江湖小白之一起学Python （二）爬取数据的保存

朱雀 2020-10-18 06:17 1223阅读 0赞

接着上篇来说，我怕信息量太大，就放到这里讲数据的保存了，爬下来的数据怎么保存呢，来，我们马上开始……

目前保存数据就常用的几种：txt文件，csv文件、Excel文件等等，还有就是插入数据库,做为前期小白的我们， 要求不要那么高，我们先保存为txt文件,下面就来操作下保存抓取到的目录标题及网址，我们将它保存为txt文件，这里先用到上篇抓取小说网的目录方法：

#coding:utf-8
    import requests
    from pyquery import PyQuery as pq
    #虽然pyquery封装了requests请求，但我还是单独提出来，以后经常会用到requests模块
    url='http://www.530p.com/dushi/tashenshangyoutiaolong-175288/'
    response=requests.get(url=url)
    response.encoding = response.apparent_encoding
    content=response.text
    #用pyquery格式化一下网页内容，下面就可以通过标签提出信息了
    soup = pq(content)
    clclist=soup(".clc").items()
    #循环标题和链接
    for clc in clclist:
        # 我们要获取标签里的标题和对应的内容链接地址，先来提取下标题
        title = clc.text()
        url=clc('a').attr('href')
        #拼接内容页完整地址
        detailurl = '{}{}'.format('http://www.530p.com',url)
        print(title,detailurl)

上面就抓到了目录的标题和完整的网页地址，我们将要保存的内容拼接排下版：

content=title+" "+detailurl+"\n"

简单又粗暴，在标题和网址之前加个空格以及加了个\\n,这个是啥意思，就是txt里换行，以便于打开txt文件不会出现一坨屎的情况，便于阅读（顺便扯一句，写代码注释这个是良好习惯，以后很重要），下面我们用3行代码实现保存。

f = open('part1.txt','a', encoding ='utf-8')
    f.write(content)
    f.close()

上面这个啥意思呢，其实就是用到open函数，函数是啥意思，OK，没关系，继续……

open第一个单引号里的part1.txt表示生成的文件名，你也可以加上路径比如D:/part1.txt这样就会保存到D盘下面，没加就会保存到跟你这个代码文件的同一目录下，感觉有点绕，不知道能不能看懂~~！

open第二个单引号表示打开文件的模式，有很多中，r、rb、r+、w、w+、a、a+等等具体可以自己去看下open函数的用法，这里我们用到了a，表示文件的追加，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入，明白了没，在通俗点就是，我把标题和网址一行一行的保存到txt文件里。

open第三个参数encoding ='utf-8'这个是编码，基本都用这个，跳过……

f.write(contents)   这句呢就是表示把刚刚拼接的内容写入到txt文件里。

f.close()    这句呢就是表示写入完成后，关闭这个txt文件，不加这句，你这个文件就一直是打开状态，比较重要。

好了我们运行看下效果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p5bG9uZ2Vy_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

你就说简单不简单，这里埋个伏笔，头脑灵活的小白，可以尝试将小说正文逐个保存为txt文件。

额，篇幅较短，叔叔不能忍，我们再说下保存csv文件，这是什么文件（表格文件），你就当它是excel文件，可以用excel打开，来，咱们开始上代码，首先你得载入一下csv这个库，这是python自带的，加在哪里？往下看，引入库都是用import方法，正常的写法是import csv,但图个方便，直接逗号再加上csv：

import requests,csv

下面是主要代码：

with open('part1.csv', 'a',encoding='utf-8') as f:
        cw = csv.writer(f)
        content=[]
        content.append(title)
        content.append(detailurl)
        cw.writerow(content)
        f.close()

似曾相似燕归来，跟上面的open函数用法差不多，不懂？嗯嗯，这个就是这么用的，略过……

这3句是什么鬼，这叫数组，是不是有个点印象，看过第一篇的稍微说了下，没看过的赶紧去看，本教程环环相扣，逻辑缜密……

content=\[\]  
content.append(title)  
content.append(detailurl)

意思就是先定义一个空数组，通过append方法把标题和对应的网址塞到这个数组中，至于这个数组的用途就是为了写入到csv文件中，这里还是一行一行写入，一次性的请自行解决~~！来，看下效果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p5bG9uZ2Vy_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

我列X,这是啥东西，小白不用慌，这是中文乱码而已，我们轻轻将encoding='utf-8'这句改成：encoding='utf-8-sig'，细心的小白会注意到为什么数据之间会空一行，不要急，我们在加上newline='',完整如下：

with open('part1.csv', 'a',newline='',encoding='utf-8-sig') as f:

删除掉之前生成的part1.csv（删除时切记不能打开），然后轻轻的在运行一下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p5bG9uZ2Vy_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

完美，好了，上面的CSV文件是一行一行保存，你也可以获取到整个数据一起保存，使用writerows方法，有兴趣的可以自行操作下，简单的数据保存就到此结束，我们总喜欢不劳而获（白嫖），下面来段完整代码：

txt代码：

csv代码：

#coding:utf-8
    import requests,csv
    from pyquery import PyQuery as pq
    #虽然pyquery封装了requests请求，但我还是单独提出来，以后经常会用到requests模块
    url='http://www.530p.com/dushi/tashenshangyoutiaolong-175288/'
    response=requests.get(url=url,timeout=10)
    response.encoding = response.apparent_encoding
    content=response.text
    #用pyquery格式化一下网页内容，下面就可以通过标签提出信息了
    soup = pq(content)
    clclist=soup(".clc").items()
    #循环标题和链接
    for clc in clclist:
        # 我们要获取标签里的标题和对应的内容链接地址，先来提取下标题
        title = clc.text()
        url=clc('a').attr('href')
        #拼接内容页完整地址
        detailurl = '{}{}'.format('http://www.530p.com',url)
        with open('part1.csv', 'a',newline='',encoding='utf-8-sig') as f:
            cw = csv.writer(f)
            content=[]
            content.append(title)
            content.append(detailurl)
            cw.writerow(content)
            f.close()

其实东西很少，python最大的优点就是很多库，比较完善，主要就是会用这些库，了解其中的参数，大部分都是这样，融会贯通，用得多了都是大同小异，区别就是要研究下这个库或者方法怎么使用的问题，好了，此篇到此结束，咱们下篇见！

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p5bG9uZ2Vy_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/1603001853938.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p5bG9uZ2Vy_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/1603001838026.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p5bG9uZ2Vy_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/1603001821914.png