@TOC
1 需要起源
- 获取网页指定区域数据，并进行保留；
- 简略说就是 pa chong 的需要了。
2 需要细节
留神：请文化上网，本文仅作为学习用。讲述的是思路和办法，所以对被测试网站要害数据进行暗藏。如有须要，可学习思路后自行找测试对象进行学习。
- 某网站，进入后如下，有很多数据分类：
- 进入某个分类后有很多小分类，如电阻器中的页面：
- 而每个小类又有很多数据，那咱们就是要把这些数据下载下来进行保留：
3 设计剖析
依据以上【需要细节】，咱们曾经大略明确须要做啥，就是要下载一个大的分类下的小类中的内容：
- 要申请对应页面数据，那咱们须要用到的
requests.get办法； - 申请完数据后，要获取对应元素的 html，要用到
etree.HTML和tree.xpath办法； - 因为这些大类或小类，其实实质上都是不同的链接，从页面看咱们可能须要获取
a标签，那么须要应用BeautifulSoup进行页面解析； - 下载下来的数据，咱们要进行保留到
html格局的文件中，那咱们要用到根本的数据写入，比方open和write办法； - 想把下载下来的
html原格局保留到 excel 中，那须要对html和excel格局进行解析，须要应用pandas进行解决； - 这个两头过程中，须要对文件和门路进行解决，所以还须要用到
Path办法； - 最初咱们把脚本打包成 exe 不便运行和应用，那须要用到打包工具
Pyinstaller解决。
4 技术栈
- 从【3 设计剖析】来看，咱们须要用到以下工具环境。
| 工具 | 版本 | 用处 |
|---|---|---|
Python |
V3.7.0 | 脚本设计 |
beautifulsoup4 |
V4.11.1 | html 页面数据解析 |
lxml |
V4.6.3 | etree.HTML、tree.xpath获取对应元素的 html |
pandas |
V1.1.5 | excel 数据处理 |
requests |
V2.24.0 | 页面数据申请 |
- 复制以下内容命名为
requirements.txt，间接应用pip install -r requirements.txt即可装置须要的包；
beautifulsoup4==4.11.1
lxml==4.6.3
pandas==1.1.5
requests==2.24.05 设计实现
- 先引入所有须要的包：
import requests
from lxml import etree
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas
import os
import time
from pathlib import Path- 创立基类 Tools：
class Tools(object):
"""公共办法（工具）作为基类被后续调用"""5.1 封装公共办法类 Tools
5.1.1 封装数据申请办法 get_category
- 创立办法 get_category，传入四个参数：
def get_category(self,
curt_url,
curt_xpath,
curt_list,
curt_headers):
"""
申请办法封装
:param curt_url: 申请地址
:param curt_xpath: 对应 table xpath
:param curt_list: 寄存列表
:param curt_headers: 申请头
:return: 无返回
"""- 为什么要这么做？为了防止代码冗余，后续有很多中央用到数据申请和获取，所以进行了封装。而传入的四个参数，根本是变动的，所以用到时候，传入须要的参数即可；
- 在每次申请前加个提早：
time.sleep(1)，防止申请太过频繁； - 应用
requests.get办法，获取指标地址数据，其中要退出两个参数，次要防止申请报 SSl 谬误：
res = requests.get(curt_url,
verify=False,
headers=curt_headers) - 应用
etree.HTML办法返回的数据进行 html 转换：
tree = etree.HTML(res.content) - 应用
tree.xpath办法获取该页面中指定元素的内容：
div = tree.xpath(curt_xpath) - 应用以下办法进行格局转换，获取的数据是 byte 字节，转换成 str 类型；
div_str = etree.tostring(div[0])
div_str1 = str(div_str, "UTF-8") - 应用
BeautifulSoup办法解析页面 html，获取a标签的所有链接内容，就是大类或小类的名字对应的链接了；
soup = BeautifulSoup(div_str1)
for k in soup.find_all('a'):
curt_list.append(k['href']) get_category办法源码：
def get_category(self,
curt_url,
curt_xpath,
curt_list,
curt_headers):
"""
申请办法封装
:param curt_url: 申请地址
:param curt_xpath: 对应 table xpath
:param curt_list: 寄存列表
:param curt_headers: 申请头
:return: 无返回
"""
time.sleep(1)
res = requests.get(curt_url,
verify=False,
headers=curt_headers) # 接口数据申请办法
tree = etree.HTML(res.content) # 获取返回数据的内容
div = tree.xpath(curt_xpath) # 获取以后页面须要的 table xpath 对应的内容
div_str = etree.tostring(div[0]) # 格局转换
div_str1 = str(div_str, "UTF-8") # byte 转为 str
# print(div_str1)
soup = BeautifulSoup(div_str1) # BeautifulSoup 解析页面 html
for k in soup.find_all('a'): # 获取 a 标签
curt_list.append(k['href'])5.1.2 封装 html 数据写入办法 write_html
- 就是把以上获取的内容存入 html 格局的文件中；
- 这个简略，间接上代码：
def write_html(self, file, txt):
"""
公共办法：把获取的数据写入文本内容到文件【html 格局】:param file: 文件名
:param txt: 文本内容
:return: 返回胜利或失败
"""
try:
with open(file, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(txt)
time.sleep(3)
f.close()
return f"{file}写入: 胜利"
except:
return f"{file}写入: 失败"5.1.3 封装 html 转 excel 办法 html_to_excel
- 简略说，就是把 html 文件转换成 excel 格局；
- 传入五个参数：
def html_to_excel(self,
base_dir,
big_dir,
small_dir,
full_path,
new_file_path):
"""
将 html 文件转换成 excel 格局的文件
:param base_dir: 文件寄存基地址，默认脚本的上一层目录
:param big_dir: 大类目录
:param small_dir: 小类目录
:param excel_dir: 寄存 excel 目录
:param sheet_n: 寄存 sheet 的名称 = 小类
:param full_path: 所有 sheet 合并目录
:param new_file_path: 最终合并的某个小类的 excel
:return: 无返回
"""- 大略思路是：
①关上指定目录下的 html 格式文件；
②循环遍历所有的 html 格式文件，应用 pandas.read_html 进行数据读取；
③应用 pandas.ExcelWriter 办法写入 excel；
④写入 excel 后是每个 html 寄存在每个 sheet 中；
⑤合并所有的 sheet 为一个 excel。
- 间接上代码：
def html_to_excel(self,
base_dir,
big_dir,
small_dir,
full_path,
new_file_path):
"""
将 html 文件转换成 excel 格局的文件
:param base_dir: 文件寄存基地址，默认脚本的上一层目录
:param big_dir: 大类目录
:param small_dir: 小类目录
:param excel_dir: 寄存 excel 目录
:param sheet_n: 寄存 sheet 的名称 = 小类
:param full_path: 所有 sheet 合并目录
:param new_file_path: 最终合并的某个小类的 excel
:return: 无返回
"""excel_dir = base_dir +"\\"+ big_dir +"\\"+ small_dir +"\\"
sheet_n = small_dir
# sheet_n = "1- 陶瓷电容器"
os.chdir(excel_dir)
for filename in os.listdir(excel_dir):
print(filename)
try:
with open(excel_dir + filename, 'rb') as f:
df = pandas.read_html(f.read(), header=1, encoding='utf-8')
bb = pandas.ExcelWriter(excel_dir + filename + ".xlsx")
df[0].to_excel(bb, index=False)
bb.close()
except Exception as e:
print("异样：" + e)
time.sleep(3)
workbook = pandas.ExcelWriter(full_path)
folder_path = Path(excel_dir)
file_list = folder_path.glob('*.xlsx*')
for i in file_list:
stem_name = i.stem
data = pandas.read_excel(i, sheet_name=0)
data.to_excel(workbook, sheet_name=stem_name, index=False)
time.sleep(2)
workbook.save()
workbook.close()
time.sleep(2)
data2 = pandas.read_excel(full_path, sheet_name=None)
data3 = pandas.concat(data2, ignore_index=True)
# new_file_path = "合并.xlsx"
data3.to_excel(new_file_path, sheet_name=sheet_n, index=False)5.2 两个全局变量寄存获取的数据名称
category_list = [] # 寄存所有大类
category_list_small = [] # 寄存所有小类5.3 创立数据处理和获取类 DataBase
5.3.1 初始化类
def __init__(self):
# self.tools = Tools()
self.url = 'xxxx' # 指标网站
self.headers = {'Connection': 'close'} # 申请头，防止 ssl 报错
# self.big_num = 3 # 第几个大类，从 0 开始
# self.small_num = 0 # 第几个小类，从 0 开始
self.net_xpath = '/html/body/div[5]/div/div[2]' # 网站所有大类的 table xpath
self.xpath_big = ['/html/body/div[3]/div[2]'] # 对应大类中的小类的 table xpath
self.xpath_small = ['/html/body/div[4]/div'] # 对应小类的内容 table xpath5.3.2 获取所有大类名称存入列表
def get_big_category(self):
"""获取网站中所有的类别，寄存列表中"""
self.get_category(self.url,
self.net_xpath,
category_list,
self.headers)
print(f"1========={category_list}")5.3.3 获取所有大类中小类的名称存入列表
def get_small_category(self, big_num):
"""获取某个大类中小类所有的类别，寄存列表中"""
self.get_category(f'{self.url}{category_list[big_num]}',
self.xpath_big[0],
category_list_small,
self.headers)
print(f"获取的大类是：{category_list[big_num]}，如下：")5.3.4 获取小类中页面的内容
def get_small_content(self, i, small_num):
"""获取小类中所有内容"""
print(f"获取的大类对应的小类是：{category_list_small[small_num]}")
time.sleep(1)
url_1 = f'{self.url}{category_list_small[small_num]}?page={i}'
print(f"申请的小类的域名为：{url_1}")
res = requests.get(url_1, verify=False, headers=self.headers)
tree = etree.HTML(res.content)
div = tree.xpath(self.xpath_small[0])
div_str = etree.tostring(div[0])
div_str1 = str(div_str, "UTF-8")
time.sleep(2)
return div_str15.4 办法调用 main 设计
5.4.1 输入输出规定
def main():
print("*" * 20)
print("在运行前请所相熟下规定：\n"
"1、依照网页显示，大类名称输出 数字 - 大类名称，如 1 - 电阻器 \n"
"2、小类名称输出 数字 - 小类名称，如 1 - 固定电阻器 \n"
"3、大小类前边的数字示意第几个 \n"
"4、如果输错不做判断，只是寄存的门路须要本人查找，倡议一次性输出正确 \n"
"5、！！！！！程序执行过程请勿敞开任何窗口！！！！！")
print("*" * 20)5.4.2 对以后脚本门路进行解决
base_file = os.path.dirname(os.path.abspath("test_database_final.py"))
print("#" * 20)
print("程序将开始执行，请稍后......\n"
"程序曾经启动~\n"
f"程序启动目录为：{base_file}\n"
"初始化数据......")
print("&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&\n"
"1- 电阻器 2- 连接器 3- 连接器支架 4- 电容器 5- 振荡器 \n"
"6- 晶体 / 谐振器 7- 电源电路 8- 开关 9- 传感器 / 温度传感器 10- 光电 \n"
"11- 光纤 12- 二极管 13- 电路爱护 14- 存储 15- 信号电路 \n"
"16- 电感器 17- 端子 18- 插座 19- 微控制器和处理器 20- 射频和微波 \n"
"21- 逻辑 22- 晶体管 23- 继电器 24- 转换器 25- 过滤器 \n"
"26- 触发安装 27-RC 网络 28- 可编程逻辑 29- 电信电路 30- 驱动程序和接口 \n"
"31- 放大器电路 32- 耐热撑持安装 33- 变压器 34- 生产电路 35- 电池 \n"
"&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&")5.4.3 从键盘输入要获取的数据信息
big = input("请输出大类的名称(如 1 - 电阻器):")
small = input("请输出小类的名称(如 1 - 固定电阻器):")
num = int(input("请输出小类的页数(如 50, 须要从网站查看):"))
b_n = int(input("请输出该大类对应的序号，共 35 个大类，从左到右数从 0 开始，比方 0："))
m_n = int(input("请输出该小类对应的序号，从 0 开始，比方 0:"))
print(f"通过输出，咱们要获取的数据为: 第 {b_n + 1} 个大类中的第 {m_n + 1} 个小类 \n"
f"即：{big}中的{small}")5.4.4 数据调用
data_base = DataBase()
data_base.get_big_category()
data_base.get_small_category(b_n)5.4.5 循环换入每页中的数据
for i in range(1, num+1):
get_content = data_base.get_small_content(i, m_n)
print(f"第 {i} 次获取：获取的数据开始写入文件，文件名为：第 {i} 页.html")
file = f"{base_file}\\{big}\\{small}"
if os.path.exists(file) is False:
os.makedirs(file)
data_base.write_html(file=f"{file}\\ 第 {i} 页.html",
txt=get_content)
time.sleep(1)5.4.6 获取的数据合并存入最终的 excel
data_base.html_to_excel(base_file,
big,
small,
f"{small}sheet.xlsx",
f"{small}.xlsx")5.4.7 main 办法源码
def main():
print("*" * 20)
print("在运行前请所相熟下规定：\n"
"1、依照网页显示，大类名称输出 数字 - 大类名称，如 1 - 电阻器 \n"
"2、小类名称输出 数字 - 小类名称，如 1 - 固定电阻器 \n"
"3、大小类前边的数字示意第几个 \n"
"4、如果输错不做判断，只是寄存的门路须要本人查找，倡议一次性输出正确 \n"
"5、！！！！！程序执行过程请勿敞开任何窗口！！！！！")
print("*" * 20)
base_file = os.path.dirname(os.path.abspath("test_database_final.py"))
print("#" * 20)
print("程序将开始执行，请稍后......\n"
"程序曾经启动~\n"
f"程序启动目录为：{base_file}\n"
"初始化数据......")
print("&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&\n"
"1- 电阻器 2- 连接器 3- 连接器支架 4- 电容器 5- 振荡器 \n"
"6- 晶体 / 谐振器 7- 电源电路 8- 开关 9- 传感器 / 温度传感器 10- 光电 \n"
"11- 光纤 12- 二极管 13- 电路爱护 14- 存储 15- 信号电路 \n"
"16- 电感器 17- 端子 18- 插座 19- 微控制器和处理器 20- 射频和微波 \n"
"21- 逻辑 22- 晶体管 23- 继电器 24- 转换器 25- 过滤器 \n"
"26- 触发安装 27-RC 网络 28- 可编程逻辑 29- 电信电路 30- 驱动程序和接口 \n"
"31- 放大器电路 32- 耐热撑持安装 33- 变压器 34- 生产电路 35- 电池 \n"
"&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&")
big = input("请输出大类的名称(如 1 - 电阻器):")
small = input("请输出小类的名称(如 1 - 固定电阻器):")
num = int(input("请输出小类的页数(如 50, 须要从网站查看):"))
b_n = int(input("请输出该大类对应的序号，共 35 个大类，从左到右数从 0 开始，比方 0："))
m_n = int(input("请输出该小类对应的序号，从 0 开始，比方 0:"))
print(f"通过输出，咱们要获取的数据为: 第 {b_n + 1} 个大类中的第 {m_n + 1} 个小类 \n"
f"即：{big}中的{small}")
data_base = DataBase()
data_base.get_big_category()
data_base.get_small_category(b_n)
for i in range(1, num+1):
get_content = data_base.get_small_content(i, m_n)
print(f"第 {i} 次获取：获取的数据开始写入文件，文件名为：第 {i} 页.html")
file = f"{base_file}\\{big}\\{small}"
if os.path.exists(file) is False:
os.makedirs(file)
data_base.write_html(file=f"{file}\\ 第 {i} 页.html",
txt=get_content)
time.sleep(1)
data_base.html_to_excel(base_file,
big,
small,
f"{small}sheet.xlsx",
f"{small}.xlsx")5.5 主程序调用
if __name__ == "__main__":
main()
input('Press Enter to exit…')6 残缺源码
# -*- coding:utf-8 -*-
# 作者：NoamaNelson
# 日期：2022/10/11
# 文件名称：test_database_final.py
# 作用：xxx
# 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelson
import requests
from lxml import etree
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas
import os
import time
from pathlib import Path
class Tools(object):
"""公共办法（工具）作为基类被后续调用"""
def get_category(self,
curt_url,
curt_xpath,
curt_list,
curt_headers):
"""
申请办法封装
:param curt_url: 申请地址
:param curt_xpath: 对应 table xpath
:param curt_list: 寄存列表
:param curt_headers: 申请头
:return: 无返回
"""
time.sleep(1)
res = requests.get(curt_url,
verify=False,
headers=curt_headers) # 接口数据申请办法
tree = etree.HTML(res.content) # 获取返回数据的内容
div = tree.xpath(curt_xpath) # 获取以后页面须要的 table xpath 对应的内容
div_str = etree.tostring(div[0]) # 格局转换
div_str1 = str(div_str, "UTF-8") # byte 转为 str
# print(div_str1)
soup = BeautifulSoup(div_str1) # BeautifulSoup 解析页面 html
for k in soup.find_all('a'): # 获取 a 标签
curt_list.append(k['href']) # 循环获取 href 链接
def write_html(self, file, txt):
"""
公共办法：把获取的数据写入文本内容到文件【html 格局】:param file: 文件名
:param txt: 文本内容
:return: 返回胜利或失败
"""
try:
with open(file, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(txt)
time.sleep(3)
f.close()
return f"{file}写入: 胜利"
except:
return f"{file}写入: 失败"
def html_to_excel(self,
base_dir,
big_dir,
small_dir,
full_path,
new_file_path):
"""
将 html 文件转换成 excel 格局的文件
:param base_dir: 文件寄存基地址，默认脚本的上一层目录
:param big_dir: 大类目录
:param small_dir: 小类目录
:param excel_dir: 寄存 excel 目录
:param sheet_n: 寄存 sheet 的名称 = 小类
:param full_path: 所有 sheet 合并目录
:param new_file_path: 最终合并的某个小类的 excel
:return: 无返回
"""excel_dir = base_dir +"\\"+ big_dir +"\\"+ small_dir +"\\"
sheet_n = small_dir
# sheet_n = "1- 陶瓷电容器"
os.chdir(excel_dir)
for filename in os.listdir(excel_dir):
print(filename)
try:
with open(excel_dir + filename, 'rb') as f:
df = pandas.read_html(f.read(), header=1, encoding='utf-8')
bb = pandas.ExcelWriter(excel_dir + filename + ".xlsx")
df[0].to_excel(bb, index=False)
bb.close()
except Exception as e:
print("异样：" + e)
time.sleep(3)
workbook = pandas.ExcelWriter(full_path)
folder_path = Path(excel_dir)
file_list = folder_path.glob('*.xlsx*')
for i in file_list:
stem_name = i.stem
data = pandas.read_excel(i, sheet_name=0)
data.to_excel(workbook, sheet_name=stem_name, index=False)
time.sleep(2)
workbook.save()
workbook.close()
time.sleep(2)
data2 = pandas.read_excel(full_path, sheet_name=None)
data3 = pandas.concat(data2, ignore_index=True)
# new_file_path = "合并.xlsx"
data3.to_excel(new_file_path, sheet_name=sheet_n, index=False)
category_list = [] # 寄存所有大类
category_list_small = [] # 寄存所有小类
class DataBase(Tools):
def __init__(self):
# self.tools = Tools()
self.url = 'xxxxx' # 指标网站
self.headers = {'Connection': 'close'} # 申请头，防止 ssl 报错
# self.big_num = 3 # 第几个大类，从 0 开始
# self.small_num = 0 # 第几个小类，从 0 开始
self.net_xpath = '/html/body/div[5]/div/div[2]' # 网站所有大类的 table xpath
self.xpath_big = ['/html/body/div[3]/div[2]'] # 对应大类中的小类的 table xpath
self.xpath_small = ['/html/body/div[4]/div'] # 对应小类的内容 table xpath
def get_big_category(self):
"""获取网站中所有的类别，寄存列表中"""
self.get_category(self.url,
self.net_xpath,
category_list,
self.headers)
print(f"1========={category_list}")
def get_small_category(self, big_num):
"""获取某个大类中小类所有的类别，寄存列表中"""
self.get_category(f'{self.url}{category_list[big_num]}',
self.xpath_big[0],
category_list_small,
self.headers)
print(f"获取的大类是：{category_list[big_num]}，如下：")
def get_small_content(self, i, small_num):
"""获取小类中所有内容"""
print(f"获取的大类对应的小类是：{category_list_small[small_num]}")
time.sleep(1)
url_1 = f'{self.url}{category_list_small[small_num]}?page={i}'
print(f"申请的小类的域名为：{url_1}")
res = requests.get(url_1, verify=False, headers=self.headers)
tree = etree.HTML(res.content)
div = tree.xpath(self.xpath_small[0])
div_str = etree.tostring(div[0])
div_str1 = str(div_str, "UTF-8")
time.sleep(2)
return div_str1
def main():
print("*" * 20)
print("在运行前请所相熟下规定：\n"
"1、依照网页显示，大类名称输出 数字 - 大类名称，如 1 - 电阻器 \n"
"2、小类名称输出 数字 - 小类名称，如 1 - 固定电阻器 \n"
"3、大小类前边的数字示意第几个 \n"
"4、如果输错不做判断，只是寄存的门路须要本人查找，倡议一次性输出正确 \n"
"5、！！！！！程序执行过程请勿敞开任何窗口！！！！！")
print("*" * 20)
base_file = os.path.dirname(os.path.abspath("test_database_final.py"))
print("#" * 20)
print("程序将开始执行，请稍后......\n"
"程序曾经启动~\n"
f"程序启动目录为：{base_file}\n"
"初始化数据......")
print("&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&\n"
"1- 电阻器 2- 连接器 3- 连接器支架 4- 电容器 5- 振荡器 \n"
"6- 晶体 / 谐振器 7- 电源电路 8- 开关 9- 传感器 / 温度传感器 10- 光电 \n"
"11- 光纤 12- 二极管 13- 电路爱护 14- 存储 15- 信号电路 \n"
"16- 电感器 17- 端子 18- 插座 19- 微控制器和处理器 20- 射频和微波 \n"
"21- 逻辑 22- 晶体管 23- 继电器 24- 转换器 25- 过滤器 \n"
"26- 触发安装 27-RC 网络 28- 可编程逻辑 29- 电信电路 30- 驱动程序和接口 \n"
"31- 放大器电路 32- 耐热撑持安装 33- 变压器 34- 生产电路 35- 电池 \n"
"&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&")
big = input("请输出大类的名称(如 1 - 电阻器):")
small = input("请输出小类的名称(如 1 - 固定电阻器):")
num = int(input("请输出小类的页数(如 50, 须要从网站查看):"))
b_n = int(input("请输出该大类对应的序号，共 35 个大类，从左到右数从 0 开始，比方 0："))
m_n = int(input("请输出该小类对应的序号，从 0 开始，比方 0:"))
print(f"通过输出，咱们要获取的数据为: 第 {b_n + 1} 个大类中的第 {m_n + 1} 个小类 \n"
f"即：{big}中的{small}")
data_base = DataBase()
data_base.get_big_category()
data_base.get_small_category(b_n)
for i in range(1, num+1):
get_content = data_base.get_small_content(i, m_n)
print(f"第 {i} 次获取：获取的数据开始写入文件，文件名为：第 {i} 页.html")
file = f"{base_file}\\{big}\\{small}"
if os.path.exists(file) is False:
os.makedirs(file)
data_base.write_html(file=f"{file}\\ 第 {i} 页.html",
txt=get_content)
time.sleep(1)
data_base.html_to_excel(base_file,
big,
small,
f"{small}sheet.xlsx",
f"{small}.xlsx")
if __name__ == "__main__":
main()
input('Press Enter to exit…')7 Pyinstaller 打包
- 间接应用以下命令打包：
pyinstaller -F test_database_final.py- 打包后生成两个文件夹：
- 双击运行如下 exe 即可：