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python如何將客戶的資料一直保存

Aug 27, 2020 pm 02:30 PM
python儲存數據

python將客戶的資料一直保存的方法:1、使用【with open()】新建物件寫入資料;2、使用pandas包保存,代碼為【import pandas as pd #導入pandas】。

python如何將客戶的資料一直保存

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python將客戶的資料一直保存的方法:

一、open函數儲存

使用with open()新建物件

寫入資料(這裡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
 
#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

這裡指的注意的是: open函數的開啟模式

參數 用法

  • r read只讀。若不存在文件會報錯。

  • w write只寫。若不存在檔案會自動新建。

  • a apend附加到檔案結尾。

  • rb, wb, ab 操作二進位

  • #r 讀寫模式開啟

二、pandas包保存

說Pandas不得不說一下與之相關的兩個數據分析工具包(注意:pandas 、numpy和matplotlib都需要事先安裝,詳細安裝可見之前的博文關於pip方式安裝套件)

  • numpy: (Numerical Python的簡稱),是高效能科學運算與資料分析的基礎套件

  • pandas:基於Numpy創建的Python包,含有使數據分析工作變得更加簡單的高級數據結構和操作工具

  • matplotlib:是一個用於創建出版質量圖表的繪圖包(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  
接下來就示範pandas將資料保存到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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