使用with open()新建对象写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子)import requestsfrom lxml import etree#发送Request请求url = https://book.douban.com/subject/1054917/comments/head ...
使用with open()新建对象
写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子)
import requests from lxml import etree #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36'} #解析HTML r = requests.get(url, headers=head) s = etree.HTML(r.text) comments = s.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()') #print(str(comments))#在写代码的时候可以将读取的内容打印一下 #保存数据open函数 with open('D:/PythonWorkSpace/TestData/pinglun.txt','w',encoding='utf-8') as f:#使用with open()新建对象f for i in comments: print(i) f.write(i+'\n')#写入数据,文件保存在上面指定的目录,加\n为了换行更方便阅读
这里指的注意的是: open函数的打开模式
参数 | 用法 |
---|---|
r | read只读。若不存在文件会报错。 |
w | write只写。若不存在文件会自动新建。 |
a | apend附加到文件末尾。 |
rb, wb, ab | 操作二进制 |
r+ | 读写模式打开 |
说道Pandas不得不说一下与之相关的两个数据分析工具包(注意:pandas 、numpy和matplotlib都需要事先安装,详细安装可见之前的博文关于pip方式安装包)
- numpy: (Numerical Python的简称),是高性能科学计算和数据分析的基础包
- pandas:基于Numpy创建的Python包,含有使数据分析工作变得更加简单的高级数据结构和操作工具
- matplotlib:是一个用于创建出版质量图表的绘图包(主要是2D方面)
import pandas as pd #导入pandas import numpy as np #导入numpy import matplotlib.pypolt as plt #导入matplotlib
接下来就演示pandas保存数据到CSV和Excel
#导入包
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4))#创建随机值 #print(df.head(2))#查看数据框的头部数据,默认不写为前5行,小于5行时全部显示;也可以自定义查看几行 print(df.tail())##查看数据框的尾部数据,默认不写为倒数5行,小于5行时全部显示;也可以自定义查看倒数几行 df.to_csv('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpy.csv')#存储到CSV中 #df.to_excel('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpy.xlsx')#存储到Excel中(需要提前导入库 pip install openpyxl)
实例中保存豆瓣读书的短评代码如下:
import requests from lxml import etree #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36'} #解析HTML r = requests.get(url, headers=head) s = etree.HTML(r.text) comments = s.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()') #print(str(comments))#在写代码的时候可以将读取的内容打印一下 ''' #保存数据open函数 with open('D:/PythonWorkSpace/TestData/pinglun.txt','w',encoding='utf-8') as f:#使用with open()新建对象f for i in comments: print(i) f.write(i+'\n')#写入数据,文件保存在上面指定的目录,加\n为了换行更方便阅读 ''' #保存数据pandas函数 到CSV 和Excel import pandas as pd df = pd.DataFrame(comments) #print(df.head())#head()默认为前5行 df.to_csv('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpyCSV.csv') #df.to_excel('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpyEx.xlsx')
待续....
待续...
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本文标题为:Python 保存数据的方法(4种方法)
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