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多所“双一流”高校宣布扩招

作者：

taotao

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用 Python 数据分析高校扩招趋势：从政策到数据的实操指南


用 Python 数据分析高校扩招趋势：从政策到数据的实操指南

简介

近日，多所“双一流”高校陆续发布 2026 年本科扩招计划，这一消息牵动着无数考生和家长的心。面对不断变化的招生政策，如何快速、直观地获取并分析这些信息，成为了技术爱好者们的一个有趣课题。本文将带领你，使用 Python 及其强大的数据分析生态，从公开渠道抓取招生公告，进行数据清洗、分析和可视化，最终生成一份关于本次“双一流”高校扩招趋势的数据报告。这不仅是一个实用的数据分析项目，也能帮助你更好地理解宏观教育政策背后的数字逻辑。

前置准备

在开始之前，请确保你的开发环境已准备就绪：
1. Python 环境：安装 Python 3.8 或更高版本。
2. 开发工具：推荐使用 PyCharm 或 VS Code 等集成开发环境（IDE），它们能提供优秀的代码补全和调试体验。
3. 必要的库：我们将使用 requests (网络请求), beautifulsoup4 (HTML 解析), pandas (数据处理), matplotlib 与 seaborn (数据可视化)。可以通过以下命令安装：
bash
pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib seaborn
4. 一台可靠的电脑：进行数据爬取和分析时，一台性能稳定的笔记本电脑能让你事半功倍，尤其是在处理可能较多的网页数据时。

分步骤教程

第一步：获取与解析招生公告数据

高校的招生计划通常发布在其官方网站的“招生网”或“新闻公告”栏目。我们可以先从一个典型的高校网页结构开始。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 假设我们有一个包含多所高校招生页面URL的列表
universities = [
    {"name": "东南大学", "url": "https://zsb.seu.edu.cn/info/xxxx"},
    {"name": "上海交通大学", "url": "https://zsb.sjtu.edu.cn/info/xxxx"},
    # ... 可以继续添加其他高校的页面
]

# 初始化一个列表来存储解析后的数据
data_list = []

for uni in universities:
    try:
        response = requests.get(uni["url"], timeout=10)
        response.encoding = "utf-8"
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 以下为示例性选择器，需根据实际网页结构调整
        # 查找包含“扩招”、“招生计划”、“增加”等关键词的段落
        relevant_paragraphs = soup.find_all('p', string=lambda text: text and ('扩招' in text or '招生计划' in text))

        for p in relevant_paragraphs:
            text = p.get_text().strip()
            # 使用正则表达式提取关键数字，例如“新增招生计划600人”
            import re
            numbers = re.findall(r'(\d+)\s*人', text)
            if numbers:
                # 取找到的第一个数字作为扩招人数
                recruit_num = int(numbers[0])
                data_list.append({
                    "高校": uni["name"],
                    "扩招人数": recruit_num,
                    "公告摘要": text[:100] + "..." # 截取前100字作为摘要
                })
                print(f"成功从 {uni['name']} 提取到扩招信息。")
    except Exception as e:
        print(f"处理 {uni['name']} 时出错: {e}")

# 将列表转换为DataFrame以便后续处理
df_raw = pd.DataFrame(data_list)
print("初步数据获取完成：")
print(df_raw.head())

注意：实际爬虫需要遵守网站的 robots.txt 协议，合理设置请求频率，并处理反爬机制。对于复杂或动态加载的网页，可能需要使用 Selenium 等工具。

第二步：数据清洗与结构化

从网页直接获取的数据往往不规整。我们需要进行清洗，使数据更适合分析。

# 清洗数据：去除重复项、处理缺失值、统一数据类型
df_clean = df_raw.drop_duplicates(subset=['高校']).copy()

# 确保扩招人数为数值类型
df_clean['扩招人数'] = pd.to_numeric(df_clean['扩招人数'], errors='coerce')

# 如果原始数据中有省份、招生类型等信息，可以在此提取并新增列
# 例如，假设我们手动整理或通过规则提取了高校所在省份
province_mapping = {
    "东南大学": "江苏",
    "上海交通大学": "上海",
    "南京大学": "江苏",
    # ... 其他映射
}
df_clean['所在省份'] = df_clean['高校'].map(province_mapping)

# 删除扩招人数无效（NaN）的行
df_clean = df_clean.dropna(subset=['扩招人数'])

print("数据清洗后：")
print(df_clean[['高校', '所在省份', '扩招人数']])

第三步：数据分析与核心指标计算

有了干净的数据，我们就可以进行一些基础分析了。

# 1. 计算总体扩招规模
total_recruits = df_clean['扩招人数'].sum()
print(f"\n纳入统计的“双一流”高校，本次总扩招人数为：{total_recruits} 人")

# 2. 找出扩招人数最多和最少的高校
max_recruit = df_clean.loc[df_clean['扩招人数'].idxmax()]
min_recruit = df_clean.loc[df_clean['扩招人数'].idxmin()]
print(f"扩招人数最多：{max_recruit['高校']}（{max_recruit['扩招人数']}人）")
print(f"扩招人数最少：{min_recruit['高校']}（{min_recruit['扩招人数']}人）")

# 3. 按省份汇总
province_summary = df_clean.groupby('所在省份')['扩招人数'].agg(['sum', 'count']).reset_index()
province_summary.columns = ['省份', '总扩招人数', '涉及高校数量']
province_summary = province_summary.sort_values(by='总扩招人数', ascending=False)
print("\n按省份统计的扩招情况：")
print(province_summary)

第四步：数据可视化，让趋势一目了然

数字和表格不够直观？让我们用图表来说话。一套趁手的外设能提升你的编码体验，尤其是长时间编写绘图代码时，一把机械键盘和一个响应迅速的鼠标会让你的手指更舒适。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置中文字体
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 使用黑体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 解决负号显示问题

# 创建画布
fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10))

# 图1：各高校扩招人数横向条形图（Top 15）
top_15 = df_clean.nlargest(15, '扩招人数')
sns.barplot(ax=axes[0], data=top_15, y='高校', x='扩招人数', palette='viridis')
axes[0].set_title('2026年“双一流”高校本科扩招人数 Top 15', fontsize=14)
axes[0].set_xlabel('扩招人数（人）')
axes[0].set_ylabel('')

# 图2：各省份扩招总量柱状图
sns.barplot(ax=axes[1], data=province_summary, x='省份', y='总扩招人数', palette='rocket')
axes[1].set_title('2026年“双一流”高校扩招人数省份分布', fontsize=14)
axes[1].set_xlabel('省份')
axes[1].set_ylabel('总扩招人数（人）')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')

plt.tight_layout()
plt.savefig('recruitment_expansion_analysis.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
print("\n可视化图表已保存为 recruitment_expansion_analysis.png")
plt.show()

将生成的图表保存下来，一份关于“双一流”高校扩招的数据报告就初具雏形了。

代码示例

完整的脚本可以整合以上所有步骤。建议将代码模块化，例如分别封装成 fetch_data(), clean_data(), analyze_data(), visualize_data() 函数，方便复用和调试。对于更复杂的分析，如对比往年数据、预测未来趋势，你可能需要一个高效的固态硬盘来快速读写大量的历史数据文件。

相关工具推荐

进行数据项目，除了好的编程技巧，合适的工具能极大提升效率：
1. 数据抓取：对于复杂的动态网页，Selenium 或 Scrapy 框架是更强大的选择。
2. 数据分析环境：Jupyter Notebook 非常适合探索性数据分析和分享报告，其交互式界面让数据调试变得直观。
3. 版本控制：使用 Git 和 GitHub 管理你的代码和项目，是开发者的基本素养。
4. 硬件支撑：一台多核处理器和大内存的电脑，能流畅运行数据处理和机器学习模型。如果经常需要移动办公，一台续航持久的平板电脑也可以作为轻量级的终端。

常见问题

Q1：有些学校的招生信息在PDF或公告图片里，怎么办？
A：可以使用 PyPDF2 或 pdfplumber 库提取PDF文本。对于图片，则需要借助 Tesseract-OCR 等OCR工具进行识别，准确率会受图片质量影响。

Q2：为什么爬取某些网站会失败或返回空内容？
A：这通常是因为网站有反爬机制（如需要Cookies、JavaScript渲染、IP封锁等）。可以尝试设置请求头Headers模拟浏览器，使用Selenium，或者考虑通过公开的API（如果提供）获取数据。

Q3：分析出的数据和我看到的新闻报道有出入怎么办？
A：数据质量是关键。首先检查数据来源是否权威（如各校官网），其次在清洗阶段要仔细处理异常值。分析结果是对所获取数据的客观呈现，可以与多家媒体报道进行交叉验证。

Q4：如何将分析做得更深入？
A：可以尝试：
– 结合历史数据分析扩招趋势。
– 关联专业（如果数据可得），分析哪些学科领域在扩招。
– 对分析文本摘要进行简单的自然语言处理（如情感分析、关键词提取）。

总结

通过本次教程，我们利用 Python 走完了一个小型数据项目的典型流程：数据获取 -> 清洗 -> 分析 -> 可视化。面对“双一流高校扩招”这类社会热点，技术给了我们一个超越单纯阅读新闻的视角，让我们能够亲自挖掘数字背后的规律。这不仅锻炼了编程和数据处理能力，也培养了用数据思维理解世界的方式。

无论是为升学做规划，还是纯粹出于技术兴趣，动手实践永远是学习的最佳途径。希望这篇教程能成为你探索数据世界的一个起点，未来你还可以尝试将同样的方法应用到其他你感兴趣的领域，比如经济数据、社交网络或科学文献分析中去。


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