pandas/Numpy
- 可视化：Matplotlib/Plotly
- 高级分析：Scikit-learn/Statsmodels “`
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