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该项目旨在通过爬取大学排名数据，进行学术机构评估。

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简介：
该爬虫旨在从“最好大学网”（又称软科）上获取中国大学的排名信息，并将这些数据以电子表格的形式存储起来。

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  • 中国大学排行榜爬取数据.zip
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    该资料包包含了从各大教育网站上爬取到的中国大学排行榜的数据集，内容详细记录了不同高校的各项评价指标和排名情况。适合用于高等教育研究、数据分析及可视化等用途。 使用Python爬取中国大学排行榜数据，并对前十名进行可视化柱状图分析。
     
  • Traffic-Light-Control-with-Reinforcement-Learning-Using-FLOW-and-SUMO: 该项目旨在通过强化学习...
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    简介：本项目利用FLOW和SUMO工具，采用强化学习技术优化交通信号控制，以期改善道路通行效率与安全性。 进行红绿灯交通学习的步骤如下： 1. 安装FLOW框架。 2. 安装SUMO（参照其官方文档下载页面）。 3. 将`custom_traffic_light_env.py`文件放入FLOW文件夹下的`/flow/flow/envs`目录中。 接下来，修改envs文件夹中的init.py文件，添加以下内容： ```python from flow.envs.custom_traffic_light_env import CustomTrafficLightEnv, CustomTrafficLightPOEnv, CustomTrafficLightTestEnv, CustomTrafficLightBenchmarkEnv __all__ = [CustomTrafficLightEnv, CustomTrafficLightPOEnv, CustomTrafficLightTestEnv, CustomTrafficLightBenchmarkEnv] ``` 确保按照上述步骤操作，以便正确配置环境进行红绿灯交通学习。
     
  • 软科大学排名爬取工具
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    这是一款用于自动抓取和分析软科大学排名数据的实用工具，帮助用户快速获取全球及中国高校排名信息，便于教育研究与决策。 该爬虫用于从最好大学网（即软科）获取中国大学排名，并将数据存储到Excel表格中。
     
  • 贷款违约预测：该项目旨在构建一个机器学习模型，通过评估特定属性来判断是否应向个人发放贷款。
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    本项目运用机器学习技术开发贷款违约预测模型，通过对申请者的多项指标进行分析，以科学方法评估贷款风险，确保资源合理分配。 贷款违约预测 如果您发现此代码对您的研究有用，请引用以下论文： 该项目的目的是建立一个机器学习模型，以通过评估某些属性来预测是否应向个人提供贷款。 本项目中使用的2种ML算法是：决策树、随机森林。 该存储库包含以下文件： - 数据LCData：Lending Club数据集中所有列描述的Excel文件。 - 工程书：该项目的Jupyter笔记本。 由于数据集非常大，无法上传到github，但您可以访问Lending Club的数据集进行研究。
     
  • Python爬虫：获取2023年中国软科大学排名数据
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    本项目利用Python编写爬虫程序，旨在自动收集并分析2023年最新发布的中国软科大学排名数据，为教育研究和择校提供参考。 **Python爬虫：爬取2023中国软科大学排行榜** 在信息技术高速发展的今天，数据已经成为企业、研究机构和个人决策的重要依据。Python作为一种强大的编程语言，因其简洁易学的语法和丰富的第三方库，在数据抓取和分析领域表现出色。本篇将详细介绍如何使用Python进行网络爬虫，以爬取2023年中国软科发布的大学排行榜为例，带你走进Python爬虫的世界。 我们需要了解Python爬虫的基本原理。网络爬虫是通过模拟浏览器发送HTTP请求到服务器，获取服务器返回的HTML或其他格式的数据，并解析这些数据提取所需信息。在这个过程中，我们将用到Python的requests库来发送HTTP请求，BeautifulSoup库来解析HTML文档。 1. **安装必要的库** 在开始之前，请确保已经安装了`requests`和`BeautifulSoup4`库。如果没有，可以通过以下命令进行安装： ```shell pip install requests beautifulsoup4 ``` 2. **发送HTTP请求** 使用requests库的get()函数向目标网址发送GET请求，获取网页源代码。 ```python import requests url = http://www.shanghairanking.com/ARWU2023.html # 示例URL，请根据实际情况调整 response = requests.get(url) page_content = response.text ``` 3. **解析HTML文档** 使用BeautifulSoup库来解析HTML文档。它可以帮助我们找到并提取所需的数据。 ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(page_content, html.parser) table = soup.find(table, attrs={class: rank-list}) ``` 4. **提取数据** 一旦找到表格，我们可以遍历其行（tr）和列（td），获取大学名称、排名等信息。 ```python rows = table.find_all(tr) for row in rows[1:]: # 跳过表头 cols = row.find_all(td) university = cols[0].text.strip() rank = cols[1].text.strip() print(f大学：{university}，排名：{rank}) ``` 5. **处理分页** 如果排行榜有多个页面，我们需要逐个爬取。检查每个页面是否包含下一页的链接，并继续发送请求解析直到所有内容都抓取完毕。 6. **数据存储** 获取到的数据可以保存为CSV、JSON或其他格式，便于后续分析。 ```python import pandas as pd data = [] for row in rows[1:]: cols = row.find_all(td) data.append({ 大学: cols[0].text.strip(), 排名: cols[1].text.strip() }) df = pd.DataFrame(data) df.to_csv(中国大学排名.csv, index=False, encoding=utf_8_sig) ``` 7. **注意事项** - 遵守网站的robots.txt文件，尊重网站爬虫政策。 - 控制爬虫速度，避免对目标服务器造成过大的压力。 - 处理异常情况，如网络错误、编码问题等。 - 可以考虑使用代理IP来防止被封禁。 通过以上步骤，你可以成功地使用Python爬虫抓取2023年中国软科大学排行榜的数据，并将其存储为可读性强的格式。这只是一个基础示例，在实际应用中可能需要处理更复杂的逻辑和技巧，例如动态加载页面、登录验证等反爬措施。持续学习和实践将帮助你在Python爬虫领域更加熟练。
     
  • 《上海交通大学软科中国大学排名的爬取及配套源代码》
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    本文介绍了如何爬取上海交通大学软科中国大学排名的数据，并提供了相应的源代码供读者参考和使用。 《爬取上海交通大学软科中国大学排名》配套源代码，修改自《Python语言程序设计基础》，供Python学习者交流和学习之用，以及供广大爬虫爱好者交流和学习之用。
     
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    本教程介绍如何使用Python编写网络爬虫程序来自动收集和分析最佳大学排名网站上的数据，适合初学者学习实践。 使用requests库和BeautifulSoup库实现对最好大学网大学排名信息的爬取。 代码如下： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except Exception as e: print(f请求失败：{e}) ``` 注意，这里仅提供了获取网页内容的函数代码，并未包含完整的爬虫逻辑。根据需要可以继续添加解析和提取数据的部分。
     
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    本项目利用Python编写爬虫程序，自动采集并分析2023年全球各大高校排名数据，为用户呈现最新的世界大学排行榜。 本项目使用Python爬虫获取2023年世界大学排名，并将结果在前端页面上展示。项目包含源代码和下载好的数据文件，可以直接完成项目的实现。对于想要学习爬虫技术和前端可视化的同学来说，可以下载并使用该项目进行学习实践。
     
  • 基于软科中国大学排名数据的爬取与可视化分析
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    本研究利用Python等工具从软科中国大学排名网站获取数据，并进行深度处理和可视化展示，以揭示高校教育发展动态。 基于中国大学软科排名网站的数据爬取及可视化分析要求如下： （1）使用selenium和PhantomJS模拟登录软科学网，并保存网页快照为paiming.png文件； （2）爬取网站中排名前100的大学信息，包括中文名、省市、类型、排名和总分等字段。将这些数据存储到Json或Excel格式的文件中，或者存入MySQL或MongoDB数据库； （3）对已存储的数据进行可视化分析：首先展示主榜上榜高校各省市分布情况，并形成柱状图或曲线图；其次，统计并绘制各省市平均分数的柱状图；最后，以词云形式展现上榜高校最多的省份名称。此外，请对该任务进行升级改造，允许用户输入要爬取的具体页数，从而实现对更多页面数据的获取和分析。