csv

CSV (Comma Separated Values)，即逗号分隔值（也称字符分隔值，因为分隔符可以不是逗号），是一种常用的文本格式，用以存储表格数据，包括数字或者字符。很多程序在处理数据时都会碰到csv这种格式的文件。python自带了csv模块，专门用于处理csv文件的读取，后缀名是.csv。
在爬虫和很多案例里面都会把数据写到csv文件里，爬虫下来的数据会用于数据分析，对数据进行持久化处理（保存），读取数据用到的就是csv，然后进行数据分析。
csv模块的使用

写入csv文件

  • 1 通过创建writer对象，主要用到2个方法。一个是writerow，写入一行。另一个是writerows写入多行
  • 2 使用DictWriter 可以使用字典的方式把数据写入进去

例题：按图示的样式存入数据，第一列是姓名，标题为姓名，年龄，身高。

python爬虫csv文件 python爬虫写入csv_html

#导入库
import csv
#待写入的数据，放到列表里，可以用元组，也可以用字典格式
# 第一种方法
person = [
    ('小明', 22, 185), ('小花', 18, 175), ('小丽', 20, 180)
]
#写入的表头
header = ('name', 'age', 'height')
# w 写的模式，用newline=""来消除空行
# 用wps打开没有问题，但是用office打开会出现乱码，把'utf-8'改为'utf-8-sig'
with open('person.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline="") as f:
    write = csv.writer(f)
    write.writerow(header)  #写入表头
    # for i in person:
    #     write.writerow(i)   # 方法一 writerow，遍历出每一条数据，分别写入
    write.writerows(person)   # 方法二 writerows，直接写入数据
# 第二种方法，以字典的形式传入
person = [
    {'name': "小明", 'age': '22', 'height': '185'},
    {'name': "小花", 'age': '18', 'height': '175'},
    {'name': "小丽", 'age': '20', 'height': '180'}
]
#  key跟表头一一对应
header = ('name', 'age', 'height')
with open('dic_per.csv', 'w', encoding='utf-8', newline="") as f1:
    DictWrite = csv.DictWriter(f1, header)
    DictWrite.writeheader()
    DictWrite.writerows(person)

with open()，第一个参数传入文件名和文件类型，第二个参数是模式，是读还是写入，默认的是读"r"，可写可不写，第三个参数是中文的编码。as f ，给写文件的操作重新命名，把with open 赋值给f，后面用新命名调用。 把写入的对象赋值给write，用对象的写入方法进行操作，第一行写入表头，后面遍历每一个列表的元素，分别写入文件；后续再文件进行操作的时候一定要先把文件关闭，否则会提示没有权限操作文件。写入的文件会有空行，可以用newline="“来消除空行。用wps打开文件是没有问题的，用office打开会出现乱码的情况，这是把编码方式改为"utf-8-sig”。用csv.DictWriter()方法的时候，后面要传两个参数，第二个是表头。
with open就是相当于f.open()和f.close()，自动关闭文件;如果不用with 需要在代码尾部再输入f.close()。

读取文件

  • 1 通过reader()读取到的每一条数据是一个列表。可以通过下标的方式获取具体某一个值
  • 2 通过DictReader()读取到的数据是一个字典。可以通过Key值(列名)的方式获取数据
# 读取文件
# 方法一：
with open('dic_per.csv', 'r', encoding='utf-8') as wr:
    f1 = csv.reader(wr)
    print(type(f1), f1) # <class '_csv.reader'> <_csv.reader object at 0x000002124DB0E8D0>
    for i in f1:
        print(i)  # 以列表的形式输出，可以用下标取值
        print(i[0])  # 通过下标取列表的值，取出第一列

# 方法二：
with open('person.csv', 'r', encoding='utf-8') as wr:
    f = csv.DictReader(wr)
    print(type(f), f)  # <class '_csv.reader'> <_csv.reader object at 0x000002124DB0E8D0>
    for i in f:
        print(i)  # 以列表的形式输出，可以用下标取值
        print(i['name'])  # 通过关键字取列表的值，取出第一列
 
# 方法三：
# 导入pandas
import pandas as pd
# .表示当前路径
data = pd.read_csv(open('./person.csv'))
# 绝对路径为从盘符开始的，也可用绝对路径，要注意对每一个"\",都要多加一个"\"进行转义，或用r开头
print(data)

"."表示当前路径，从盘符开始的为绝对路径。

正则案例-爬取天气预报

用户需求


从url里爬取开封7天的天气情况，在爬取之前先看一下爬取的数据是否在网页源码中，如果在，就是静态加载的网页，只需要向url发送请求，获取网页源码中的数据，从而提取出我们需要的数据就可以了。

python爬虫csv文件 python爬虫写入csv_html_02


在页面点右键，查看网页源代码，在里面可以看到，7天的天气信息(日期 天气状况 温度 风力)都在源码中。

python爬虫csv文件 python爬虫写入csv_html_03

页面分析

在16日（今天）的框内，点右键，检查，在Elenents里面可以看到16日天气的情况，把相应的标签逐级点开，可以看到需要的数据。

python爬虫csv文件 python爬虫写入csv_html_04

光标分别移动到下面6个li上，经过的每一个li代表每天的天气，对应的天气标签处于高亮的状态，可以看到每一个li对应每一天的天气情况。当光标位于"<div id ="7d">" class=7处，所有的标签都处于高亮。

python爬虫csv文件 python爬虫写入csv_html_05


在Elenents里面看到的效果是经过最终渲染的，并不等同于网页源码，进一步确认一下，可以复制·class=“t clearfix”·，到源码里查看一下。一般从<ul开头，到下一个<\ul>结束的位置，中间的数据都是需要的。

python爬虫csv文件 python爬虫写入csv_python爬虫csv文件_06


python爬虫csv文件 python爬虫写入csv_数据_07

<ul class="t clearfix">
<li class="sky skyid lv3 on">
<h1>16日（今天）</h1>
<big class="png40 d02"></big>
<big class="png40 n01"></big>
<p title="阴转多云" class="wea">阴转多云</p>
<p class="tem">
<span>31</span>/<i>21℃</i>
</p>
<p class="win">
<em>
<span title="东风" class="E"></span>
<span title="南风" class="S"></span>
</em>
<i><3级</i>
</p>
<div class="slid"></div>
</li>
<li class="sky skyid lv2">
<h1>17日（明天）</h1>
<big class="png40 d01"></big>
<big class="png40 n00"></big>
<p title="多云转晴" class="wea">多云转晴</p>
<p class="tem">
<span>32</span>/<i>20℃</i>
</p>
<p class="win">
<em>
<span title="东南风" class="SE"></span>
<span title="南风" class="S"></span>
</em>
<i><3级</i>
</p>
<div class="slid"></div>
</li>
<li class="sky skyid lv3">
<h1>18日（后天）</h1>
<big class="png40 d07"></big>
<big class="png40 n02"></big>
<p title="小雨转阴" class="wea">小雨转阴</p>
<p class="tem">
<span>32</span>/<i>22℃</i>
</p>
<p class="win">
<em>
<span title="东南风" class="SE"></span>
<span title="南风" class="S"></span>
</em>
<i><3级</i>
</p>
<div class="slid"></div>
</li>
<li class="sky skyid lv3">
<h1>19日（周四）</h1>
<big class="png40 d07"></big>
<big class="png40 n08"></big>
<p title="小雨转中雨" class="wea">小雨转中雨</p>
<p class="tem">
<span>31</span>/<i>24℃</i>
</p>
<p class="win">
<em>
<span title="南风" class="S"></span>
<span title="南风" class="S"></span>
</em>
<i>3-4级转<3级</i>
</p>
<div class="slid"></div>
</li>
<li class="sky skyid lv3">
<h1>20日（周五）</h1>
<big class="png40 d07"></big>
<big class="png40 n00"></big>
<p title="小雨转晴" class="wea">小雨转晴</p>
<p class="tem">
<span>31</span>/<i>22℃</i>
</p>
<p class="win">
<em>
<span title="北风" class="N"></span>
<span title="东南风" class="SE"></span>
</em>
<i>3-4级转<3级</i>
</p>
<div class="slid"></div>
</li>
<li class="sky skyid lv3">
<h1>21日（周六）</h1>
<big class="png40 d02"></big>
<big class="png40 n02"></big>
<p title="阴" class="wea">阴</p>
<p class="tem">
<span>31</span>/<i>25℃</i>
</p>
<p class="win">
<em>
<span title="南风" class="S"></span>
<span title="东南风" class="SE"></span>
</em>
<i><3级转3-4级</i>
</p>
<div class="slid"></div>
</li>
<li class="sky skyid lv3">
<h1>22日（周日）</h1>
<big class="png40 d02"></big>
<big class="png40 n01"></big>
<p title="阴转多云" class="wea">阴转多云</p>
<p class="tem">
<span>29</span>/<i>20℃</i>
</p>
<p class="win">
<em>
<span title="东南风" class="SE"></span>
<span title="西南风" class="SW"></span>
</em>
<i>3-4级转<3级</i>
</p>
<div class="slid"></div>
</li>
</ul>

实现过程

  • 1.向目标url发送请求，拿到整个的网页源代码数据（html文件）
  • 2.从源码中找到<ul标签（正则，过滤到不相干的数据），继续解析li标签，再从中匹配处需要的内容（正则）
  • 3.最后把提取的内容做持久化操作（csv），保存到本地
    用到的工具： requests模块（请求数据），re正则（匹配数据），csv模块（写入数据）

实现步骤

有时候 url正常，headers正常，也发起了请求，解析不到数据，这时候需要从返回的内容里查找一下是否有需要的数据。

import re
import requests
import csv
url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101180801.shtml'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.107 Safari/537.36 Edg/92.0.902.62'
}
# 1.向目标url发送请求，获取网页源码
res = requests.get(url, headers=headers)
html = res.content.decode('utf-8')
# print(html)
# 2.解析数据，去源码中匹配ul标签
rpt = r'.*?(<ul class="t clearfix">.*?<i class="line1"></i>).*?'
# <ul class="t clearfix">在源码中只有一个，通过分组对匹配到的数据进行过滤。.*?非贪婪模式，re.S换行匹配，如果group()里不传参数，打印的还是所有的内容。
zz1 = re.match(rpt, html, re.S).group(1)
# print(zz1)
# 继续解析li标签里的数据，ul里面的li标签有多个，所以要进行多值匹配，用findall。
data = re.findall(r'.*?<h1>.*?</li>.*?', zz1, re.S)
# print(data)
# 存储所有数据的大列表
lst_data = []
for i in data:
#     # print(i)
#     # print('*'* 50)
    pat = re.compile(r'.*?<h1>(.*?)</h1>.*?<p.*?>(.*?)</p>.*?<i>(.*?)</i>.*?<i>(.*?)</i>.*?', re.S)
    li_data = pat.match(i)
    # print(li_data.group(1), end=" ")
    # print(li_data.group(2), end=" ")
    # print(li_data.group(3), end=" ")
    # print(li_data.group(4), end=" ")
    # print()
    li_dict = {'日期': li_data.group(1), '天气': li_data.group(2), '温度': li_data.group(3), '风力': li_data.group(4)}
    # print(li_dict)
    lst_data.append(li_dict)

header = ['日期', '天气', '温度', '风力']
with open('kaifengtianqi.csv', 'w', encoding='utf-8', newline="") as f:
    write = csv.DictWriter(f, header)
    write.writeheader()
    write.writerows(lst_data)