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小編給大家分享一下保存python程序所生產數據的方法,希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲,下面讓我們一起去探討吧!
保存python程序生產數據的方法:
open函數保存
使用with open()新建對象
寫入數據(這里使用的是爬取豆瓣讀書中一本書的豆瓣短評作為例子)
import requests from lxml import etree #發送Request請求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36'} #解析HTML r = requests.get(url, headers=head) s = etree.HTML(r.text) comments = s.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()') #print(str(comments))#在寫代碼的時候可以將讀取的內容打印一下 #保存數據open函數 with open('D:/PythonWorkSpace/TestData/pinglun.txt','w',encoding='utf-8') as f:#使用with open()新建對象f for i in comments: print(i) f.write(i+'\n')#寫入數據,文件保存在上面指定的目錄,加\n為了換行更方便閱讀
這里指的注意的是: open函數的打開模式
pandas包保存
使用pandas保存數據到CSV和Excel:
#導入包import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4))#創建隨機值 #print(df.head(2))#查看數據框的頭部數據,默認不寫為前5行,小于5行時全部顯示;也可以自定義查看幾行 print(df.tail())##查看數據框的尾部數據,默認不寫為倒數5行,小于5行時全部顯示;也可以自定義查看倒數幾行 df.to_csv('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpy.csv')#存儲到CSV中 #df.to_excel('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpy.xlsx')#存儲到Excel中(需要提前導入庫 pip install openpyxl)
實例中保存豆瓣讀書的短評代碼如下:
import requests from lxml import etree #發送Request請求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36'} #解析HTML r = requests.get(url, headers=head) s = etree.HTML(r.text) comments = s.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()') #print(str(comments))#在寫代碼的時候可以將讀取的內容打印一下 ''' #保存數據open函數 with open('D:/PythonWorkSpace/TestData/pinglun.txt','w',encoding='utf-8') as f:#使用with open()新建對象f for i in comments: print(i) f.write(i+'\n')#寫入數據,文件保存在上面指定的目錄,加\n為了換行更方便閱讀 ''' #保存數據pandas函數 到CSV 和Excel import pandas as pd df = pd.DataFrame(comments) #print(df.head())#head()默認為前5行 df.to_csv('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpyCSV.csv') #df.to_excel('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpyEx.xlsx')
看完了這篇文章,相信你對保存python程序所生產數據的方法有了一定的了解,想了解更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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