python爬虫
Python作为现阶段最流行的语言，对于网络的爬取和海量数据的分析，python更胜一筹。
Comma Separated Values，简称 CSV ，它是一种以逗号分隔数值的文件类型。在数据库或电子表格中，它是最常见的导入导出格式，它以一种简单而明了的方式存储和共享数据， CSV 文件通常以纯文本的方式存储数据表，由于爬虫的数据量高效且巨大，今天具体讲一下 Python 对 csv 格式的文件处理。
首先我们先准备一个 csv 文件，命名为 csv_test.csv 。
数据源如下：
| 姓名 | 年龄 | 电话 |
|---|---|---|
| 小P | 18 | 138001380000 |
| 小Y | 22 | 138001380000 |
1、CSV写入
import csv # 若存在文件，打开csv文件，若不存在即新建文件 # 如不设置newline=''，每行数据会隔一行空白行 csvfile = open('csv_test.csv', 'w', newline='') # 将文件加载到csv对象中 writer = csv.writer(csvfile) # 写入一行数据 writer.writerow(['姓名', '年龄', '电话']) # 多行数据写入 data = [ ('小P', '18', '138001380000'), ('小Y', '22', '138001380000') ] writer.writerows(data) # 关闭csv对象 csvfile.close()
2、csv列表字典写入
import csv csvfile = open('csv_test.csv', 'r') # 以列表形式输出 reader = csv.reader(csvfile) # 以字典形式输出，第一行作为字典的键 # reader = csv.DictReader(csvfile) rows = [row for row in reader] print(rows) import csv csvfile = open('csv_test.csv', 'r') # 以列表形式输出 reader = csv.reader(csvfile) for row in reader: if '小P' in row: print(row) # 以字典形式输出，第一行作为字典的键 # reader = csv.DictReader(csvfile) # for row in reader: # if row['姓名']== '小P': # print(row)
3、xlwt控制Excel
import xlwt # 新建一个Excel文件 wb = xlwt.Workbook() # 新建一个Sheet ws = wb.add_sheet('Python', cell_overwrite_ok=True) # 定义字体对齐方式对象 alignment = xlwt.Alignment() # 设置水平方向 # HORZ_GENERAL, HORZ_LEFT, HORZ_CENTER, HORZ_RIGHT, HORZ_FILLED # HORZ_JUSTIFIED, HORZ_CENTER_ACROSS_SEL, HORZ_DISTRIBUTED alignment.horz = xlwt.Alignment.HORZ_CENTER # 设置垂直方向 # VERT_TOP, VERT_CENTER, VERT_BOTTOM, VERT_JUSTIFIED, VERT_DISTRIBUTED alignment.vert = xlwt.Alignment.VERT_CENTER # 定义格式对象 style = xlwt.XFStyle() style.alignment = alignment # 合并单元格write_merge(开始行, 结束行, 开始列, 结束列, 内容, 格式) ws.write_merge(0, 0, 0, 5, 'Python网络爬虫', style) # 写入数据wb.write(行,列,内容) for i in range(2, 7): for k in range(5): ws.write(i, k, i+k) # Excel公式xlwt.Formula ws.write(i, 5, xlwt.Formula('SUM(A'+str(i+1)+':E'+str(i+1)+')')) # 插入图片，insert_bitmap(img, x, y, x1, y1, scale_x=0.8, scale_y=1) # 图片格式必须为bmp # x表示行数，y表示列数 # x1表示相对原来位置向下偏移的像素 # y1表示相对原来位置向右偏移的像素 # scale_x，scale_y缩放比例 ws.insert_bitmap('E:\test.bmp', 9, 1, 2, 2, scale_x=0.3, scale_y=0.3) # 保存文件 wb.save('file.xls')
4、xlrd获取Excel
import xlrd wb = xlrd.open_workbook('file.xls') # 获取Sheets总数 ws_count = wb.nsheets print('Sheets总数：', ws_count) # 通过索引顺序获取Sheets # ws = wb.sheets()[0] # ws = wb.sheet_by_index(0) # 通过Sheets名获取Sheets ws = wb.sheet_by_name('Python') # 获取整行的值（以列表返回内容） row_value = ws.row_values(3) print('第4行数据：', row_value) # 获取整列的值（以列表返回内容） row_col = ws.col_values(3) print('D列数据：', row_col) # 获得所有行列 nrows = ws.nrows ncols = ws.ncols print('总行数：', nrows, '，总列数：', ncols) # 获取某个单元格内容cell(行, 列) cell_F3 = ws.cell(2, 5).value print('F3内容：', cell_F3) # 使用行列索引获取某个单元格内容 row_F3 = ws.row(2)[5].value col_F3 = ws.col(5)[2].value print('F3内容：', row_F3, 'F3内容：', col_F3)
等等.......................
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