1 流程分析
之前无意中在这个网站发现有各个高校的历年录取分数线：https://gkcx.eol.cn。
我们的目标是用 Python 将下面页面的数据导出到 Excel：
这个页面的 URL 是：https://gkcx.eol.cn/schoolhtm...，显然是需要一个 school_id 拼接而成的，那么如何获取这个 school_id 呢？
除非想办法爬取到所有院校的 school_id，这里我想着是从上面图中的搜索框进入：
这样，整体的业务流程我们就理清楚了：
先调用搜索的 URL 获取到高校的 school_id，拼接到高校的详情访问地址
访问详情地址，抓取目标数据
处理目标数据，存储到 Excel 中
2 获取 school_id
按下 F12，可以看出搜索调用的 URL 是：https://gkcx.eol.cn/soudaxue/queryschool.html?&keyWord1=南京邮电大学，但是我们发现该请求的 response 里并没有高校列表，所以猜测这里是有二次数据请求获取到高校的列表，然后解析显示到页面的。
顺着请求流，我们看到了这么一个请求：
并且它的 response 刚好是一个包含高校信息的 json，到这里应该还是顺利的，我们只要从这个 json 里解析出我们想要的东西，然后继续后面的步骤就可以了。要注意该请求的 Referer。
但是在解析这个 json 时会遇到一个小问题，返回的数据格式是这样的：
它是被 (); 包围着的，不是一个合法的 json 数据，这里需要对其进行处理后才能解析 json：
3 分数线获取
学校的详情页面是：https://gkcx.eol.cn/schoolhtm...，同样的套路，在点击后 response 里并没有分数线数据，我想也是二次请求吧，果然在请求流里找到了这个：
这里的两个请求刚好将高校的每年分数线和各专业的分数线以 XML 的格式返回，Very Good！
下面要做的就是 XML 解析啦。
4 XML 解析
这里我们使用 xml.etree.ElementTree 来解析 XML：
由于数据比较规整，解析也很简单：
5 Excel 写入
Excel 的写入需要借助于 openpyxl 模块。
openpyxl 简单使用示例
XML 解析写入 Excel
执行效果
结果看着还可以，但是还是有问题的，因为各省的分数线肯定是不一样的，这里默认检索出的是学校所在省的分数线，因此若要获取在其他省的分数线，还需要进一步处理，有兴趣的同学不妨动手试一下。
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