Python3爬虫（八） 数据存储之TXT、JSON、CSV

 Infi-chu:

http://www.cnblogs.com/Infi-chu/

TXT文本存储

TXT文本存储，方便，简单，几乎适用于任何平台。但是不利于检索。

1.举例：

使用requests获得网页源代码，然后使用pyquery解析库解析

import requests
from pyquery import PyQuery as pq

url = 'https://www.zhihu.com/explore'
header = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'
}
html = requests.get(url,headers=header).text
doc = pq(html)
items = doc('.explore-tab .feed-item').items()
for item in items:
    question = item.find('h2').text()
    author = item.find('.author-link-line').text()
    answer = pq(item.find('.content').html()).text()
    with open('test.txt','a',encoding='uft-8') as f:
        f.write('\n'.join([author,question,answer]))
        f.write('\n'.join('\n'+'='*50+'\n'))

2.打开方式：

r

rb

r+

rb+

w

wb

w+

wb+

a

ab

a+

ab+

【注】

w和a的区别相当于Linux中>和>> 的区别

 

JSON文件存储

JSON全称为（JavaScript Object Notation），JavaScript对象标记，通过对象和数组的组合来表示数据，构造简洁，结构化程度非常高，类似于Python当中的字典

1.对象&数组：

在JavaScript中，一切皆对象。

对象：

在JavaScript中使用{}来表示，可以理解为Python当中的字典，有键有值。

数组：

在JavaScript中使用[]来表示，可以理解为Python当中的列表。

2.读取JSON

我们可以调用Python的json库的loads()方法将JSON文本转化为JSON对象，使用dumps()方法将JSON对象转化为文本字符串。

使用get()方法得到键的名字后的值，如果没有值，则返回None，一般会自定义一个默认值，以防返回None

在JSON字符串中，要使用双引号，否则会抛出异常。

3.输出JSON

调用dumps()方法将JSON对象转化为文本字符串。

import json
data = [
{
'name':'Infi-chu',
'sex':'male',
'birthday':'2000.01.01'
}
]
with open('data.json','w+') as f:
    f.wirte(json.dumps(data))
'''
想要保存json的格式，可以加一个参数，indent
with open('data.json','w') as f:
    f.write(json.dumps(data,indent=2))
'''

　

CSV文件存储

CSV全称是（Comma-Separated Values），逗号分隔值或字符分隔值，它是以纯文本形式存储表格数据，相当于结构化的纯文本。

它比Excel更简洁，XLS文本是电子表格，它包含了文本、数值、公式和格式等内容，而CSV中不包含这些内容。

1.举例

import csv

with open('data.csv','w+') as cf:
    wirter = csv.writer(cf)
'''
wirter = csv.writer(cf,delimiter=' ')    # 此参数是增加分隔符
'''
    wirter.wirterow(['id','name','age'])    # writerows是同时写入多行，writerow是单行写入
    wirter.wirterow(['1','Infi',23])
    wirter.wirterow(['2','chu',23])

# 字典方式的写入发
import csv
with open('data.csv','w')as f:
    fieldname = ['id','name','age']
    wirter = csv.DictWriter(f,filednames=filename)    # DictWriter()方法初始化一个字典写入对象
    wirter.writheader()    # writheader()方法写入头信息
    wirter.wirterows({'id':'1','name':'n1','age':1},{'id':'2','name':'n2','age':2},{'id':'3','name':'n3','age':3})

　2.读取

# 通过csv库来读取CSV文件
import csv

with open('data.csv','r',encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)    # reader()方法便利出每行的内容
    for i in render:
        print(row)

# 通过pandas 读取
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)