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  • python爬虫数据写入excel
    2022-05-07 20:14:05

    本性项目从淘车网爬取数据并将爬下来的数据生成excle表格

    安装 lxml和XlsxWriter库的时候飘红,从Terminal和Python interpreter安装都不行,最后试了试cmd。好像是先从cmd用清华镜像装,再从Python interpreter装,刚开始Python interpreter也装不上 

    # -*- codeing = utf-8 -*-
    # @Time : 2022/5/6 21:42 下午
    # @Auther :ywx
    # @File : 爬虫2.py
    # @Software: PyCharm
    import requests
    import xlrd
    import xlwt
    from lxml import etree
    import xlsxwriter
    
    url='https://beijing.taoche.com/landrover/'
    #设置请求头
    headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/100.0.4896.127 Safari/537.36 Edg/100.0.1185.50'}
    #通过状态码判断网页请求是否成功
    def get(uel):
        response = requests.get(url,headers=headers)
        if response.status_code==200:
         print("success!")
        else:
         print("false")
    #爬
    def parse(url):
        response = requests.get(url, headers=headers)
        #定义选择器
        selector = etree.HTML(response.text)
        name = selector.xpath('//a/span/text()')
        originalprice = selector.xpath('//i[@class="onepaynor"]/text()')
    
        print(name,originalprice)
    
        # for i in range(len(name)):
        #print(name[i], originalprice[i])
    
        #视频课创建表格
        workbook = xlsxwriter.Workbook('taoche_spider.xlsx')
        worksheet = workbook.add_worksheet()
        for i in range(len(name)):
            #在第i行,第1列,写入originalprice
            worksheet.write(i,0,name[i])
        for i in range(len(originalprice)):
            worksheet.write(i, 1, originalprice[i])
        workbook.close()
    
    
    
    get(url)
    parse(url)
    
    

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  • 如何将爬虫获取的数据写入Excel,这一点我在爬虫文章几乎都是采用这种方式来进行操作的 写入Excel的目的是为了后续更加方便的使用pandas对数据进行清洗、筛选、过滤等操作。 为进一步数据研究、可视化打基础。 ...

    如何将爬虫获取的数据写入Excel,这一点我在爬虫文章几乎都是采用这种方式来进行操作的

    写入Excel的目的是为了后续更加方便的使用pandas对数据进行清洗、筛选、过滤等操作。

    为进一步数据研究、可视化打基础。

    1. 自定义写入Excel

    python写入Excel的方式有很多,常用的支持python操作的库有 

    xlsxwriterpandas、openpyxl

    今天咱们只介绍我常用到的openpyxl

    1. 创建workbook

    2.创建worsheet

    3.数据写入sheet

    4.数据写入sheet

    5.保存到excel

    既然说到爬虫数据写入Excel。那我们直接上爬虫案例

    网页的分析和数据的爬取我们可以参考:

    Python实战|腾讯招聘你干什么?python可视化告诉你

    如图我们现在已经成功的将数据打印出来了,接下来我们考虑的就是如何将这些数据保存到Excel中。

    图片

    前面说到我们这里使用的Python库是openpyxl来实现这一操作。

    所以第一步

    openpyxl的下载

    图片

    或者自行下载whl文件安装

    https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

    图片

    导入库

    使用import导入openpyxl库,为后续方便调用,

    可以使用as关键字来简写库名

    import openpyxl as op

    1. 创建workbook

    ws = op.Workbook()

    2.创建worsheet

    wb = ws.create_sheet(index=0)

    3. 头文件

        wb.cell(row=1, column=1, value='职位名称')
        wb.cell(row=1, column=2, value='国家')
        wb.cell(row=1, column=3, value='城市')
        wb.cell(row=1, column=4, value='职位分类')
        wb.cell(row=1, column=5, value='职位更新时间')
        wb.cell(row=1, column=6, value='职位要求')

    3.数据写入sheet

          # 加入count是为了换行写入数据
          count = 2 
          
          # 要写入excel的数据
          post_name = job['RecruitPostName']  # 职位名称
          country_name = job['CountryName']  # 国家
          loc_name = job['LocationName']  # 城市
          category_name = job['CategoryName']  # 职位分类
          last_up_time = job['LastUpdateTime']  # 职位更新时间
          responsibility = job['Responsibility']  # 职位要求
          
          # 打印获取到的数据
          print(post_name, country_name, loc_name, category_name, last_up_time, responsibility)
          
          # 将数据写入到下一行
          wb.cell(row=count, column=1, value=post_name)
          wb.cell(row=count, column=2, value=country_name)
          wb.cell(row=count, column=3, value=loc_name)
          wb.cell(row=count, column=4, value=category_name)
          wb.cell(row=count, column=5, value=last_up_time)
          wb.cell(row=count, column=6, value=responsibility)
          
          # count加1,进入到下一行写入数据
          count += 1

    4.保存excel

      # 保存数据
      ws.save('腾讯职位.xlsx')

    四步走轻松将你的数据写入到Excel

    图片

    还有更多的表头、边框、颜色设置等在此不再赘述哈

    有需要的可自行百度哈。

    2. 函数式写入Excel

    import openpyxl as op
    
    id = [1, 2, 3]
    name = ['张三', '李四', '王五']
    age = [21, 20, 122]
    address = ['北京', '上海', '广州']
    infos = [id, name, age, address]
    
    
    def op_toexcel(data): # openpyxl库储存数据到excel
        wb = op.Workbook() # 创建工作簿对象
        ws = wb['Sheet'] # 创建子表
        ws.append(['序号', '姓名', '年龄', '住址']) # 添加表头
        for i in range(len(data[0])):
            d = data[0][i], data[1][i], data[2][i], data[3][i]
            ws.append(d) # 每次写入一行
        wb.save('测试.xlsx')

    图片

    3. pandas写入Excel

    id = [1, 2, 3]
    name = ['张三', '李四', '王五']
    age = [21, 20, 122]
    address = ['北京', '上海', '广州']
    infos = [id, name, age, address]
    
    # pandas库储存数据到excel
    def pd_toexcel(data):
        # 用字典设置DataFrame所需数据
        dfData = {
            '序号': data[0],
            '姓名': data[1],
            '年龄': data[2],
            '住址': data[3]
    
        }
        # 创建DataFrame
        df = pd.DataFrame(dfData)
        # 存表,去除原始索引列(0,1,2...)
        df.to_excel('测试.xlsx', index=False)

    图片

    如有不足之处,烦请大佬们不吝赐教。及时指正。一起进步!

    展开全文
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  • python爬虫——爬取数据导入excel

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    创建完成后,将数据导入到excel表中 【完整代码】 from bs4 import BeautifulSoup #解析网页 import re #正则表达式,进行文字匹配 import urllib.request,urllib.error #制定url,获取网页数据 import xlwt #进行...

    1、导入第三方库

    requests库、re、html、xlwt

    from bs4 import BeautifulSoup #解析网页
    import re #正则表达式,进行文字匹配
    import urllib.request,urllib.error  #制定url,获取网页数据
    import xlwt  #进行excel操作
    import sqlite3  #进行SQLite数据库操作
    

    2、申请访问网页

    def askURL(url):
        head = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.116 Safari/537.36"
        } #伪装成网页的形式,请求网页信息
        request = urllib.request.Request(url,headers=head)
        html = ""
        try:
            response = urllib.request.urlopen(request)
            html = response.read().decode("utf-8")
            #print(html)
        except urllib.error.URLError as e:
            if hasattr(e,"code"):
                print(e.code)
            if hasattr(e,"reason"):
                print(e.reason)
        return html
    

    url:想要爬取的网址

    User-Agent获取方法:
    在这里插入图片描述

    3、获取数据(正则表达式)

    #电影链接
    findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')
    #封面图片
    findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)".*>',re.S)
    #电影名称
    findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
    #评分
    findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
    #评价人数
    findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')
    #概况
    findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
    #电影详细内容
    findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>',re.S)
    

    通过查看网页源代码,找出要获取数据的“格式”,用正则表达式来获取数据
    (.*?)是要获取的数据,不加括号则无法获取

    4、创建excel表

    book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0)
    sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250',cell_overwrite_ok=True)
    book.save('豆瓣电影Top250.xls')
    

    创建完成后,将数据导入到excel表中


    【完整代码】

    from bs4 import BeautifulSoup #解析网页
    import re #正则表达式,进行文字匹配
    import urllib.request,urllib.error  #制定url,获取网页数据
    import xlwt  #进行excel操作
    import sqlite3  #进行SQLite数据库操作
    
    def main():
        baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
        #爬取网页
        datalist = getData(baseurl)
        #保存数据
        savepath = "豆瓣电影Top250.xls"
        saveData(datalist,savepath)
    #电影链接
    findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')
    #封面图片
    findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)".*>',re.S)
    #电影名称
    findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
    #评分
    findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
    #评价人数
    findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')
    #概况
    findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
    #电影详细内容
    findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>',re.S)
    
    #爬取网页
    def getData(baseurl):
        datalist = []
        for i in range(0,10):
            url = baseurl + str(i*25)
            html = askURL(url)
    
    
            #逐一解析数据
            soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
            for item in soup.find_all('div',class_="item"):
                #print(item)
                data = []
                item = str(item)
    
                Link = re.findall(findLink,item)[0]
                data.append(Link)
    
                ImgSrc = re.findall(findImgSrc,item)[0]
                data.append(ImgSrc)
    
                Title = re.findall(findTitle,item)
                if len(Title)==2:
                    ctitle = Title[0]
                    data.append(ctitle)
                    otitle = Title[1].replace("/","")
                    data.append(otitle)
                else:
                    data.append(Title[0])
                    data.append(' ')
    
                Rating = re.findall(findRating,item)[0]
                data.append(Rating)
    
                Judge = re.findall(findJudge,item)[0]
                data.append(Judge)
    
                Inq = re.findall(findInq,item)
                if len(Inq) !=0:
                    Inq = Inq[0].replace("。","")
                    data.append(Inq)
                else:
                    data.append(" ")
    
                Bd = re.findall(findBd,item)[0]
                Bd = re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?'," ",Bd)
                data.append(Bd.strip())
    
                datalist.append(data)    #把处理好的一个电影信息存储到datalist中
        #解析网页
        return datalist
    
    #获取指定一个网页内容
    def askURL(url):
        head = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.116 Safari/537.36"
        } #伪装成网页的形式,请求网页信息
        request = urllib.request.Request(url,headers=head)
        html = ""
        try:
            response = urllib.request.urlopen(request)
            html = response.read().decode("utf-8")
            #print(html)
        except urllib.error.URLError as e:
            if hasattr(e,"code"):
                print(e.code)
            if hasattr(e,"reason"):
                print(e.reason)
        return html
    #保存数据
    def saveData(datalist,savepath):
        print("save....")
        book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0)
        sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250',cell_overwrite_ok=True)
        col = ("电影详情链接","封面链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息","")
        for i in range(0,8):
            sheet.write(0,i,col[i])
        for i in range(0,250):
            print("第%d条"%(i+1))
            data = datalist[i]
            for j in range(0,8):
                sheet.write(i+1,j,data[j])
        book.save('豆瓣电影Top250.xls')
    
    
    main()
    print("爬取完毕")
    

    【运行结果】

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 1、介绍本身是有很多功能的,比如说格式调试,图表展示,公式计算等内容,但是对于我们在爬虫中,我们关注的仅仅是纯数据,其他的格式内容,咱们暂时不提。我们使用操作的时候,我们要使用两个模块,分别是和,下面...

    ExcelMicrosoft为使用WindowsApple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具,再加上成功的市场营销,使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。在1993年,作为Microsoft Office的组件发布了5.0版之后,Excel就开始成为所适用操作平台上的电子制表软件的霸主。

    图片

    1、介绍


    excel本身是有很多功能的,比如说格式调试,图表展示,公式计算等内容,但是对于我们在python爬虫中,我们关注的仅仅是纯数据,其他的格式内容,咱们暂时不提。

    我们使用python操作excel的时候,我们要使用两个模块,分别是xlrdxlwt,下面我们就分别使用python下的pip命令来安装下这两个模块。

    2、安装

    pip install xlrd=1.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    pip install xlwt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    
    

    3、python读取excel表格

    3.1 创建测试文件

    首先我们先创建一个名字为ceshi.xlsx的测试文件,以供我们使用,文件如下:

    图片

    3.2 读取excel中所有sheet的信息

    在这里有好几种方式,我们分别来尝试下;

    (1)获取所有的sheet

    import xlrd
    
    Workbook = xlrd.open_workbook('ceshi.xlsx')
    Sheet_Names = Workbook.sheet_names()
    print(Sheet_Names)
    
    

    运行结果如下:

    ['汇总', '姓名', '年龄', '地区', '出生年月', '爱好']
    
    

    (2)根据索引获取sheet

    import xlrd
    
    Workbook = xlrd.open_workbook('ceshi.xlsx')
    Sheet_Names = Workbook.sheet_by_index(0)
    print(Sheet_Names.name)
    
    

    运行结果如下:

    汇总
    
    

    从上面我们可以看到,我们根据索引为“0”,获取到了第一个sheet,那么同理,要获取第二个sheet的话,我们是不是应该配置索引为“1”即可;

    (3)根据名字获取sheet

    import xlrd
    
    Workbook = xlrd.open_workbook('ceshi.xlsx')
    Sheet_Name = Workbook.sheet_by_name('出生年月')
    print(Sheet_Name.name)
    
    

    运行结果如下:

    出生年月
    
    

    (4)获取所有sheet对象

    import xlrd
    
    Workbook = xlrd.open_workbook('ceshi.xlsx')
    Sheet_Names = Workbook.sheets()
    print(Sheet_Names)
    for i in Sheet_Names:
        print(i.name)
    
    

    运行结果如下:

    [<xlrd.sheet.Sheet object at 0x000001554E142E20>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x000001554E142F10>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x000001554E142F40>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x000001554E142F70>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x000001554E151A60>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x000001554E131DC0>]
    汇总
    姓名
    年龄
    地区
    出生年月
    爱好
    
    

    3.3 获取该sheet中的行数和列数

    import xlrd
    
    WorkBook = xlrd.open_workbook('ceshi.xlsx')
    Sheet_Name = WorkBook.sheet_by_name('汇总')
    print("名字为{}的sheet中,一共有{}行".format(Sheet_Name.name, Sheet_Name.nrows))
    print("名字为{}的sheet中,一共有{}列".format(Sheet_Name.name, Sheet_Name.ncols))
    
    

    运行结果如下:

    名字为汇总的sheet中,一共有9行
    名字为汇总的sheet中,一共有5列
    
    

    4、使用python获取excel中指定单元格的数据

    Cell就表示单元格,单元格也就是excel中的最小单位,一个个小格子就是单元格。

    且,在python中,每一行和列都是从0开始,从左上角依次类推+1的。

    4.1 获取指定行和列的cell对象

    方法:

    sheet.cell(row,col)
    
    

    示例代码:

    import xlrd
    
    Workbook = xlrd.open_workbook('ceshi.xlsx')
    Sheet_Name = Workbook.sheet_by_index(0)
    print(Sheet_Name.cell(0, 1))  # 获取第0行,第1列的数据,也就是B1单元格的数据
    
    

    运行结果如下:

    text:'年龄'
    
    

    4.2 获取指定行的某几列的cell对象

    方法:

    sheet.row_slice(row,start_col,end_col)
    
    

    示例代码:

    import xlrd
    
    Workbook = xlrd.open_workbook('ceshi.xlsx')
    Sheet_Name = Workbook.sheet_by_index(0)
    print(Sheet_Name.row_slice(1, 0, 5))  # 获取第一行的0-5列之间的,不包括第5列
    
    

    运行结果如下:

    [text:'张三', number:18.0, text:'北京', xldate:36526.0, text:'吃饭']
    
    

    4.3 获取指定列的某几行的cell对象

    方法:

    sheet.col_slice(col,start_row,end_row)
    
    

    示例代码如下:

    import xlrd
    
    Workbook = xlrd.open_workbook('ceshi.xlsx')
    Sheet_Name = Workbook.sheet_by_index(0)
    print(Sheet_Name.col_slice(0, 0, 5))  # 获取第0列的,0-5行之间的数据,不包括第5行
    
    

    运行结果如下:

    [text:'姓名', text:'张三', text:'李四', text:'王五', text:'赵六']
    
    

    4.4 获取指定行和列的值

    方法:

    sheet.cell_value(row,col)
    
    

    示例代码如下:

    import xlrd
    
    Workbook = xlrd.open_workbook('ceshi.xlsx')
    Sheet_Name = Workbook.sheet_by_index(0)
    print(Sheet_Name.cell_value(1, 2))  # 获取第1行,第二列的单元格的数据,即C2的数据
    
    

    运行结果如下:

    北京
    
    

    4.5 获取指定行的某几列的值

    方法:

    sheet.row_values(row,start_col,end_col)
    
    

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