Comment enregistrer les données client en python

Comment enregistrer les données client en python : 1. Utilisez [with open()] pour créer un nouvel objet et écrire les données ; 2. Utilisez le package pandas pour enregistrer, le code est [import pandas as pd ; #importer des pandas].

[Recommandations d'apprentissage associées : tutoriel Python]

Comment Python conserve les données client :

1. La fonction Open enregistre

Utiliser avec open() pour créer un nouvel objet

Écrire des données (ici nous utilisons comme exemple la courte critique Douban d'un livre dans Douban Reading)

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

Ce à quoi nous faisons référence ici est : le mode ouvert de la fonction ouverte

Utilisation des paramètres

• r lecture lecture seule. Si le fichier n'existe pas, une erreur sera signalée.

• w écrire uniquement. Si le fichier n'existe pas, il sera automatiquement créé.

• un ajout est ajouté à la fin du fichier.

• rb, wb, ab fonctionnent en binaire

• le mode de lecture et d'écriture r+ est activé

2. Sauvegarde du package pandas

En parlant de Pandas, je dois parler des deux packages d'outils d'analyse de données qui y sont liés (remarque : pandas, numpy et matplotlib doivent tous être installés à l'avance. Pour une installation détaillée, veuillez consulter le billet de blog précédent À propos du package d'installation pip)

• numpy : (abréviation de Numerical Python), est un package de base pour le calcul scientifique haute performance. et analyse de données

• pandas : un package Python basé sur Numpy qui contient des structures de données avancées et des outils de manipulation qui facilitent l'analyse des données

• matplotlib : est un package de traçage permettant de créer des graphiques de qualité publication (principalement 2D)

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

Ensuite, je montrerai aux pandas l'enregistrement des données au format CSV et 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')

Pour pour plus d'apprentissage connexe, veuillez prêter attention à la colonne formation php !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!