（完整）爬取数据存储之TXT、JSON、CSV存储

爱被打了一巴掌 2021-12-17 06:05 255阅读 0赞

### 一、文件存储 ###

##### 1. TXT文本存储 #####

例：知乎发现页面，获得数据存成TXT文本

import requests from pyquery import PyQuery as pq url="https://www.zhihu.com/explore" headers={'User-Agent':'ozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_3 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Mobile/15E5216a QQ/7.5.5.426 V1_IPH_SQ_7.5.5_1_APP_A Pixel/1080 Core/UIWebView Device/Apple(iPhone 8Plus) NetType/WIFI QBWebViewType/1' } html=requests.get(url,headers=headers).text doc=pq(html) #问题列表 items=doc('.explore-tab .feed-item').items() for item in items: question=item.find('h2').text() author=item.find('.author-link').text() answer=pq(item.find('.content').html()).text() with open('zhihu_explore.text','a',encoding='utf-8') as file: file.write('\n'.join([question,author,answer])) file.write('\n'+'='*50+'\n')

注意：

1.  在用pyquery解析时，一定要找准属性进行匹配；  
    
2.  打开文件open()函数第二个参数设置为a，其他值：

r:以只读方式打开文件
       w:以写入方式打开文件（覆盖之前文件）
       a:以追加方式打开文件（不覆盖之前文件，追加上）
       特：后面跟 + ：代表以读写方式打开文件
           后面跟 b ：代表以二进制方式打开文件

3.每次open()打开文件后都要用close()关闭，直接用 with as 语句，会自动关闭文件。

##### 2.JSON文件存储 #####

JSON，是JavaScript对象标记，通过对象和数组的组合来表示数据

对象：数据结构为\{key1:value1,key2:value2,...\}的键值对结构  
数组：数据结构为\['Java','javascript','vb',...\]的索引结构  
(1)读取JSON文件

loads():把数据从JSON文本字符串转为JSON对象 dumps():把数据从JSON对象转为文本字符串 data=json.loads(str) //type(data)是list对象 str=json.dumps(data) //type(str)是字符串 获取属性值： data[0]['name'] 或 data[0].get('name') //两种方式获取第一个元素的name属性的值； .get('name',tom) //.get()方式更好：当没有name值时，会报None且可以用用第二个参数设定默认值 读取： import json with open('data.json','r') as file: str=file.read() data=json.loads(str)

注意：

1.  JSON的数据需要双引号来包围。  
    
2.  在data.json文件中是以字符串存在，读取时要用loads()转成JSON对象来应用，存储时用dumps()把JSON对象存成字符串。

(2)输出JSON，写入文件

with open('data.json','w') as file: file.write(json.dumps(data,indent=2,ensure_ascii=False)) //indent是缩进个数，ensure_ascii是防止中文被编译成ascii码

##### 3.csv文件存储 #####

csv,叫作逗号分隔值或字符分隔值，以纯文本形式存储表格数据。

(1) 写入

import csv with open('data.csv','w') as csvfile: writer=csv.writer(csvfile) //初始化写入对象 writer.writerow(['id','name','age']) writer.writerow(['10001','Mike','20']) writer.writerow(['10002','Bob','23']) writer.writerow(['10003','Jordan','21']) 这样就会生成一个data.csv文件

特：

1.  writer=csv.writer(csvfile,delimiter=' ') 意味着将列与列间的分隔符，变成空格分隔符  
    
2.  writer.writerow(\[\['10001','Mike','20'\],\['10002','BOb','23'\],\['10003','Jordan','21'\]\])  
    以二维列表的形式写入  
    
3.  字典形式写入：

import csv with open('data.csv','w') as csvfile: filename=['id','name','age'] //定义写入名称 writer=csv.DictWriter(csvfile,filename=filename) //初始化一个字典写入对象 writer.writeheader() //写入头信息 writer.writerow({'id':'10001','name':'Mike','age':20}) writer.writerow({'id':'10002','name':'Bob','age':23})

注意：如果name='李明'，则要改变编码方式open('data.csv','w',encoding='utf-8') 变成中文编码

(2)读取

（1 利用csv库读取：

import csv with open('data.csv','r','utf-8') as csvfile: reader=csv.reader(csvfile) for row in reader: print(row) //按行输出数据

（2 利用pandas读取：  
(pandas是数据分析当中非常重要的一个库，在我的数据分析博客中会提及很多次)

import pandas as pd df=pd.read_csv('data.csv') print(df)

转载于:https://www.cnblogs.com/xubin97/p/10354508.html