前言
csv是我接触的比较早的一种文件，比较好的是这种文件既能够以电子表格的形式查看又能够以文本的形式查看。
先引入pandas库
import pandas as pd
方法一：
1、我构造了一个cont_list，结构为列表嵌套字典，字典是每一个样本，类似于我们爬虫爬下来的数据的结构
2、利用pd.DataFrame方法先将数据转换成一个二维结构数据，如下方打印的内容所示，cloumns指定列表，列表必须是列表
3、to_csv方法可以直接保存csv文件，index=False表示csv文件不加行序号
保存csv结果
应用到我们的爬虫代码，传入的con_list就是[{},{},{}****]这样的额数据结构，encoding="utf_8_sig"，encoding="gb18030”,我这边解决中文编码问题
是不是很方便就，2行代码即可搞定保存，是不是比上次讲的方法简单好多，其实很多方法，还有python的优秀库，都使python这门语言在数据分析领域有极大的优势
方法二：
流程：模拟登录→获取Html页面→正则解析所有符合条件的行→逐一将符合条件的行的所有列存入到CSVData[]临时变量中→写入到CSV文件中
核心代码：
####写入csv文件中
with open(self.CsvFileName, 'wb') as csvfile:
spamwriter = csv.writer(csvfile, dialect='excel')
#设置标题
spamwriter.writerow(["游戏账号","用户类型","游戏名称","渠道","充值类型","充值金额","返利金额","单号","日期"])
#将CsvData中的数据循环写入到CsvFileName文件中
for item in self.CsvData:
spamwriter.writerow(item)
完整代码：
# coding=utf-8
import urllib
import urllib2
import cookielib
import re
import csv
import sys
class Pyw():
#初始化数据
def __init__(self):
#登录的Url地址
self.LoginUrl="http://v.pyw.cn/login/check"
#所要获取的Url地址
self.PageUrl="http://v.pyw.cn/Data/accountdetail/%s"
# 传输的数据：用户名、密码、是否记住用户名
self.PostData = urllib.urlencode({
"username": "15880xxxxxx",
"password": "a123456",
"remember": "1"
})
#第几笔记录
self.PageIndex=0;
#循环获取共4页内容
self.PageTotal=1
#正则解析出tr
self.TrExp=re.compile("(?isu)tr[^>]*>(.*?)/tr>")
#正则解析出td
self.TdExp = re.compile("(?isu)td[^>]*>(.*?)/td>")
#创建cookie
self.cookie = cookielib.CookieJar()
#构建opener
self.opener=urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(self.cookie))
#解析页面总页数
self.Total=4
#####设置csv文件
self.CsvFileName="Pyw.csv"
#####存储Csv数据
self.CsvData=[]
#解析网页中的内容
def GetPageItem(self,PageHtml):
#循环取出Table中的所有行
for row in self.TrExp.findall(PageHtml):
#取出当前行的所有列
coloumn=self.TdExp.findall(row)
#判断符合的记录
if len(coloumn) == 9:
# print "游戏账号:%s" % coloumn[0].strip()
# print "用户类型:%s" % coloumn[1].strip()
# print "游戏名称:%s" % coloumn[2].strip()
# print "渠道:%s" % coloumn[3].strip()
# print "充值类型:%s" % coloumn[4].strip()
# print "充值金额:%s" % coloumn[5].strip().replace("￥", "")
# print "返利金额:%s" % coloumn[6].strip().replace("￥", "")
# print "单号:%s" % coloumn[7].strip()
# print "日期:%s" % coloumn[8].strip()
#拼凑行数据
d=[coloumn[0].strip(),
coloumn[1].strip(),
coloumn[2].strip(),
coloumn[3].strip(),
coloumn[4].strip(),
coloumn[5].strip().replace("￥", ""),
coloumn[6].strip().replace("￥", ""),
coloumn[7].strip(),
coloumn[8].strip()]
self.CsvData.append(d)
#模拟登录并获取页面数据
def GetPageHtml(self):
try:
#模拟登录
request=urllib2.Request(url=self.LoginUrl,data=self.PostData)
ResultHtml=self.opener.open(request)
#开始执行获取页面数据
while self.PageTotal=self.Total:
#动态拼凑所要解析的Url
m_PageUrl = self.PageUrl % self.PageTotal
#计算当期第几页
self.PageTotal = self.PageTotal + 1
#获取当前解析页面的所有内容
ResultHtml=self.opener.open(m_PageUrl)
#解析网页中的内容
self.GetPageItem(ResultHtml.read())
####写入Csv文件中
with open(self.CsvFileName, 'wb') as csvfile:
spamwriter = csv.writer(csvfile, dialect='excel')
#设置标题
spamwriter.writerow(["游戏账号","用户类型","游戏名称","渠道","充值类型","充值金额","返利金额","单号","日期"])
#将CsvData中的数据循环写入到CsvFileName文件中
for item in self.CsvData:
spamwriter.writerow(item)
print "成功导出CSV文件！"
except Exception,e:
print "404 error!%s" % e
#实例化类
p=Pyw()
#执行方法
p.GetPageHtml()
导出结果
读取CSV
import pandas as pd
data = pd.read_table('地址', sep=",")['网址'].values
print(data[1])
总结
到此这篇关于使用pandas生成/读取csv文件的文章就介绍到这了,更多相关pandas生成读取csv文件内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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