爬虫写入csv文件

本文介绍如何使用pandas库将获取的第一页数据转换为DataFrame,并通过to_csv方法精确地写入csv文件的第一列,包括编码处理和数据格式的注意事项。

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我们这里选用pandas库的to_csv()方法
在这里插入图片描述
在获取第一页数据后,我们将其保存到一个变量中,我们如何将这个变量保存到csv文件的第一列中呢?
我们将其转化为DataFrame格式的数据,然后将其写入csv中
在这里插入图片描述
我的启发来自这里,既然可以通过dict类型创建dataframe,那么我再通过pd.to_csv 将其写入csv文件,岂不是得到我想要的数据
得到的数据就会根据自己的列名一列一列呈现了
只要dataframe 写得对,那传出来的csv文件一定是对的,除了编码问题,这里推荐下载一个notepad++,里面可以改csv文件的编码,然后再用excel文件打开就好了。
当然如果是一行一行写数据的话,这里还是推荐使用csv库
with open(filename,‘a+’,newline = ‘’) as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerrows()

Python中,编写一个爬虫将其数据写入CSV文件通常涉及以下几个步骤: 1. **导入必要的库**:首先需要导入`requests`用于发送HTTP请求获取网页内容,`BeautifulSoup`处理HTML解析,以及`pandas`用来创建和操作DataFrame,然后将数据写入CSV。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd ``` 2. **发送请求解析数据**:发送GET请求到目标URL,使用BeautifulSoup解析返回的HTML内容。 ```python def get_data(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 这里根据实际网页结构提取你需要的数据 data = [extract_info(tag) for tag in soup.find_all('your_tag')] # 替换为实际标签名 ``` 3. **定义数据处理函数**:这个函数接收从网页抓取的元素,转换成CSV可以接受的数据结构,如字典列表。 ```python def extract_info(element): return {'key1': element.get('data'), 'key2': element.text} # 根据实际情况填充键值对 ``` 4. **创建DataFrame写入CSV**:使用pandas数据转化为DataFrame,然后用`to_csv()`函数保存到CSV文件。 ```python def save_to_csv(data, filename): df = pd.DataFrame(data) df.to_csv(filename, index=False) ``` 5. **整合所有部分**:最后,结合以上步骤,你可以按照爬取的页面循环调用上述函数。 ```python url_list = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2'] # 根据实际需求替换URLs for url in url_list: data = get_data(url) save_to_csv(data, f"{url.split('/')[-1]}_output.csv") # 将URL的最后一部分作为文件名 ```
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