共计 1346 个字符,预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。
爬取的数据存入 Excel 表格
demo.py:
import requests #requests 是 HTTP 库
import re
from openpyxl import workbook # 写入 Excel 表所用
from openpyxl import load_workbook # 读取 Excel 表所用
from bs4 import BeautifulSoup as bs #bs: 通过解析文档为用户提供需要抓取的数据
import os
import io
import sys
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8') #改变标准输出的默认编码
#我们开始利用 requests.get()来获取网页并利用 bs4 解析网页:def getData(src):
html = requests.get(src).content # requests.get(src) 返回的是状态码 <Response [200]>,加上.content 以字节形式(二进制返回数据。和前端一样,分为 get post 等 http://www.cnblogs.com/ranxf/p/7808537.html
soup = bs(html,'lxml') # lxml 解析器解析字节形式的数据,得到完整的类似页面的 html 代码结构的数据
print(soup)
global ws
Name = []
Introductions = []
introductions = soup.find_all("a",class_="book-item-name")
nameList = soup.find_all("a",class_="author")
print (nameList)
for name in nameList:
print (name.text)
Name.append(name.text)
for introduction in introductions:
Introductions.append(introduction.text)
for i in range(len(Name)):
ws.append([Name[i],Introductions[i]])
if __name__ == '__main__':
# 读取存在的 Excel 表测试
# wb = load_workbook('t est.xlsx') #加载存在的 Excel 表
# a_sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet1') #根据表名获取表对象
# for row in a_sheet.rows: #遍历输出行数据
# for cell in row: #每行的 每一个单元格
# print cell.value,
# 创建 Excel 表并写入数据
wb = workbook.Workbook() # 创建 Excel 对象
ws = wb.active # 获取当前正在操作的表对象
# 往表中写入标题行, 以列表形式写入!ws.append(['角色名字', '票数'])
src = 'http://www.lrts.me/book/category/3058'
getData(src)
wb.save('qinshi.xlsx') # 存入所有信息后,保存为 filename.xlsx
执行:python demo.py
效果
生成一个 qinshi.xlsx 文件
正文完