記得當初高考完，我選學校的時候是在書店買的高校信息排名的書，然而書中的信息都是很久之前的，并沒有什么太大幫助。今天就來帶大家爬點真正有用的東西，全國高校信息，涵蓋絕大多數高校，并制作可視化看板。話不多說，進入正題！

數據爬取

地址：https://www.gaokao.cn/school/140F12 打開開發者工具，通過抓包工具很輕松就獲取到了 json 文件。我們直接對該鏈接發起請求，就可以獲取對應大學的信息。

另外對比發現 https://static-data.eol.cn/www/2.0/school/140/info.json，關鍵參數 140 為學校ID，但ID不是連續的，所以，我們爬取時只能根據大致的學校數量進行爬取。

爬取代碼

導入模塊

import?aiohttp import?asyncio import?pandas?as?pd from?pathlib?import?Path from?tqdm?import?tqdm import?time

簡單說明一下主要模塊的用途：

• aiohttp：可以實現單線程并發 IO 操作。如果僅用在客戶端，發揮的威力不大，只是為了搭配 asyncio 來使用，因為 requests 不支持異步。如果把 asyncio 用在服務器端，例如 ?Web 服務器，由于 HTTP 連接就是 IO 操作，因此可以用 單線程 + coroutine 實現多用戶的高并發支持。

• asyncio：提供了完善的異步IO支持，可以將多個協程（coroutine）封裝成一組 Task 然后并發執行。

• pandas：將爬取的數據轉為 DataFrame 類型，并生成 csv 文件。

• pathlib：面向對象的編程方式來表示文件系統路徑。

• tqdm：只需使用 tqdm(iterable) 包裝任何可迭代對象，就能讓你的循環生成一個智能進度條。

生成URL序列

通過指定的 URL 模板與 max_id 生成 URL 序列，這里添加了一個去重操作，如果之前已采集過高校信息，它會根據同目錄下的文件，剔除已采集的高校ID，僅采集未獲取過的高校信息。

def?get_url_list(max_id):url?=?'https://static-data.eol.cn/www/2.0/school/%d/info.json'not_crawled?=?set(range(max_id))if?Path.exists(Path(current_path,?'college_info.csv')):df?=?pd.read_csv(Path(current_path,?'college_info.csv'))not_crawled?-=?set(df['學校id'].unique())return?[url%id?for?id?in?not_crawled]

采集JSON數據

通過協程對URL序列發出請求，注意要限制并發量，Window：500，Linux：1024。

async?def?get_json_data(url,?semaphore):async?with?semaphore:headers?=?{'User-Agent':?'Mozilla/5.0?(Windows?NT?10.0;?Win64;?x64)?AppleWebKit/537.36?(KHTML,?like?Gecko)?Chrome/87.0.4280.88?Safari/537.36',}async?with?aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False),?trust_env=True)?as?session:try:async?with?session.get(url=url,?headers=headers,?timeout=6)?as?response:#?更改相應數據的編碼格式response.encoding?=?'utf-8'#?遇到IO請求掛起當前任務，等IO操作完成執行之后的代碼，當協程掛起時，事件循環可以去執行其他任務。json_data?=?await?response.json()if?json_data?!=?'':return?save_to_csv(json_data['data'])except:return?None

數據解析保存

JSON數據中的字段有很多，大家可以根據自己的情況解析保存自己需要的字段。

def?save_to_csv(json_info):save_info?=?{}save_info['學校id']?=?json_info['school_id']??????????????#?學校idsave_info['學校名稱']?=?json_info['name']??????????????????#?學校名字level?=?""if?json_info['f985']?==?'1'?and?json_info['f211']?==?'1':level?+=?"985?211"elif?json_info['f211']?==?'1':level?+=?"211"else:level?+=?json_info['level_name']save_info['學校層次']?=?level???????????????????????????????#?學校層次save_info['軟科排名']?=?json_info['rank']['ruanke_rank']????#?軟科排名save_info['校友會排名']?=?json_info['rank']['xyh_rank']?????#?校友會排名save_info['武書連排名']?=?json_info['rank']['wsl_rank']?????#?武書連排名save_info['QS世界排名']?=?json_info['rank']['qs_world']?????#?QS世界排名save_info['US世界排名']?=?json_info['rank']['us_rank']??????#?US世界排名save_info['學校類型']?=?json_info['type_name']??????????????#?學校類型save_info['省份']?=?json_info['province_name']??????????????#?省份save_info['城市']?=?json_info['city_name']??????????????????#?城市名稱save_info['所處地區']?=?json_info['town_name']??????????????#?所處地區save_info['招生辦電話']?=?json_info['phone']????????????????#?招生辦電話save_info['招生辦官網']?=?json_info['site']?????????????????#?招生辦官網df?=?pd.DataFrame(save_info,?index=[0])header?=?False?if?Path.exists(Path(current_path,?'college_info.csv'))?else?Truedf.to_csv(Path(current_path,?'college_info.csv'),?index=False,?mode='a',?header=header)

調度程序

調度整個采集程序。獲取URL>>限制并發量>>創建任務對象>>掛起任務

async?def?main(loop):#?獲取url列表url_list?=??get_url_list(5000)#?限制并發量semaphore?=?asyncio.Semaphore(500)#?創建任務對象并添加到任務列表中tasks?=?[loop.create_task(get_json_data(url,?semaphore))?for?url?in?url_list]#?掛起任務列表for?t?in?tqdm(asyncio.as_completed(tasks),?total=len(tasks)):await?t

以上就是程序運行的主要代碼。

運行效果

這里采集ID在5000以內的高校信息，如果要盡可能多的采集高校信息的話，建議多次運行，直至無新增數據。

第一次運行（采集到2140行）第二次運行（采集到680行）通過兩次運行共采集到2820行數據。下面我們開始可視化部分。

Tableau可視化

相比于其他的可視化工具或者第三方繪圖庫，我更傾向于 Tableau，上手十分簡單，想要了解的可以看一下 Tableau Public，這里發布了很多大牛的作品。

https://public.tableau.com/app/discover

它唯一的缺點就是收費，如果是學生的話，可以免費使用，否則，建議先用免費版的 Tableau Public，等到充分了解后再考慮付費。

對于本次的可視化，總共繪制有四個圖表。

高校數量分布地圖

高校數量排名前三的分別是江蘇、廣東、河南（僅供參考）

軟科高校排名TOP10

根據軟科排名來看，全國TOP10的高校絕大多數都是綜合類，理工類的只有第七名的中國科學技術大學。

高校層次分布

從采集的數據中來看， 211 的高校占比本科院校約 9.5% ，985 的高校占比本科院校約 3.5%，果然是鳳毛麟角。

高校類型分布

學校類型主要還是理工類和綜合類，二者數量基本持平，都遙遙領先于其他的類型。數量第二層級為財經類，師范類，醫藥類。

合成看板

將上述的工作表合并成一個看板，過程十分簡單，只需要將圖標拖拽到指定位置即可。再添加一個篩選操作，點擊地圖中的某個省份聯動其他工作表。

看板已發布到 Tableau Public。可以在線編輯，或下載整個可視化工作包，鏈接如下：
https://public.tableau.com/shared/ZCXWTK6SP?:display_count=n&:origin=viz_share_link

完整代碼見附件：

全國高校信息采集源碼。 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1FCXwAyeeqkoH6M_ITWWAcw 提取碼：6cbf

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的1分钟爬取全国高校信息，制成大屏可视化！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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