python 爬虫基本使用——统计杭电oj题目正确率并

1. 引言

Python是一种广泛使用的高级编程语言，它具有简单易学、语法优雅、拥有丰富的库和工具等诸多优点。在数据分析、人工智能等领域中，Python得到了广泛的应用。而爬虫是Python编程中一项重要的技术，它可以帮助我们从网页中获取数据，并进行进一步的分析。本文将介绍Python爬虫的基本使用，并以统计杭电oj题目正确率为例进行详细说明。

2. Python爬虫基本使用

2.1 安装爬虫库

在使用Python进行爬虫前，我们需要安装相应的爬虫库。其中比较常用的爬虫库有requests、beautifulsoup和selenium等。下面以requests库为例，介绍其安装和基本使用。

# 安装requests库

pip install requests
# 导入库
import requests
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)

2.2 解析网页

获取网页源代码后，我们需要对其进行解析，提取出所需的信息。这时可以使用beautifulsoup库，它可以帮助我们更方便地处理HTML和XML等标记语言。

# 安装beautifulsoup库

pip install beautifulsoup4
# 导入库
from bs4 import BeautifulSoup
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

3. 统计杭电oj题目正确率

杭电oj是一个在线测评系统，主要用于教学中的编程题目。我们可以利用爬虫技术对其中的题目正确率进行统计。下面将以Python爬虫为工具，实现杭电oj题目正确率的统计。

3.1 获取题目列表

首先，我们需要获取杭电oj中的题目列表。通过分析杭电oj网页的URL和HTML结构，可以得到以下爬取代码。

import requests

from bs4 import BeautifulSoup
# 请求URL
url = 'http://acm.hdu.edu.cn/listproblem.php?'
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 获取题目列表
problem_list = soup.find_all('tr', class_='evenrow')

使用以上代码，我们可以获取到杭电oj中的题目列表，并存储在problem_list中。

3.2 统计题目正确率

接下来，我们需要对题目列表进行遍历，统计每个题目的正确率。首先，我们需要进入到每个题目的详情页，获取相应的信息。然后，根据信息中的正确提交数和总提交数计算题目的正确率。

import requests

from bs4 import BeautifulSoup
# 遍历题目列表
for problem in problem_list:
    # 获取题目ID和URL
    problem_id = problem.find('a').get_text()
    problem_url = 'http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=' + problem_id
    
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(problem_url)
    
    # 解析网页
    problem_soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 获取提交数和正确提交数
    submit_count = problem_soup.find('td', class_='hduh').get_text()
    accept_count = problem_soup.find('td', class_='hdua').get_text()
    
    # 计算正确率
    accuracy = float(accept_count) / float(submit_count)

使用以上代码，我们可以获取每个题目的正确率，并将结果存储在accuracy中。

4. 结果展示与分析

通过统计杭电oj题目的正确率，我们可以得到一份综合性的数据集。根据这份数据集，我们可以进行进一步的分析和可视化展示。

在分析过程中，我们可以利用Python中的pandas库进行数据处理和计算，并使用matplotlib库进行数据可视化。下面是一段展示统计结果并绘制正确率柱状图的示例代码。

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
# 构造数据集
data = {'problem_id': [1, 2, 3],
        'accuracy': [0.6, 0.7, 0.8]}
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 绘制正确率柱状图
plt.bar(df['problem_id'], df['accuracy'])
plt.xlabel('Problem ID')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Accuracy of HDU Online Judge Problems')
plt.show()

使用以上代码，我们可以将统计结果以柱状图的形式展示出来，直观地看出每个题目的正确率。

5. 总结

本文介绍了Python爬虫的基本使用，并以统计杭电oj题目正确率为例进行详细说明。通过学习本文内容，读者可以了解到如何安装爬虫库、如何解析网页、如何获取题目列表和统计题目正确率等基本爬虫技术。同时，读者还可以了解到如何使用pandas库和matplotlib库进行数据处理和可视化展示。希望本文对初学Python爬虫的读者有所帮助。