Python 爬虫实战：国家教育资源平台数据采集（含资源分类与质量评估）

引言

在数字化教育蓬勃发展的当下，国家教育资源平台汇聚了海量的教学素材、课程案例等优质资源，为教育工作者和学习者提供了丰富的知识宝库。然而，面对海量资源，如何精准定位优质内容、评估资源质量成为亟待解决的问题。本文将深度剖析利用 Python 爬虫采集国家教育资源平台数据、实现资源分类与质量评估的实战技巧，助力教育从业者和学习者在资源海洋中精准导航。

一、项目背景与目标

（一）项目背景

国家教育资源平台整合了各级教育部门、院校、教育机构上传的课程教材、教学案例、多媒体素材等教育资源，覆盖从学前教育到高等教育、职业培训等全领域。随着平台资源的不断更新与扩充，资源数量呈爆发式增长。但目前平台在资源分类细化、质量标注展示等方面存在不足，用户在查找符合自身需求的高质量资源时往往耗时耗力。

（二）项目目标

1. 教育资源数据采集 ：突破平台反爬机制限制，稳定获取资源基本信息（名称、类型、上传机构、下载量等）、文本内容（课程章节、教学设计等）及关联数据（如用户评价、浏览热度）。
2. 精准资源分类 ：基于采集数据，优化平台原有分类体系，细分学科领域、教育阶