解析抓取时间为汉字格式的(汉字的时间格式转化为数字格式)

本文介绍了一种将中文日期格式(如“二〇〇八年五月二十二日”)转换为数字格式的方法,并提供了详细的正则表达式及转换逻辑。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

                    //Regex regexTime = new Regex(@"(?<time>二[\S]+[\u4e00-\u9fa5]+年[\u4e00-\u9fa5]+月[\u4e00-\u9fa5]+日)");
                    Regex regexTime = new Regex(@"(?<time>二[一二三四五六七八九十〇○O]{3}年[一二三四五六七八九十〇○0]{1,2}月[一二三四五六七八九十〇○O]{1,3}日)");
                    // string ChineseTime = "二〇〇八年五月二十二日";
                    try
                    {
                        if (regexTime.IsMatch(TempHTMLContent))
                        {
                            string ChineseTime = regexTime.Match(TempHTMLContent).Groups["time"].Value;
                            item.CreateTime = DateTime.Parse(ChineseToNumDateTime(ChineseTime));
                        }

                    }
                    catch
                    {
                        CommonFunction.logWirte("抓取匹配时间出错:源是 " + matchList[i].Value, IWOMWebCrawlerDbLayer.Common.LogGrade.Warning);
                    }

private string ChineseToNumDateTime(string ChineseTime)
        {
            string tempTM = string.Empty;
            Regex regTM = new Regex(@"(?<Y>[\s\S]+?年)(?<M>[\s\S]+?月)(?<D>[\s\S]+?日)");
            string tempYear = regTM.Match(ChineseTime).Groups["Y"].Value;
            tempTM = ConvertTime(tempYear);
            string tempMonth = regTM.Match(ChineseTime).Groups["M"].Value;
            tempTM += ConvertTime(tempMonth);
            string tempDay = regTM.Match(ChineseTime).Groups["D"].Value;
            tempTM += ConvertTime(tempDay);
            return tempTM;
        }
        private string ConvertTime(string Time)
        {
            string num = string.Empty;
            string n = string.Empty;
            for (int j = 0; j < Time.Length; j++)
            {
                if (j == 0&Time[0].ToString()=="十")
                {
                    num = "1";
                    continue;
                }
                n = Time[j].ToString();
                switch (n)
                {
                    case "〇": num = num + "0"; break;
                    case "○": num = num + "0"; break;
                    case "O": num = num + "0"; break;
                    case "一": num = num + "1"; break;
                    case "二": num = num + "2"; break;
                    case "三": num = num + "3"; break;
                    case "四": num = num + "4"; break;
                    case "五": num = num + "5"; break;
                    case "六": num = num + "6"; break;
                    case "七": num = num + "7"; break;
                    case "八": num = num + "8"; break;
                    case "九": num = num + "9"; break;
                    case "年": num = num + "-"; break;
                    case "月": num = num + "-"; break;
                    default: break;
                }

            }
            return num;
        }

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用Python编写爬虫抓取网页数据并导出为Excel的问题,特别是使用pandas或openpyxl的情况。首先,我要回顾用户的问题和提供的引用内容,确保理解正确。 用户的问题明确:想用Python爬虫抓取数据并导出到Excel,使用pandas或openpyxl。根据提供的引用,引用[1]、[2]、[3]、[4]、[5]都提到了使用pandas来处理数据和导出Excel,特别是引用[4]展示了使用read_html方法直接抓取表格数据,引用[5]提到了使用requests库处理cookie。同时,用户可能需要对比pandas和openpyxl的不同使用场景。 首先,我应该整理一个步骤清晰的指南,涵盖爬取数据、处理数据、导出Excel的整个流程。考虑到用户可能对爬虫和数据处理不太熟悉,需要详细说明每一步,并提供代码示例。 接下来,引用中提到pandas的read_html可以抓取表格数据,这可能是一个简单的入门方法,适合结构化的表格数据。而对于非表格数据,可能需要使用requests和BeautifulSoup来解析,然后通过pandas的DataFrame整理数据。同时,openpyxl适合更复杂的Excel操作,比如样式调整,但pandas的to_excel方法更简便。 需要确保代码示例的正确性,比如使用requests.get获取网页内容,处理可能出现的异常,如网络请求失败。然后解析HTML,提取所需数据,转换成DataFrame,最后导出到Excel。同时,要提到安装必要的库,如pandas、openpyxl、requests、beautifulsoup4。 另外,用户可能需要知道如何处理动态网页或需要登录的情况,比如引用[5]中的cookie处理,但用户的问题可能暂时不需要这么复杂的情况,所以可以简要提及或作为扩展内容。 最后,比较pandas和openpyxl的优缺点,帮助用户根据需求选择合适的方法。生成相关问题,引导用户进一步学习,比如动态网页抓取、数据清洗、性能优化等。 现在需要组织这些思路,形成结构化的回答,确保符合用户的要求:中文回答,行内公式正确,引用标识自然,代码格式正确,相关问题相关。同时,引用提供的资料作为参考,但用户的问题可能更基础,所以重点放在基本流程和示例上。</think>根据需求,我将分步骤介绍如何使用Python爬虫抓取网页数据并导出Excel文件,重点说明pandas和openpyxl的使用场景及具体实现方法。 ### 一、基础流程框架 1. **网页请求**:使用requests库发送HTTP请求 2. **数据解析**:用BeautifulSoup或pandas.read_html提取数据 3. **数据存储**:通过pandas.DataFrame整理数据 4. **Excel导出**:使用DataFrame.to_excel()方法 5. **格式优化**:openpyxl处理复杂Excel格式[^1] ### 二、具体实现步骤 #### 方法1:pandas全流程方案(推荐) ```python import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup # 1.发送请求 url = 'https://example.com/data-table' response = requests.get(url) response.encoding = 'utf-8' # 2.解析数据 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') table = soup.find('table', {'class': 'data-table'}) # 3.转换为DataFrame data = [] for row in table.find_all('tr'): cols = [col.get_text(strip=True) for col in row.find_all(['th', 'td'])] data.append(cols) df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0]) # 4.导出Excel df.to_excel('output.xlsx', index=False, engine='openpyxl') # 需要安装openpyxl ``` **技术要点**: - 使用`engine='openpyxl'`确保支持xlsx格式[^3] - 通过`pd.read_html()`可直接解析网页表格(适用简单场景)[^4] #### 方法2:openpyxl原生操作 ```python from openpyxl import Workbook import requests from bs4 import BeautifulSoup # 1.创建Excel文件 wb = Workbook() ws = wb.active # 2.抓取数据 url = 'https://example.com/products' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 3.写入Excel products = soup.find_all('div', class_='product-item') for idx, product in enumerate(products, start=1): name = product.find('h3').text price = product.find('span', class_='price').text ws[f'A{idx}'] = name ws[f'B{idx}'] = float(price.replace('$', '')) # 4.保存文件 wb.save('products.xlsx') ``` ### 三、方案对比 | 特性 | pandas方案 | openpyxl方案 | |--------------------|--------------------------------|--------------------------| | 适用场景 | 结构化数据处理 | 复杂格式控制 | | 执行效率 | 高(批量操作) | 较低(逐单元格操作) | | 学习曲线 | 简单 | 较复杂 | | 样式控制 | 有限 | 精细控制 | | 内存消耗 | 较高 | 较低 | ### 四、常见问题处理 1. **中文乱码**:设置`response.encoding = 'gbk'`或`utf-8` 2. **动态网页**:需结合Selenium(如Ajax加载数据) 3. **大数据量**:分批次写入Excel避免内存溢出 4. **格式保留**:使用`ExcelWriter`保存多工作表[^2]
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