Schools data.ipynb

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 "metadata": {
  "name": ""
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 "nbformat": 3,
 "nbformat_minor": 0,
 "worksheets": [
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   "cells": [
    {
     "cell_type": "code",
     "collapsed": false,
     "input": [
      "from selenium import webdriver\n",
      "from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait\n",
      "from bs4 import BeautifulSoup\n",
      "from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC\n",
      "import selenium.webdriver.support.ui as ui\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import csv\n",
      "\n",
      "cooks = []\n",
      "driver = webdriver.Firefox()\n",
      "df = pd.DataFrame(columns=[],index=[])\n",
      "#this is the function for getting profile stats for each school for each year\n",
      "def proffer(year,soup):\n",
      "    pr = {}\n",
      "    pr[\"Year\"] = year\n",
      "    try:\n",
      "        hep = soup.find_all('th')\n",
      "        for i,h in enumerate(hep):\n",
      "            if h.text.strip().encode('ascii', 'ignore') in ['School sector','School type','Year range',\n",
      "                                                  'Total enrolments','Location','Teaching staff',\n",
      "                                                  'Full-time equivalent teaching staff',\n",
      "                                                  'Non-teaching staff',\n",
      "                                                  'Full-time equivalent non-teaching staff',\n",
      "                                                  'School ICSEA value','Average ICSEA value',\n",
      "                                                  'Girls','Boys','Full-time equivalent enrolments',\n",
      "                                                  'Indigenous students',\n",
      "                                                  'Language background other than English3',\n",
      "                                                  'Student attendance rate','VET enrolments',\n",
      "                                                  'School-based apprenticeships and traineeships',\n",
      "                                                  'Senior secondary certificate awarded',\n",
      "                                                  'Completed senior secondary school']:\n",
      "                #print 's','|'+h.text.strip()+'|',h.next_sibling.next_sibling.text.strip()\n",
      "                pr[h.text.strip().encode('ascii', 'ignore')] = h.next_sibling.next_sibling.text.strip()\n",
      "            else:\n",
      "                pass\n",
      "        #results['Type'] = soup.find('th').text.strip()\n",
      "    except Exception as e:\n",
      "        print 'a',e#cats.append(t.th.text+\" | \"+s)\n",
      "    return pr\n",
      "\n",
      "###and this is the same for the results\n",
      "def resser(year,soup):\n",
      "    re = {}\n",
      "    types = ['Reading','Writing','Spelling','Grammar','Numeracy']   \n",
      "    for a,s in enumerate(types):\n",
      "        for t in soup.find_all('tr',attrs={\"class\":\"selected-school-row\"}):\n",
      "            re[t.th.text+\" | \"+s] = t.contents[(a+1)*2+1].span.text\n",
      "    return re  \n",
      "\n",
      "\n",
      "schools = []\n",
      "with open('schools2014.csv', 'rU') as csvfile:\n",
      "    spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|')\n",
      "    for row in spamreader:\n",
      "        schools.append(row[0])\n",
      "\n",
      "# to start the scraper, clear contents from the 2014.csv file\n",
      "count = 0\n",
      "with open('2014.csv', 'rU') as csvfile:\n",
      "    spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|')\n",
      "    for row in spamreader:\n",
      "        if row[0] == '':\n",
      "            pass\n",
      "        else:\n",
      "            count += 1  \n",
      "\n",
      "#and this goes through all the schools\n",
      "for item,s in enumerate(schools):\n",
      "    print item,s\n",
      "    if count > 1:\n",
      "        print 'data already exists'\n",
      "        df = pd.read_csv('2014.csv')\n",
      "        if int(s) in df['SMCLID'].unique():\n",
      "            print 'already in'\n",
      "            continue\n",
      "    ###Start with 2014\n",
      "    ###Profile info\n",
      "    results = {}\n",
      "    driver.get('http://myschool.edu.au/Home/Index/'+s)\n",
      "    for c in cooks:\n",
      "        if c[u'domain'] == u'myschool.edu.au':\n",
      "            #print c\n",
      "            driver.add_cookie(c)\n",
      "\n",
      "    wait = ui.WebDriverWait(driver, 20) # timeout after 10 seconds\n",
      "    wait.until(lambda driver: driver.find_elements_by_class_name('content-padding-sidemenu'))\n",
      "    cooks = driver.get_cookies()\n",
      "    soup = BeautifulSoup(driver.page_source)\n",
      "        \n",
      "    try:\n",
      "        ###get links to all years of profile info\n",
      "        tabs = soup.find(\"ul\",attrs={\"role\":\"tablist\"})\n",
      "        items = tabs.find_all(\"li\")\n",
      "        profs = {}\n",
      "        for t in items:\n",
      "            profs[t.a.text] = t.a['href']\n",
      "\n",
      "        #results in numbers\n",
      "        driver.get(driver.current_url.replace(\"SchoolProfile\",\"ResultsInNumbers\"))\n",
      "        soup = BeautifulSoup(driver.page_source)\n",
      "        \n",
      "        #get tab links\n",
      "        tabs = soup.find(\"ul\",attrs={\"role\":\"tablist\"})\n",
      "        itemr = tabs.find_all(\"li\")\n",
      "        resos = {}\n",
      "        for t in itemr:\n",
      "            resos[t.a.text] = t.a['href']\n",
      "            \n",
      "        #finances\n",
      "        #driver.get(driver.current_url.replace(\"ResultsInNumbers\",\"Finance\"))\n",
      "        #soup = BeautifulSoup(driver.page_source)\n",
      "\n",
      "        #get tab links\n",
      "        tabs = soup.find(\"ul\",attrs={\"role\":\"tablist\"})\n",
      "        itemr = tabs.find_all(\"li\")\n",
      "        finos = {}\n",
      "        for t in itemr:\n",
      "            finos[t.a.text] = t.a['href']\n",
      "\n",
      "        #Now do it  for each year:\n",
      "        yos = ['2014','2013','2012','2011','2010','2009','2008']\n",
      "        for u in yos:\n",
      "            if u in profs.keys():\n",
      "                results = {}\n",
      "                    \n",
      "                #get profile\n",
      "                if profs[u] != '#':\n",
      "                    try:\n",
      "                        driver.get('http://myschool.edu.au'+profs[u])\n",
      "                        wait = ui.WebDriverWait(driver, 20) # timeout after 10 seconds\n",
      "                        wait.until(lambda driver: driver.find_elements_by_class_name('content-padding-sidemenu'))\n",
      "                        cooks = driver.get_cookies()\n",
      "                        soup = BeautifulSoup(driver.page_source)\n",
      "                    except Exception as e:\n",
      "                        print 'd',e\n",
      "                        break\n",
      "                    results.update(proffer(u,soup))\n",
      "                \n",
      "                #get results\n",
      "                if resos[u] != '#':\n",
      "                    try:\n",
      "                        driver.get('http://myschool.edu.au'+resos[u])\n",
      "                        soup = BeautifulSoup(driver.page_source)\n",
      "                    except Exception as e:\n",
      "                        print 'e',e\n",
      "                    results.update(resser(u,soup))\n",
      "                    #some generic numbers\n",
      "                    try:\n",
      "                        results['SMCLID'] = s\n",
      "                        name = soup.find(\"h1\",attrs={\"class\":\"school-heading\"}).contents[1].text\n",
      "                        results['Name'] = name\n",
      "                    except Exception as e:\n",
      "                        print 'b',e#cats.append(t.th.text+\" | \"+s)\n",
      "                    \n",
      "                #and now for the finances\n",
      "                #if finos[u] !='#':\n",
      "                #    try:\n",
      "                #        driver.get('http://myschool.edu.au'+finos[u])\n",
      "                #        soup = BeautifulSoup(driver.page_source)\n",
      "                #    except Exception as e:\n",
      "                #        print 'f',e\n",
      "                #    for d in soup.find_all(\"td\",attrs={\"class\":\"finance-number\"}):\n",
      "                #            try:\n",
      "                #                if d.parent.contents[7].text.strip() == d.text.strip():\n",
      "                #                    results[d.parent.contents[5].text.strip()] = d.text.strip()\n",
      "                #            except:\n",
      "                #                pass\n",
      "                if results != {}:\n",
      "                    rs = pd.DataFrame(results,index=[1])\n",
      "                    df = df.append(rs,ignore_index=True)\n",
      "                    df.to_csv('2014.csv')\n",
      "    except Exception as e:\n",
      "        print 'z',e"
     ],
     "language": "python",
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     "outputs": [
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       "output_type": "stream",
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        "0 90780\n",
        "1"
       ]
      },
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       "output_type": "stream",
       "stream": "stdout",
       "text": [
        " 90787\n",
        "2"
       ]
      },
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       "output_type": "stream",
       "stream": "stdout",
       "text": [
        " 90786\n",
        "3"
       ]
      },
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       "output_type": "stream",
       "stream": "stdout",
       "text": [
        " 82292\n",
        "z"
       ]
      },
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       "output_type": "stream",
       "stream": "stdout",
       "text": [
        " 'NoneType' object has no attribute 'find_all'\n",
        "4 82290\n",
        "z"
       ]
      },
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        " 'NoneType' object has no attribute 'find_all'\n",
        "5 82296\n",
        "z"
       ]
      },
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        " 'NoneType' object has no attribute 'find_all'\n",
        "6 91580\n",
        "z"
       ]
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        " 'NoneType' object has no attribute 'find_all'\n",
        "7 90784\n",
        "8"
       ]
      },
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       "text": [
        " 91574\n",
        "9"
       ]
      },
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       "stream": "stdout",
       "text": [
        " 90897\n",
        "10"
       ]
      },
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       "text": [
        " 90628\n",
        "11"
       ]
      },
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        " 91023\n",
        "12"
       ]
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        " 90725\n",
        "13"
       ]
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        " 90724\n",
        "14"
       ]
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        " 90727\n",
        "15"
       ]
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        " 90726\n",
        "16"
       ]
      },
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       "text": [
        " 90721\n",
        "17"
       ]
      },
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        " 90720\n",
        "18"
       ]
      },
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        " 90723\n",
        "19"
       ]
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        " 90722\n",
        "20"
       ]
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        " 90729\n",
        "21"
       ]
      },
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        " 90728\n",
        "22"
       ]
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        " 90896\n",
        "23"
       ]
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        " 90629\n",
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       ]
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       "stream": "stdout",
       "text": [
        " 90852\n",
        "25"
       ]
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        "26"
       ]
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       ]
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       "text": [
        " 91457\n",
        "59"
       ]
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        "60"
       ]
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        " 91028\n",
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        " 90436\n",
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        "69"
       ]
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       "text": [
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       ]
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       "text": [
        " 90537\n",
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       ]
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        " 81905\n",
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       ]
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       "text": [
        " 90510\n",
        "77"
       ]
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       "text": [
        " 81909\n",
        "z"
       ]
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       "text": [
        " 'NoneType' object has no attribute 'find_all'\n",
        "78 81908\n",
        "z"
       ]
      },
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       "text": [
        " 'NoneType' object has no attribute 'find_all'\n",
        "79 90794\n",
        "80"
       ]
      },
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       "stream": "stdout",
       "text": [
        " 90488\n",
        "81"
       ]
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       "text": [
        " 90796\n",
        "82"
       ]
      },
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       "text": [
        " 90797\n",
        "83"
       ]
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       "text": [
        " 90790\n",
        "84"
       ]
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       "text": [
        " 90791\n",
        "85"
       ]
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       "text": [
        " 90792\n",
        "86"
       ]
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       "output_type": "stream",
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       "text": [
        " 90562\n",
        "87"
       ]
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       "stream": "stdout",
       "text": [
        " 90798\n",
        "88"
       ]
      },
      {
       "output_type": "stream",
       "stream": "stdout",
       "text": [
        " 90561\n",
        "89"
       ]
      },
      {
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       "stream": "stdout",
       "text": [
        " 90855\n",
        "90"
       ]
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       "text": [
        " 91097\n",
        "91"
       ]
      },
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       "output_type": "stream",
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       "text": [
        " 90996\n",
        "92"
       ]
      },
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       "output_type": "stream",
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       "text": [
        " 90506\n",
        "93"
       ]
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       "output_type": "stream",
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       "text": [
        " 90567\n",
        "94"
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       "text": [
        " 91091\n",
        "95"
       ]
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        "96"
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        " 90892\n",
        "97"
       ]
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        " 90890\n",
        "98"
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        " 90549\n",
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       ]
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       "text": [
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        "100"
       ]
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        " 90895\n",
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        "102"
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        " 90899\n",
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        " 90898\n",
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        " 91108\n",
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        "z"
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        " 'NoneType' object has no attribute 'find_all'\n",
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        "z"
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        "z"
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        "z"
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        " 'NoneType' object has no attribute 'find_all'\n",
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       "text": [
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        "689"
       ]
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        " 90574\n",
        "699"
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       "text": [
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       "text": [
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        " 91717\n",
        "b"
       ]
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        " list index out of range\n",
        "b"
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        " 90473\n",
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        " 90472\n",
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        " 90563\n",
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        " 90622\n",
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        " 81946\n",
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       "output_type": "stream",
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        " 81945\n",
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       ]
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       "output_type": "stream",
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        " 82200\n",
        "731"
       ]
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       "text": [
        " 91579\n",
        "z"
       ]
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