Python实战：中国大学排行榜数据采集与可视化大屏

一、项目背景：为什么用软科数据做志愿填报可视化

高考志愿填报是每个考生家庭面临的主要决策，而选校的主要依据之一就是大学排名数据。

本项目、Web可视化大屏四个完整环节，技术栈覆盖Python数据采集、数据分析、Flask后端、Vue3前端全链路。说起来，

痛点一的观点是。缺乏统一的数据源与实时更新

多数高校榜单分散在各自官网或第三方网站，手工抓取耗时且易出错。其实，本项目直接调用软科API，实现一次性获取并自动更新。解决了“如何快速获得官方权威榜单”的痛点。

二、软科排名数据从哪来：官方API数据采集实现

前端页面，可直接调用。本项目数据采集脚本共对接三类API接口，分别对应大学排名、学科排名、专业排名。

软科API接口说明

# 请求头配置
def fetch_json:
"""带重试的JSON请求"""
for attempt in range:
再看try，resp = requests.get
resp.raise_for_status
return resp.json
except Exception as e:
print这方面。{e}")
if attempt  name 映射
ind_map = {ind: ind for ind in inds}
rows =
return rows,ind_map

每条排位记录经过flatten_ranking函数展平后包含排 位、排 位变化、大 学名称、省份、大 学类型、总分、标签还有10项细 分指标得 分。

痛点二这方面。缺少统一的数据清洗与标准化流程 -->

在抓取到原始 JSON 后需要把多层嵌套结构展平并统一字段命名，以便后续统计与绘图。怎么说呢，我们采用 pandas 的 DataFrame 操作。将字段映射成统一中文名称，并将缺失值补齐为 NaN 或 0；这一步骤极大降低了后期分析时的数据错误概率。

三、数据全景：590所大学的六个主要统计

从痛点三来看。想一眼看见所有关键指标 -->

加载主榜590所大学数 据后从规模、层 次、分 数段 、类型 、地域 、历史趋势 六 个维度进行统 计，以下数 据均可在大屏总览页面实时查看。

至于高校层次分布，

985高校37所6.%国家"985工程"主要建设大学21160所10.%国家"211工程"院校，不含985双一流15所2.%新晋"双一流"建设高校其他本科478所81.%普通本科院校 

• "双一流" 就是入选国家""双一流""建设计划的高校。该计划于2017年启动...
• "双一流" 就是入选国家""双一流""建设计划... 
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