爬取全世界排名前两百名的大学的信息是一个相对复杂的任务，因为它通常需要从一个或多个权威的排名网站（如QS World University Rankings, Times Higher Education, ARWU等）获取数据。以下是一个简化的Python网络爬虫示例，它使用`requests`库来发送HTTP请求，并使用`BeautifulSoup`库来解析HTML文档。请注意，由于网站的动态加载内容、反爬虫机制、隐私政策和法律约束，这个示例可能需要大量的调整才能在实际网站上工作。 以下是一个简化的伪代码示例，它假设我们有一个包含大学排名页面的URL列表（这在实际情况下是不现实的，因为您通常需要从单个排名页面开始，然后解析链接以获取更多详细信息）： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 示例大学排名页面URL列表（这实际上是不存在的，需要您自己查找） university_urls = [ 'http://example.com/university/1', 'http://example.com/university/2', # ... 'http://example.com/university/200' ] # 用于存储爬取到的大学信息 universities = [] # 简单的函数，用于爬取单个大学页面的信息 def crawl_university_page(url): try: response = requests.get(url) response.raise_for_status() # 如果请求失败则抛出异常 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 在这里添加实际的HTML元素选择器来获取大学名称、排名等 # 例如: university_name = soup.select_one('.university-name').text # 注意：这些选择器需要根据实际的HTML结构来确定 university_name = '示例大学' university_rank = '示例排名' # 假设我们将大学信息存储为字典 university = { 'name': university_name, 'rank': university_rank } return university except Exception as e: print(f"Error crawling {url}: {e}") return None # 遍历所有大学页面URL，并爬取信息 for url in university_urls: university = crawl_university_page(url) if university: universities.append(university) # 打印爬取到的大学信息 for university in universities: print(university) ``` 要使这个示例在实际中工作，您需要： 1. 确定一个或多个排名网站的URL。 2. 研究排名网站的HTML结构，以找到正确的选择器（CSS类或ID）。 3. 编写代码来处理分页（如果排名分布在多个页面上）。 4. 处理可能存在的反爬虫机制（如请求头、cookies、JavaScript渲染等）。 5. 遵守网站的`robots.txt`文件和相关的法律、隐私政策。 请注意，许多排名网站都使用了复杂的JavaScript框架（如React或Vue）来动态加载内容，这可能需要使用如`Selenium`或`Pyppeteer`之类的库来模拟浏览器行为。 最后，请注意网络爬虫必须遵守法律法规，包括尊重网站的`robots.txt`文件和版权法规。在编写网络爬虫之前，请确保您已经了解了所有相关的法律和道德责任。
