python抓取网页内容到excel,python如何抓取网页数据

大家好,给大家分享一下python 爬虫抓取网页数据导出excel,很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看!

自学Python的时候,在网上看见一篇比较简单的爬虫小项目,于是自己便也想跟着别人的代码来学一下.

看着这位博主的代码敲的以下代码,基本上都一致.

第一部分:根据URL进行数据的爬取

# -*-coding:utf-8-*-

import urllib2

import sys

from bs4 import BeautifulSoup

# 写入Excel表需要使用的库

from openpyxl import Workbook

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf-8') # 设置系统默认编码

print sys.version # 打印当前版本信息

sys.setdefaultencoding('utf-8')

# 为了方便翻页将网址代码分成两部分

urlstart = 'http://my.yingjiesheng.com/index.php/personal/xjhinfo.htm/?page='

urlend = '&cid=&city=21&word=&province=0&schoolid=&sdate=&hyid=0'

setSQLData = []

# 爬取数据 总页数64,为了练习,就取20页

for i in range(1, 11):

url = urlstart + str(i) + urlend

print '正在打印:' + url;

request = urllib2.urlopen(url)

html = request.read()

bs = Bea

### 使用 Python 编写爬虫程序抓取网页数据并保存到 Excel 文件 #### 准备工作 为了完成此任务,需确保已安装必要的库。可以使用 `pip` 安装这些依赖项: ```bash pip install requests pandas openpyxl beautifulsoup4 lxml ``` 上述命令会安装用于发送 HTTP 请求、处理 HTML 文档以及操作 Excel 文件所需的工具。 #### 抓取网页内容 通过定义一个简单的函数来获取目标页面的内容,并解析其中的数据。这里采用 BeautifulSoup 解析 HTML 结构化文档[^1]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_page(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') return soup ``` #### 数据提取逻辑 针对特定网站设计相应的规则以定位所需信息节点。假设要收集的是表格形式展示的数据,则可以直接调用 Pandas 的 `read_html()` 方法简化流程[^3]。 ```python import pandas as pd url = "http://example.com/table-data" tables = pd.read_html(fetch_page(url).prettify()) df = tables[0] # 假设只有一张表位于列表的第一个位置 ``` #### 存储为 Excel 文件 最后一步是将 DataFrame 对象转换成 Excel 表格格式存储于磁盘上。推荐使用 `openpyxl` 引擎支持 `.xlsx` 扩展名的现代 Excel 文件格式[^2]。 ```python output_file = './data.xlsx' with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer: df.to_excel(writer, index=False) print(f'Data has been successfully exported to {output_file}') ``` 以上代码片段展示了如何构建一个基本框架来进行网络爬行作业并将结果记录下来供后续分析之用。需要注意,在实际应用过程中应当遵循各站点的服务条款,合理合法地开展自动化采集活动。
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