使用DrissionPage与BeautifulSoup中国大学排名（完整代码）

一、项目背景与工具选型

1.1 目标说明

本项目通过自动化浏览器工具 DrissionPage 和HTML解析库 BeautifulSoup，抓取软科中国大学排名的2025年数据，并保存为结构化Excel文件。最终成果包含以下字段：

• 排名

• 学校名称

• 省市

• 类型

• 总分

• 办学层次

1.2 工具特性

• DrissionPage：无需独立安装浏览器驱动，支持智能等待和动态元素操作

• BeautifulSoup：提供简洁的HTML解析API，适合处理复杂页面结构

• Pandas：数据清洗与Excel导出的核心工具

1.3目标网站： 

【软科排名】2023年最新软科中国大学排名|中国最好大学排名

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二、环境准备

2.1 安装依赖库

pip install DrissionPage beautifulsoup4 pandas openpyxl

2.2 浏览器配置

• 代码会自动下载Chromium浏览器（约100MB）

• 若需使用本地Chrome，可设置：

  page = ChromiumPage(browser_path='C:/Program Files/Google/Chrome/Application/chrome.exe')

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三、完整代码实现

from DrissionPage import ChromiumPage
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 创建浏览器对象（自动下载驱动）
page = ChromiumPage()

# 目标URL（2025年中国大学排名）
url = "https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2025"

# 访问页面
page.get(url)
page.wait(5)  # 等待5秒加载动态内容

contents = []  # 数据存储容器

def get_data(page_num):
    """解析当前页数据"""
    html = page.html  # 获取页面HTML源码
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    
    # 定位表格主体
    tbody = soup.find('tbody')
    if not tbody:
        raise ValueError("未找到表格数据")
    
    # 遍历表格行
    for tr in tbody.children:
        if tr.name == 'tr':  # 过滤非元素
            tds = tr.find_all('td')
            # 数据提取
            contents.append([
                tds[0].text.strip(),  # 排名
                tr.find(class_="name-cn").text.strip(),  # 学校名称
                tds[2].text.strip(),  # 省市
                tds[3].text.strip(),  # 类型
                tds[4].text.strip(),  # 总分
                tds[5].text.strip()   # 办学层次
            ])
    print(f"已爬取第{page_num}页，总计{len(contents)}条数据")

def get_all_pages():
    """翻页抓取全量数据"""
    current_page = 1
    while current_page <= 20:  # 最多抓取20页
        get_data(current_page)
        
        # 定位下一页按钮
        next_btn = page.ele('css:li.ant-pagination-next>a')
        if next_btn:
            next_btn.click()  # 模拟点击
            page.wait(2)      # 等待加载
            current_page += 1
        else:
            break

def save_to_excel(data):
    """保存为Excel文件"""
    columns = ["排名", "学校名称", "省市", "类型", "总分", "办学层次"]
    df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
    
    # 数据类型转换
    df["排名"] = df["排名"].astype(int)
    df["总分"] = df["总分"].astype(float)
    df["办学层次"] = pd.to_numeric(df["办学层次"], errors='coerce')
    
    # 导出文件
    df.to_excel("2025中国大学排名.xlsx", index=False)
    print("数据已保存至Excel")

if __name__ == '__main__':
    get_all_pages()
    save_to_excel(contents)
    page.close()  # 关闭浏览器

运行结果： 

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四、核心代码解析

4.1 浏览器初始化

page = ChromiumPage()
page.get(url)
page.wait(5)

• ChromiumPage：启动无头浏览器（默认隐藏界面，添加headless=False可显示）

• wait(5)：强制等待5秒，确保动态内容加载完成

4.2 数据解析逻辑

tbody = soup.find('tbody')
for tr in tbody.children:
    if tr.name == 'tr':
        tds = tr.find_all('td')

• soup.find('tbody')：定位表格主体

• tr.name == 'tr'：过滤文本节点等非表格行元素

• find_all('td')：提取每行的单元格数据

4.3 分页控制

next_btn = page.ele('css:li.ant-pagination-next>a')
if next_btn:
    next_btn.click()

• CSS选择器：定位分页按钮li.ant-pagination-next>a

• click()：模拟用户点击操作

• page.wait(2)：等待新页面加载，避免数据缺失

4.4 数据清洗与导出

df["总分"] = df["总分"].astype(float)
df["办学层次"] = pd.to_numeric(df["办学层次"], errors='coerce')

• astype：强制转换数据类型，确保数值可计算

• errors='coerce'：将无效值转为NaN，避免导出失败

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五、执行效果展示

5.1 控制台输出

已爬取第1页，总计30条数据
已爬取第2页，总计60条数据
...
数据已保存至Excel文件

5.2 Excel文件内容

排名	学校名称	省市	类型	总分	办学层次
1	清华大学	北京	综合	1004.1	37.5
2	北京大学	北京	综合	910.5	35.0
...	...	...	...	...	...

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六、常见问题解决方案

6.1 元素定位失败

现象：未找到表格数据
解决方案：

1. 检查页面是否加载完成（延长page.wait()时间）

2. 验证CSS选择器是否匹配最新页面结构

3. 添加重试机制：

   from retrying import retry
   @retry(stop_max_attempt_number=3)
   def get_data(page_num):
       # 原有逻辑

6.2 反爬拦截

现象：IP被封禁或出现验证码
应对策略：

# 设置随机请求头
page.set.user_agent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')

# 使用代理IP
page.set.proxies({'http': 'http://127.0.0.1:1080'})

# 添加随机延迟
import time, random
time.sleep(random.uniform(1, 5))

6.3 数据错位

现象：字段内容混乱
处理方法：

# 添加容错判断
if len(tds) >= 6:
    # 提取数据
else:
    print(f"跳过异常行：{tr}")

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七、功能扩展建议

7.1 数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制总分分布直方图
df['总分'].hist(bins=20)
plt.title('中国大学总分分布')
plt.xlabel('总分')
plt.ylabel('院校数量')
plt.savefig('score_distribution.png')

7.2 数据库存储

import sqlite3

# 保存到SQLite
conn = sqlite3.connect('university.db')
df.to_sql('rankings', conn, if_exists='replace', index=False)
conn.close()

7.3 自动化邮件推送

import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart

def send_email():
    msg = MIMEMultipart()
    msg['Subject'] = '2025中国大学排名数据'
    with open("2025中国大学排名.xlsx", "rb") as f:
        msg.attach(f.read(), 'application/octet-stream')
    
    server = smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587)
    server.login('[email protected]', 'password')
    server.send_message(msg)
    server.quit()

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八、最佳实践建议

1. 遵守爬虫协议：在robots.txt允许范围内抓取（本例URL未禁止爬虫）

2. 控制请求频率：建议设置time.sleep(3)避免高频访问

3. 定期维护代码：每月检查一次页面结构变化

4. 异常监控：集成日志记录模块（如logging）

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通过本教程，读者可以掌握使用DrissionPage+BeautifulSoup构建高效爬虫的核心技术。完整代码已通过实测，建议在遵守相关法律法规的前提下使用。