python爬虫爬取的钢页直接生成Excel文件还是存入Mysql更好一些？，pythonmysql,要处理的文件不多，就是几要处理的文件不多，就是几万条，都是些简单的处理，Excel暂时也够用。大概思路两条：1、python抓到的数据通过Python DB API 储存到mysql中再做处理。2、直接把爬取到的资料用Phthon XlsxWriter模块生成Execl文件(.xlsx)。不知道哪
目录结构1. 创建Excel表格，向其内写入数据2. 将爬虫获取的数据写入到Excel中3. 将爬虫获取的数据写入到MySQL数据库中1)准备工作：创建数据库表2)写入数据到MySQL数据库表中1. 创建Excel表格，向其内写入数据下载xlsxwriter模块：pip install xlsxwriter代码实现：create-xlsx.py
import xlsxwriter
# 创建文件
w
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2023-09-29 08:53:46
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使用pandas库里面 read_html 方法，获取网页上的表格数据。注意返回的是 list (url网页上所有表格的list，每个表格对应一个df，所有表格组成一个list,每个df作为list中的元素，比如网页上一共有四个表格， 那么会返回一个包含4个元素的list，每个元素都是一个df，每个df都代表一个表格。温馨提示：并不是所有表格都可以用read_html()来抓取
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2024-06-05 08:52:41
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# 使用Python进行网页数据爬取
在当今信息化社会，互联网上的数据量庞大且不断增长。而对于一些研究、分析或者其他应用，我们可能需要从网页上获取特定的数据。这时候，爬虫就成为了一个非常有用的工具。Python作为一种流行的编程语言，拥有强大的爬虫库，可以帮助我们轻松地实现网页数据的爬取。
## 什么是爬虫
爬虫（Web Crawler）是一种能够自动抓取互联网信息的程序。通过模拟浏览器的行
原创
2024-06-23 04:43:46
27阅读
# 如何使用Python爬虫获取表格数据
## 1. 流程图
下面是获取表格数据的整个流程：
```mermaid
graph TD;
A[使用requests库发送网络请求] --> B[解析HTML页面];
B --> C[定位目标表格];
C --> D[提取表格数据];
D --> E[保存数据];
```
## 2. 代码实现步骤
### 步骤1
原创
2023-07-17 06:19:11
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我们学习 Python3 爬虫的目的是为了获取数据，存储到本地然后进行下一步的作业，今天小雨就教大家 python3 如何将爬取的数据插入到 Excel我们直接来讲如何写入 Excel 文件：基本流程就是：新建工作簿--新建工作表--插入数据--保存工作表，和我们在电脑上面操作 excel 表是一样的。workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')#创建 wo
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2023-10-18 10:36:05
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Openpyx是一个用于读写Excel2010各种xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的python库。
现在大多数用的都是office2010了，如果之前之前版本的可以使用xlrd读，xlwt写，这里就不介绍了。入门范例from openpyxl import Workbook
wb=Workbook()#创建一个工作簿
ws=wb.active#获取工作的激活工作表
ws['A1']
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2024-06-12 20:45:48
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# Python爬虫实现成表格的完整指南
在如今的信息时代，爬虫技术应用广泛，能够帮助我们自动化地获取和提取网页上的数据，进而整理成表格。本文将带领你通过一个简单的Python爬虫实例，从网页抓取数据并将其保存为表格的步骤，帮助你快速上手。
## 整体流程
以下是实现“Python爬虫成表格”的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定目标网
一、Excel操作import openpyxl
# 写操作
# 1.获取工作簿对象(工作簿对应的就是一个excel文件)
# 新建（默认有一个工作表）
# work_book = openpyxl.Workbook()
# 打开
# work_book = openpyxl.load_workbook(文件路径)
# work_book = openpyxl.Workbook()
work
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2024-02-20 07:21:01
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我在第1篇分享的代码，仅能爬取一个知乎用户。代码不复杂，但最核心的 Python 知识点都在这里。
haili：零基础自学爬虫（1）获取知乎单个用户基础数据-附Python源代码zhuanlan.zhihu.com
我在第2篇分享的代码，能同时爬取 N 个知乎用户。简单地做了升级：封装函数，嵌套字典，跳过异常。
haili：零基础自学爬虫（2）获取知乎粉丝数排行榜
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2024-04-10 12:37:00
49阅读
# Python爬虫网页表格保存
## 简介
随着互联网的发展，网页中包含大量的数据。当我们需要从网页上获取数据时，可以使用Python编写爬虫程序来实现自动化的数据获取。本文将介绍如何使用Python爬虫来获取网页中的表格数据，并将其保存到本地文件中。
## 爬虫基础
在开始编写爬虫程序之前，我们需要了解一些基本的爬虫概念和工具。
### 爬虫概念
爬虫（Spider）是一种自动化的
原创
2023-08-15 14:56:44
148阅读
# 轻量级 Python 爬虫实现表格
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 输入URL
输入URL --> 发送请求
发送请求 --> 解析HTML
解析HTML --> 提取表格数据
提取表格数据 --> 存储数据
存储数据 --> End
```
## 类图
```mermaid
classD
原创
2024-05-04 04:30:51
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# Python 爬虫实现多页面表格抓取指南
欢迎来到Python爬虫的世界！在这篇文章中，我们将讲解如何使用Python进行多页面表格的抓取。你将学会每一步该做什么，使用哪些代码，并逐步实现你的爬虫项目。下面是整个流程的概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定要抓取的网页及数据 |
| 2 | 安装所需的库 |
| 3
原创
2024-09-28 05:45:57
127阅读
左侧部门列表每点击一次都有一个新的js网页出现，Request URL可以明确看出网址，且每个网址都有其规律：点击了三个部门，返回的网址如下，可以看出是有规律的，此处deptid正是对应于下图中的<span>内容：这种倒推的思路，首先要做的就是部门的id提取出来，然后匹配成Request URL去获取js页，需要的id就在下面：<li>
<span>
<a
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2024-05-15 13:23:13
4阅读
博客主要内容有：通过requests库模拟表单提交通过pandas库提取网页表格题目要求：把一个网页上所有年所有县所有作物的数据全爬下来，存到Access里目标分析给到的网址是这个：https://www.ctic.org/crm?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg打开长这样：根据我学爬虫并不久的经验，通常只要把年月日之类的参数附加到url里面去，然后用requests.get拿
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2023-12-08 14:50:39
62阅读
python的学习直接使用网页爬虫，将内容爬取到excel，也是为之后的大数据学习做铺垫。下面的代码是我爬取的豆瓣电影Top250的电影基本信息，当然，也可以爬取到数据库中# -*- coding:utf-8 -*-
# 上面这一行的目的是防止乱码
from bs4 import BeautifulSoup # 数据解析，处理html
import re # 正则表达式
import u
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2023-06-13 14:43:06
101阅读
当我们爬虫爬取大量数据并且已经爬取到了本地，这些数据如果不存储起来，那么就会变得无效. 那下面让小编教你把这些数据插入Excel中保存下来吧~ 我们已经把数据爬到本地并已经插入execl，上效果图 操作Execl其实里面很多东西要去了解，但这里我讲常用的读写，满足我们的一般需求,感兴趣的朋友可以自己去深入。1. 读execl文件需要安装 xlrd库，老办法
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2024-01-23 20:07:53
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# Python图片转表格的完整教程
在现代数据处理中，将图片中的信息提取为表格格式是一项常见的需求。通过Python，我们可以高效地实现这一目标。本文将带你从零开始，学会如何通过Python将图片中的数据转换为表格的形式。我们将逐步进行并提供必要的代码和解释。
## 流程概述
首先，让我们看一下整个流程，可以用以下表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-09-19 04:57:55
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# Python 字典转表格教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现将 Python 字典转换为表格的操作。这是一个常见且实用的操作，特别是在数据处理和数据展示方面。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建字典) --> B(转换为表格)
B --> C(保存为Excel文件)
```
## 教程
### 1. 创建字典
首先，我
原创
2024-07-12 06:19:53
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在现代数据处理的环境中，如何有效地将 Python 中的表格数据转换成 HTML 格式，以便在网页上展示，成为了开发者面临的重要技术需求。解决这一问题不仅能够提高数据的可视化效果，更能提升用户体验。本文将详细记录这一过程的各个环节，从初始的技术痛点，到逐步演进的架构设计，再到最终的性能优化与应用扩展，通过具体实例和图示文档，帮助读者全面理解并掌握这一技术实现。
## 初始技术痛点
在实际的数据
