[Python知识库]《Python 3网络爬虫开发实战 》崔庆才著 第五章笔记

文件存储

1.TXT文本存储

如果对检索和数据结构要求不高，追求方便为第一的话，可以采用TXT文本存储。

随便爬取一个漫画网站

import requests
from lxml import etree

url='https://www.maofly.com/'
headers={
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/102.0.5005.124 Mobile Safari/537.36 Edg/102.0.1245.44'
}

html=requests.get(url,headers).content
items=etree.HTML(html,etree.HTMLParser())

result_title = items.xpath('//div[@class="media-body"]/h4[@class="mt-0 mb-0"]/a/text()')

for ti in result_title:
    file=open('explore.txt','a',encoding='utf-8')
    file.write(''.join(ti))
    file.write('\n')
    file.close()

这里open()方法的第一个参数即要保存的目标文件名称，第二个参数为a，代表以追加方式写入到文本。另外，我们还指定了文件的编码为utf-8。最后，写入完成后，还需要调用close()方法来关闭文件对象。

在刚才的实例中，open()方法的第二个参数设置成了a，这样在每次写入文本时不会清空源文件,而是在文件末尾写入新的内容，这是一种文件打开方式。关于文件的打开方式，其实还有其他几种，这里简要介绍一下。

简化写法，使用with as语法来处理文件，可以该语法自动关闭文件。

import requests
from lxml import etree

url='https://www.maofly.com/'
headers={
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/102.0.5005.124 Mobile Safari/537.36 Edg/102.0.1245.44'
}

html=requests.get(url,headers).content
items=etree.HTML(html,etree.HTMLParser())

result_title = items.xpath('//div[@class="media-body"]/h4[@class="mt-0 mb-0"]/a/text()')

for ti in result_title:
    with open('explore.txt','a',encoding='utf-8') as file:
        file.write(''.join(ti))
        file.write('\n')
        file.close()

2.JSON文件存储

JSON，全称为JavaScript Object Notation,也就是JavaScript对象标记，它通过对象和数组的组合来表示数据，构造简洁但是结构化程度非常高，是一种轻量级的数据交换格式。

在JavaScript语言中，一切都是对象。因此，任何支持的类型都可以通过JSON来表示，例如字符串、数字、对象、数组等，但是对象和数组是比较特殊且常用的两种类型，下面简要介绍一下它们。

• 对象：它在JavaScript中是使用花括号{}包裹起来的内容，数据结构为{key1:value1, key2:value2,…}的键值对结构。在面向对象的语言中，key为对象的属性,value为对应的值。键名可以使用整数和字符串来表示。值的类型可以是任意类型。
• 数组：数组在JavaScript 中是方括号[]包裹起来的内容，数据结构为[“java”, “javascript”,"vb "，…]的索引结构。在 JavaScript中，数组是一种比较特殊的数据类型，它也可以像对象那样使用键值对,但还是索引用得多。同样，值的类型可以是任意类型。

一个JSON对象形式：

[{
	"name": "Dog",
	"gender": "male",
	"birthday"; "2000.11.11"
},{
	"name": "Cat",
	"gender": "female",
	"birthday"; "2001.11.11"
}]

由中括号包围的就相当于列表类型，列表中的每个元素可以是任意类型，这个示例中它是字典类型，由大括号包围。

JSON可以由以上两种形式自由组合而成，可以无限次嵌套，结构清晰，是数据交换的极佳方式。

读取JSON数据

import json
js='''
[{
   "name": "Dog",
   "gender": "male",
   "birthday": "2000-11-11"
},{
   "name": "Cat",
   "gender": "female",
   "birthday": "2001-11-11"
}]
'''

print(type(js))
data=json.loads(js)
print(data)
print(type(data))

这里使用loads()方法将字符串转为JSON对象。由于最外层是中括号，所以最终的类型是列表类型。需要注意下，JSON的数据只能用双引号进行包围，不能使用单引号进行包围。

这样一来，我们就可以用索引来获取对应的内容了。例如，如果想取第一个元素里的name属性，就可以使用如下方式:

data=json.loads(js)
print('性别：'+data[0].get('gender'))
print(data[0].get('age',25))		#可以通过该方法对源JSON数据进行声明和赋值
print('性别：'+data[1].get('gender'))

还可以直接读取json文件，这里data.json文件里面存放这和前面例子一样的json数据。

import json

with open('data.json')as file:
    s=file.read()
    data=json.loads(s)
    print(data)

输出JSON

调用dumps的方法将JSON对象转化为字符串。

import json
data=[{
    'name': 'Cat',
    'gender': 'male',
    'birthday': '2000-10-10'
}]

with open('data1.json','w')as file:
    file.write(json.dumps(data))

如果想要保存JSON的格式，还可以在调用write函数的时候添加indent=2参数，该参数代表缩进字符的个数。

但是需要注意的是，如果JSON包含中文的话会自动转化为Unicode编码，因此如果不希望出现Unicode的话需要添加ensure_ascii=False参数。

import json
data=[{
    'name': '李四',
    'gender': 'male',
    'birthday': '2000-10-10'
}]

with open('data.json','w')as file:
    file.write(json.dumps(data,indent=2,ensure_ascii=False))

3.CSV文件存储

CSV文件以纯文本形式存储表格数据。

写入

这里的newline=' '是用来去除掉上下行之间数据的空行的。

import csv

with open('data.csv','w',newline='')as file:
    write=csv.writer(file)
    write.writerow(['id','name','age'])
    write.writerow(['1','Li','20'])
    write.writerow(['2','Zhang','10'])
    write.writerow(['3','Wu','30'])

除了使用writerow方法进行一行一行地写入，我们还可以使用writerows方法一次性写入多行数据。

import csv

with open('data1.csv','w',newline='')as file:
    write=csv.writer(file)
    write.writerow(['id','name','age'])
    write.writerows([['1','Li','20'],['2','Zhang','10']])

但是一般情况下，爬虫爬取的都是结构化数据，我们一般会用字典来表示。在csv库中也提供了字典的写人方式，即使是中文也不需要进行编码，示例如下：

import csv

with open('data.csv','w',newline='')as csvfile:
    filenames=['id','name','age']
    writer=csv.DictWriter(csvfile,fieldnames=filenames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'id': '1','name': ' 李','age': '20'})
    writer.writerow({'id': '2','name': 'Wan','age': '20'})
    writer.writerow({'id': '3','name': 'qian','age': '20'})

读取

在遇到中文数据的时候，他读取到的是Unicode编码，所以我们需要进行解码

import csv

with open('data.csv','r',encoding='GBK')as csvfile:
    reader=csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

我们还可以使用pandas进行读取

import pandas as pd
df=pd.read_csv('data.csv',encoding='GBK')
print(df)

下面部分都是数据库处理的部分，我感觉我用不上就不记笔记了。