导读：又是一年高考季，虽然今年时间延后了，但高考以及填报志愿这些事还是跑不掉。
想想当年填报志愿时，你是否非常纠结分数线的问题，大量的分数线、录取线数据，很容易让我们感到困惑。
现在，我们可以利用Python，把想报考学校的历年分数线，以及一本、二本线的分数走势，通过图表展示出来，方便我们分析和比较！
一、Python爬取分数线的基本思路思路
确定爬取的目标站点（找网站）
分析页面结构（找数据）
制定爬取流程（定义爬虫规则）
Python编码
二、高校分数线查询
1、确定目标
首先，需要明确自己的目标。举个例子，像这个分数线查询，目标就是：
输入input: 省市区名称，高校名称，文理科数据data: 该学校/该科在该省区的历年录取最低分数线，省控线输出output: 可视化图表
然后再确定需要爬取的目标站点。通过搜索引擎查询，我们可以发现很多站点都提供分数线/高校情况的查询，我们需要根据自己的需求寻找合适自己的站点。像有些站点的数据不是很全，有些学校的信息查询不到，所以我们这里选择爬取的网站是 高考志愿填报服务平台（这里仅作举例，其他网站还有很多）。
2、分析网站页面数据
01.学校ID
以武汉理工大学为例子。通过该站点查询历年分数线，可以得到如下结果:
该页面的地址如下:
通过分析该URL可以发现，在该站点上查询某个学校的具体信息，需要获取到该
学校的ID，也就是URL中的那个数字(128)
。
但是这个数字是怎么得来的呢？我们接下来再深入研究一下。
我们先来到查询学校的页面，如下:
在输入框中输入武汉理工大学后，点击查询。然后你会发现URL变了，这个一目了然，是通过GET请求方式，向服务器发送需要查询的学校名称。
? 后是参数，& 分割多个参数
。
但是除了keyWord1这个参数有值，其他的参数都没有值，因为过滤条件我们一个都没有选择，所以参数为空。我们尝试着把其他不需要的参数去掉然后回车，发现也可以查询到结果。
这里还是没有学校的编号啊？这里要祭出程序员的大杀器了，开发者工具。以chrome浏览器为例(新版的edge浏览器也是基于chromium内核)，在该页面下按
F12或者Ctrl+Shift+I
。
调出开发者工具，如下:
如果你的工具页面不是全屏，也不影响，通过如下图所示设置可以将开发者工具全屏显示:
点击竖形排列的三个小点
点击层叠的小按钮
在
Network
的tab下，你会看到，这个页面的显示，浏览器帮我们发了很多个http请求出去（上面的例子中一共发送了93个请求，在左下角显示）。下图中
3
标记的请求，则正是我们的主要的请求。
你会发现怎么查询的武汉理工大学，变成了乱码？这里涉及到编码的问题，我们暂且忽略它。
然而请求太多了，看不过来。你可以尝试把过滤选项换成XHR，如下：
有一个请求很长，我们尝试点击一下，看下它是做什么的。在右侧
General下的Request URL
中，这个请求是向**https://api.eol.cn/**发出的。并且中间也有个keyword，也有一串中文，根据前文中观察的地址，我们可以确定它就是我们查询学校ID的请求。我们把它复制出来，粘贴在浏览器中直接访问:
BINGO!!!
果然，我们获取到学校的ID了。我们可以把这个请求的多余参数去掉，精简一下。通过笔者实测，获取学校ID的最简URL是:
https://api.eol.cn/gkcx/api/?keyword=%s&uri=
apigkcx/api/school/hotlists
, %s代表你要查询的学校名称。
解决学校的ID的问题，你就成功一小半了。我们继续。
02.省控线
我们需要知道，每个省市都有一个省控线，例如一本线，二本线之类的。学校在该省区以几类本科招生，我们需要超过省控线多少分才有可能进该学校？这个问题则是本demo的初衷。废话不多说。我们来获取省控线。参考上面获取学校编号的思路，我们找到了查询省控线的URL，如下:
https://api.eol.cn/gkcx/api/?page=1&province_id=%d&size=20&uri=apidata/api/gk/score/proprovince&year=%d
这里有两个参数，一个是省的IDprovince_id, 一个是年分year。省ID通过笔者分析，如下:
03.年分
通过观察页面，发现只支持2014-2019年，应该是网站录入的数据并不能覆盖更早的年份。
04.学校线
跳回到最开始，通过武汉理工大学查询历年分数的页面，同样的通过分析请求，你会找到一个请求的响应如下:
请求的URL如下:
现在我们知道了，通过学校ID，拼接
request请求
，就可以获取到该学校的分数详情。
三、数据存盘
为什么要存储到本地数据库？
请求不易，请求过的下次就不用走网络，直接本地缓存取出。
防止请求过多被站点限制。
四、可视化
使用Python第三方库matplotlib即可，后续文章中会讲到关于Python可视化的部分。下面是效果图，查询结果以华中科技大学为例：
