软科大学爬取获取所有数据

大学软科爬取，数据进行爬取，并传入列表，并进行下载，提取出相应的信息

该回答引用ChatGPT
首先，需要确定要获取软科大学排名的哪些信息，例如学校名称、排名、学校类型等信息。然后可以使用Python的爬虫库（例如BeautifulSoup、 requests）来向软科大学排名网站发送请求，并解析获取到的HTML页面，提取所需的信息存储至列表中。最后再使用Python的文件读写模块将信息保存至文件中。

以下是一个可能的实现代码示例：


import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送请求获取HTML页面
url = 'http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2019.html'
response = requests.get(url)

# 解析HTML页面并提取所需信息
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', attrs={'class': 'table table-hover'})
schools_list = []
for row in table.tbody.find_all('tr')[1:]:
    school_info = []
    for cell in row.find_all('td'):
        school_info.append(cell.text.strip())
    schools_list.append(school_info)

# 将信息保存至文件
with open('schools.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('学校名称\t排名\t城市\t学校类型
')
    for school_info in schools_list:
        f.write('\t'.join(school_info) + '
')

# 打印列表
for school_info in schools_list:
    print(school_info)

这个示例代码通过请求软科大学排名网站并使用BeautifulSoup解析HTML页面，提取每一行的信息并存储至列表中。最后再使用文件读写模块将信息保存至文件中。你可以根据实际需要自行修改代码实现功能需求。

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/240555
这篇博客也不错, 你可以看下运行深度学习程序，最后输入一张图片进行结果验证，这是什么错误
除此之外, 这篇博客: 一篇文章彻底搞懂权重，阶跃函数，阈值(偏置）是负的，为什么调参，怎么调参以及学习率的事情中的 模型内部运算 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
f(x)=1.0∗H+1.0∗W−100.0∗BFP(1.0)f(x)=1.0*H+1.0*W-100.0*BFP\tag{1.0}f(x)=1.0∗H+1.0∗W−100.0∗BFP(1.0)
y={1,f(x)≥200;0,f(x)＜200,(1.1)y=\begin{cases} 1, & f(x)≥200; \\ 0, & f(x)＜200, \end{cases}\tag{1.1}y={1,0,f(x)≥200;f(x)＜200,(1.1)
您还可以看一下 AI100讲师老师的朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用课程中的朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用小节, 巩固相关知识点

用pandas来保存数据
大致可以写成这样

import pandas as pd
# 创建一个pd对象
data = pd.DataFrame(columns=('ranking', 'names', 'scores', 'type', 'schoole_level'))
# 循环把数据添加到pd中
for k in range(len(scores)):
    data = data.append(
        [{'ranking': ranking[k], 'names': names[k], 'scores': scores[k], 'type': type[k],
          'schoole_level': schoole_level[k]}], ignore_index=True)
# 保存到excel
data.to_excel('./data.xlsx', index=False)

以下内容部分参考ChatGPT模型：

首先，我们需要使用Python中的requests库来发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库来解析HTML页面。另外，我们还需要使用lxml库来解析XML页面。

接下来，我们需要使用virtualenv来创建一个虚拟环境，以便在其中安装所需的Python库。具体步骤如下：

安装virtualenv库：

pip install virtualenv

创建一个名为myenv的虚拟环境：

virtualenv myenv

激活虚拟环境：

source myenv/bin/activate

在虚拟环境中安装所需的Python库：

pip install requests BeautifulSoup4 lxml

现在我们可以开始编写爬虫代码了。下面是一个简单的例子，可以爬取软科大学排名中的所有学校名称和排名信息，并将它们存储在一个Python列表中：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送HTTP请求获取HTML页面
url = 'http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2019.html'
response = requests.get(url)

# 使用BeautifulSoup解析HTML页面
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 使用lxml解析XML页面
# soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')

# 获取所有的tr标签
tr_list = soup.find_all('tr')

# 定义一个空的列表用于存储学校信息
schools = []

# 遍历每个tr标签
for tr in tr_list:
    # 获取当前tr标签中的td标签
    td_list = tr.find_all('td')
    
    # 如果td_list为空，则说明当前tr标签不包含学校信息
    if not td_list:
        continue
    
    # 获取当前学校的排名和名称信息
    rank = td_list[0].text.strip()
    name = td_list[1].text.strip()
    
    # 将学校信息添加到schools列表中
    schools.append({'rank': rank, 'name': name})

# 打印所有学校信息
for school in schools:
    print(school['rank'], school['name'])

上述代码中，我们首先使用requests库发送HTTP请求，获取软科大学排名页面的HTML内容，然后使用BeautifulSoup库解析HTML页面，获取所有的tr标签，遍历每个tr标签，获取当前学校的排名和名称信息，并将学校信息添加到schools列表中。最后，我们使用for循环打印所有学校信息。

需要注意的是，如果我们要解析XML页面，需要将BeautifulSoup的第二个参数设置为'lxml'。另外，如果我们要处理非英文字符集的页面，需要在发起HTTP请求时指定正确的字符集编码，例如：

response = requests.get(url, headers={'Content-Type': 'text/html; charset=utf-8'})

这样可以避免乱码问题的出现。

最后，我们需要将爬虫代码保存到一个Python文件中，并在虚拟环境中运行它。具体步骤如下：

在虚拟环境中创建一个名为spider.py的Python文件：

touch spider.py

使用vim或其他文本编辑器打开spider.py文件，并将上述代码复制到文件中。
保存文件并退出编辑器。
在虚拟环境中运行spider.py文件：

python spider.py

这样就可以启动爬虫程序，获取所有软科大学排名的学校信息了。