1. 安装库

pip install requests
pip install pandas
pip install BeautifulSoup

• requests 是一个非常流行的 Python 第三方库，用于简化 HTTP 请求。它允许你发送 HTTP/1.1 请求极其简单，而无需底层的socket库或urllib库。requests 库使得发起请求、处理响应变得非常容易，并且支持多种类型的HTTP请求（GET, POST, PUT, DELETE等）。

• pandas主要用于数据分析和数据处理。它提供了大量的数据结构和数据操作功能，使得处理表格数据变得更加容易和高效。是目前比较常用的一款Python包。

• BeautifulSoup4（通常简称 BeautifulSoup）是一个用于解析HTML和XML文档的Python库。它可以帮助开发者从网页中提取所需的数据，常用于Web爬虫项目、数据挖掘以及其他需要解析HTML或XML文档的场景。

2. 示例代码

python"># -*- coding: utf-8 -*-
import csv
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup# 目标URL
url = 'https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2024'
# 请求头，模拟浏览器行为，防止被服务器识别为爬虫。
headers = {'Connection': 'keep-alive','Cache-Control': 'no-store, no-cache, must-revalidate','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/128.0.0.0 Safari/537.36','Accept': '*/*','Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br, zstd','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8','Referer': 'https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2024',
}
# 创建一个会话对象，保持连接
session = requests.session()# 先访问一次首页，模拟用户行为
session.get('https://www.shanghairanking.cn')# 发送带有headers的GET请求并获取响应内容
resHtml = session.get(url, headers=headers).content.decode('utf-8')# 使用BeautifulSoup解析HTML内容
html_soup = BeautifulSoup(resHtml, 'html.parser')# 查找表格中的所有行
all_goods_li = html_soup.find('table').find_all('tr')def export_rank_csv():# 打开CSV文件准备写入with open('output.csv', 'wb') as csvfile:# 创建一个csv.writer对象csv_writer = csv.writer(csvfile)for row in all_goods_li:goods_info_list = []rank = row.find('div', class_="ranking")img_link = row.find('img')['src']name = row.find('span', class_='name-cn')tags = row.find('p', class_="tags")if name and img_link:goods_info_list.append(rank.get_text(strip=True).encode('utf-8'))goods_info_list.append(img_link)# 将name添加到列表中，并转换为UTF-8编码goods_info_list.append(name.get_text(strip=True).encode('utf-8'))goods_info_list.append(tags.get_text(strip=True).encode('utf-8'))csv_writer.writerow(goods_info_list)def export_rank_excel():school_info_list = []for row in all_school_li:rank = row.find('div', class_="ranking")img_link = row.find('img')['src']name = row.find('span', class_='name-cn')tags = row.find('p', class_="tags")if name and img_link:school_info_list.append([rank.get_text(strip=True).encode('utf-8'),img_link,name.get_text(strip=True).encode('utf-8'),tags.get_text(strip=True).encode('utf-8')])# 列名first_name = ["排名", "logo", "学校名称", "类型"]# 创建一个 DataFrame，列名为 first_name，数据为 school_info_listrank = pd.DataFrame(school_info_list, columns=first_name)# 将“排名”列转换为整数类型rank["排名"] = rank["排名"].astype(int)# 使用 openpyxl 作为写入引擎，将 DataFrame 写入 Excel 文件# 注意：这里使用了默认的 UTF-8 编码，通常不需要显式指定编码rank.to_excel(u"2024中国大学排名.xlsx", index=False)if __name__ == '__main__':# 导出csv文件export_rank_csv()

3. 注意事项

• 编码问题：确保使用正确的编码处理非ASCII字符。
• 虽然在 Python 2 中 encode(‘utf-8’) 有助于处理编码问题，但在将数据写入 Excel 文件时通常不需要显式指定编码。但是如果导出文件为乱码，在文件开头添加 # -*- coding: utf-8 -*- 以确保文件以 UTF-8 编码保存。
• 依赖库：确保已经安装了 pandas 和 beautifulsoup4 库。
• 创建 DataFrame：使用 pandas 创建 DataFrame，列名为 first_name，数据为 school_info_list。
• 转换数据类型：将“排名”列的数据类型转换为整数。
• 导出到 Excel 文件：使用 to_excel 方法将 DataFrame 导出到 Excel 文件，index=False 表示不导出索引列。