python教程:python如何将客户的数据一直保存

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 浏览:130次-  评论: 0次-  更新时间:2022-09-29
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python将客户的数据一直保存的方法:1、使用【with open()】新建对象写入数据;2、使用pandas包保存,代码为【import pandas as pd #导入pandas】。

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python将客户的数据一直保存的方法:

一、open函数保存

使用with open()新建对象

写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子)

import requests
from lxml import etree
 
#发送Request请求
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))#在写代码的时候可以将读取的内容打印一下
 
#保存数据open函数
with open('D:/PythonWorkSpace/TestData/pinglun.txt','w',encoding='utf-8') as f:#使用with open()新建对象f
    for i in comments:
        print(i)
        f.write(i+'\n')#写入数据,文件保存在上面指定的目录,加\n为了换行更方便阅读

这里指的注意的是: open函数的打开模式

参数 用法

  • r read只读。若不存在文件会报错。

  • w write只写。若不存在文件会自动新建。

  • a apend附加到文件末尾。

  • rb, wb, ab 操作二进制

  • r+ 读写模式打开

二、pandas包保存

说道Pandas不得不说一下与之相关的两个数据分析工具包(注意:pandas 、numpy和matplotlib都需要事先安装,详细安装可见之前的博文关于pip方式安装包)

  • numpy: (Numerical Python的简称),是高性能科学计算和数据分析的基础包

  • pandas:基于Numpy创建的Python包,含有使数据分析工作变得更加简单的高级数据结构和操作工具

  • matplotlib:是一个用于创建出版质量图表的绘图包(主要是2D方面)

import pandas as pd #导入pandas
import numpy as np #导入numpy
import matplotlib.pypolt as plt #导入matplotlib  

接下来就演示pandas保存数据到CSV和Excel

#导入包
import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4))#创建随机值
 
#print(df.head(2))#查看数据框的头部数据,默认不写为前5行,小于5行时全部显示;也可以自定义查看几行
print(df.tail())##查看数据框的尾部数据,默认不写为倒数5行,小于5行时全部显示;也可以自定义查看倒数几行
 
df.to_csv('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpy.csv')#存储到CSV中
#df.to_excel('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpy.xlsx')#存储到Excel中(需要提前导入库 pip install openpyxl)
实例中保存豆瓣读书的短评代码如下:
import requests
from lxml import etree
 
#发送Request请求
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))#在写代码的时候可以将读取的内容打印一下
 
'''
#保存数据open函数
with open('D:/PythonWorkSpace/TestData/pinglun.txt','w',encoding='utf-8') as f:#使用with open()新建对象f
    for i in comments:
        print(i)
        f.write(i+'\n')#写入数据,文件保存在上面指定的目录,加\n为了换行更方便阅读
'''
 
#保存数据pandas函数   到CSV 和Excel
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(comments)
#print(df.head())#head()默认为前5行
df.to_csv('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpyCSV.csv')
#df.to_excel('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpyEx.xlsx')

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