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爬虫以及数据保存

这篇文章, 分享如何将爬虫爬到的数据, 保存到excel表格当中。

文章目录

1.安装保存数据的第三方库openpyxl并使用

2.爬虫加单表数据保存

3.爬虫加多表数据保存

4.实战

一、安装保存数据的第三方库openpyxl并使用

我们需要安装openpyxl的第三方库

安装命令:

pip install openpyxl

安装成功后我们就可以使用了。

我们导入第三方库:

import openpyxl

创建对象 工作簿:

wb = openpyxl.Workbook()

选择工作子表（选择第一个工作子表）

ws = wb.active

修改工作子表的名字:

ws.title = '测试子表'

添加数据 执行一次append就是添加一行数据:

ws.append(['姓名','性别','年龄'])

注意:列表中的每一个数据对应的是表格中的一个单元格内容。

从第二行开始添加详细数据(因为刚才已经添加过一行了):

ws.append(['小1','女',18])
ws.append(['小2','男',18])
ws.append(['小嘿','女',20])
ws.append(['xoap','女',18])

这里我们添加了四行数据。

生成文件保存数据, 方法是工作簿对象.save(‘文件的路径’):

wb.save('学生表.xlsx')

完整代码:

# 创建对象 工作簿
import openpyxl
wb = openpyxl.Workbook()
# 选择工作子表（第一个）
ws = wb.active
# 修改工作子表的名字
ws.title = '测试子表'
# 添加数据 执行一次append就是添加一行数据
ws.append(['姓名','性别','年龄']) # 列表中的每一个数据对应的是表格中的一个单元格内容# 第二行开始添加详细数据
ws.append(['小1','女',18])
ws.append(['小2','男',18])
ws.append(['小嘿','女',20])
ws.append(['xoap','女',18])# 生成文件保存数据
# wb.save('文件的路径')
wb.save('学生表.xlsx')

运行结果:

在用一个文件夹下面, 多出了一个叫学生表.xslx的excel表格。这张表格, 就是我们刚刚用代码去创建的的表格。

同时, 我们打开表格来看一看数据:

我们发现信息成功的写入表格, 最下面那个测试子表, 就是对应 ws.title = ‘测试子表’ 这行代码。表格标题和表格里面的内容, 都是用append方法去添加的，注意, 这里append的方法, 只会增加固定的行, 比如我在第三个append里面修改要添加的数据, 把ws.append([‘小2’,‘男’,18])改为ws.append([‘小22’,‘男’,19]), 运行过后, 表格里面的第三行数据, 会发生变化, 它不会因改变信息而添加数据, 只会覆盖第三行的数据。如果想要追加数据, 那就必须写更多的append函数去追加数据。

我们还有一种方式去创建excel表格并且保存数据(这种方法, 适合创建多张excel表格, 并且同时保存多张excel表格数据)。

代码:

import openpyxl
wb = openpyxl.Workbook()
list_name = ["小明", "小红", "小强", "小慧", "小蓝"]
list_gender = ["男", "女", "男", "女", "男"]
list_age = [20, 19, 21, 19, 19]
for i in range(100):# 创建新的子表sheet = wb.create_sheet(title=f'第{i}张表格')# 添加表头sheet.append(["姓名", "性别", "年龄"])for i in range(5):sheet.append([list_name[i], list_gender[i], list_age[i]])
# 删除第一个默认的子表
wb.remove(wb.active)
# 保存表格
wb.save('全部球员数据.xlsx')

结果:

利用sheet = wb.create_sheet(title=f’第{i}张表格’)这行代码, 创建excel表格

二、爬虫加单表数据保存

我们看一个案例:

我们打开nba官网, url是https://china.nba.cn/statistics/index.html

找到数据里面的球员数据.

我们需要爬取表格里面的信息, 有球员姓名, 球队, 比赛场次, 出场时间, 得分, 篮板, 助攻, 抢新, 盖帽, 投篮命中率, 三分命中数, 三分命中率, 罚球命中率这么些信息。

我们打开开发者工具, 找到数据的相应请求:

将请求数据的对应的url复制下来:https://api.nba.cn/sib/v2/league/playerstats?app_key=tiKB2tNdncnZFPOi&app_version=1.1.0&channel=NBA&conference=All&device_id=6d02def8348ce928cca4cfa777ee6a4e&individual=All&install_id=799163069&network=N%2FA&os_type=3&os_version=1.0.0&page_no=1&page_size=50&position=All&scope=team&season=2023&seasonType=4&sign=sign_v2&sign2=076D913573642C47DDFC1D2F2A0E4910046862A35D8D4AFC8FC05BB2B73466C0&t=1723805890324&total=perGame

代码:

import requestsurl = 'https://api.nba.cn/sib/v2/league/playerstats?app_key=tiKB2tNdncnZFPOi&app_version=1.1.0&channel=NBA&conference=All&device_id=6d02def8348ce928cca4cfa777ee6a4e&individual=All&install_id=799163069&network=N%2FA&os_type=3&os_version=1.0.0&page_no=1&page_size=50&position=All&scope=team&season=2023&seasonType=4&sign=sign_v2&sign2=076D913573642C47DDFC1D2F2A0E4910046862A35D8D4AFC8FC05BB2B73466C0&t=1723805890324&total=perGame'
res = requests.get(url, headers=headers)
res_data = res.json()
#     数据解析
for i in res_data['data']['player']['Data']:# 姓名name = i['Player']['displayName']# 球队名team = i['Team']['name']# 比赛场次games = i['Games']# 出场时间minspg = i['Minspg']# 得分pointspg = i['Pointspg']# 篮板rebspg = i['Rebspg']# 助攻assistspg = i['Assistspg']# 抢断stealspg = i['Stealspg']# 盖帽offrebspg = i['Offrebspg']# 投篮命中率fgpct = f'{i["Fgpct"]}%'# 三分命中数rebs = i['Rebs']# 三分命中率tppct = f'{i["Tppct"]}%'# 罚球命中率ftpct = f'{i["Ftpct"]}%'print(name,team,games,minspg,pointspg,rebspg,assistspg,stealspg,offrebspg,fgpct,rebs,tppct,ftpct)

结果:

报错了, 说明在url里面有参数有误, 导致请求不成功。

唉, 我们不是把headers请求头都加了么, 怎么还是获取不到数据呢?

这里我们需要注意, 有个参数t, 这个里面的参数代表时间戳, 没有拿到正确响应的原因, 就是因为时间戳的问题, 这个就是典型的网站反爬机制, 需要把时间戳的值对上号才能获取到数据。

解决办法:

python中有个获取时间戳的库:

import time
print("获取时间戳:", int(time.time()))

那我们需要把int(time.time())传入到url里面的t参数。

修改过后的代码:

import requests
import timeurl = f'https://api.nba.cn/sib/v2/league/playerstats?app_key=tiKB2tNdncnZFPOi&app_version=1.1.0&channel=NBA&conference=All&device_id=6d02def8348ce928cca4cfa777ee6a4e&individual=All&install_id=799163069&network=N%2FA&os_type=3&os_version=1.0.0&page_no=1&page_size=50&position=All&scope=team&season=2023&seasonType=4&sign=sign_v2&sign2=076D913573642C47DDFC1D2F2A0E4910046862A35D8D4AFC8FC05BB2B73466C0&t={int(time.time())}&total=perGame'
res = requests.get(url, headers=headers)
res_data = res.json()
#     数据解析
for i in res_data['data']['player']['Data']:# 姓名name = i['Player']['displayName']# 球队名team = i['Team']['name']# 比赛场次games = i['Games']# 出场时间minspg = i['Minspg']# 得分pointspg = i['Pointspg']# 篮板rebspg = i['Rebspg']# 助攻assistspg = i['Assistspg']# 抢断stealspg = i['Stealspg']# 盖帽offrebspg = i['Offrebspg']# 投篮命中率fgpct = f'{i["Fgpct"]}%'# 三分命中数rebs = i['Rebs']# 三分命中率tppct = f'{i["Tppct"]}%'# 罚球命中率ftpct = f'{i["Ftpct"]}%'print(name,team,games,minspg,pointspg,rebspg,assistspg,stealspg,offrebspg,fgpct,rebs,tppct,ftpct)

代码优化:

增加一个分页爬虫的功能并且保存数据到excel。

'''
前面几次测试可以得到正常的响应数据突然得不到，加上了伪装还发现分页参数有变化，时间戳变化通过测试，更改时间戳，数据可以正常返回验证当前拿不到正确响应的原因：时间戳的问题'''
import time# print(res_data)
# {'data':{'player':{'Data':[]}}}
# 创建工作表的代码
import openpyxl
import requests
wb = openpyxl.Workbook()
sheet = wb.active
sheet.title = '球队数据'
# 表头
sheet.append(['姓名','球队名','比赛场次','出场时间','得分','篮板','助攻','抢断','盖帽','投篮命中率','三分命中数','三分命中率','罚球命中率'])
# 加入分页 不能确定次数，因为年份不同，总页数不一样
page = 1
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/129.0.0.0 Safari/537.36'}
while True:url = f'https://api.nba.cn/sib/v2/league/playerstats?app_key=tiKB2tNdncnZFPOi&app_version=1.1.0&channel=NBA&conference=All&device_id=6d02def8348ce928cca4cfa777ee6a4e&individual=All&install_id=799163069&network=N%2FA&os_type=3&os_version=1.0.0&page_no={page}&page_size=50&position=All&scope=team&season=2023&seasonType=4&sign=sign_v2&sign2=076D913573642C47DDFC1D2F2A0E4910046862A35D8D4AFC8FC05BB2B73466C0&t={int(time.time())}&total=perGame'res = requests.get(url, headers=headers)res_data = res.json()#     结束循环的代码 如果Data对应的列表为[] 代表没有数据了# {'Data':[{},{}]}# {'Data':[]}if len(res_data['data']['player']['Data']) == 0:break#     数据解析for i in res_data['data']['player']['Data']:# 姓名name = i['Player']['displayName']# 球队名team = i['Team']['name']# 比赛场次games = i['Games']# 出场时间minspg = i['Minspg']# 得分pointspg = i['Pointspg']# 篮板rebspg = i['Rebspg']# 助攻assistspg = i['Assistspg']# 抢断stealspg = i['Stealspg']# 盖帽offrebspg = i['Offrebspg']# 投篮命中率fgpct = f'{i["Fgpct"]}%'# 三分命中数rebs = i['Rebs']# 三分命中率tppct = f'{i["Tppct"]}%'# 罚球命中率ftpct = f'{i["Ftpct"]}%'print(name,team,games,minspg,pointspg,rebspg,assistspg,stealspg,offrebspg,fgpct,rebs,tppct,ftpct)sheet.append([name,team,games,minspg,pointspg,rebspg,assistspg,stealspg,offrebspg,fgpct,rebs,tppct,ftpct])print(f'第{page}页数据已经全部获取完毕')page += 1# 保存表格
wb.save('aaa/球队数据.xlsx')

结果:

三、爬虫加多表数据保存

还是用刚才的nba球员的数据, 这次我们不仅仅实现分页爬虫加上保存数据, 我们在这里需要爬取不同年份里面的所有的nba球员所有的数据并保存, 以年份为准保存每一年的nba球员的数据。

url关键会变化的参数:

年份参数: year, 分页参数: page, 时间戳参数: t。

代码:

import time
import datetime'''
一个年份对应一个子表
'''import openpyxl
import requests
wb = openpyxl.Workbook()# 加入分页 不能确定次数，因为年份不同，总页数不一样headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/129.0.0.0 Safari/537.36'}
year_now = datetime.datetime.now().year
for year in range(1996,year_now):page = 1 # 根据年份重置分页的起始# 创建子表要放入到年份循环的代码中# 因为文件是按照年份进行划分子表# 创建新的子表sheet = wb.create_sheet(title=f'{year}年球员数据')# 表头sheet.append(['姓名', '球队名', '比赛场次', '出场时间', '得分', '篮板', '助攻', '抢断', '盖帽', '投篮命中率', '三分命中数', '三分命中率', '罚球命中率'])while True:# 休眠time.sleep(0.5)url = f'https://api.nba.cn/sib/v2/league/playerstats?app_key=tiKB2tNdncnZFPOi&app_version=1.1.0&channel=NBA&conference=All&device_id=6d02def8348ce928cca4cfa777ee6a4e&individual=All&install_id=799163069&network=N%2FA&os_type=3&os_version=1.0.0&page_no={page}&page_size=50&position=All&scope=team&season={year}&seasonType=4&sign=sign_v2&sign2=076D913573642C47DDFC1D2F2A0E4910046862A35D8D4AFC8FC05BB2B73466C0&t={int(time.time())}&total=perGame'res = requests.get(url, headers=headers)res_data = res.json()#     结束循环的代码 如果Data对应的列表为[] 代表没有数据了# {'Data':[{},{}]}# {'Data':[]}if len(res_data['data']['player']['Data']) == 0:break#     数据解析for i in res_data['data']['player']['Data']:# 姓名name = i['Player']['displayName']# 球队名try:team = i['Team']['name']except:team = ''# 比赛场次games = i['Games']# 出场时间minspg = i['Minspg']# 得分pointspg = i['Pointspg']# 篮板rebspg = i['Rebspg']# 助攻assistspg = i['Assistspg']# 抢断stealspg = i['Stealspg']# 盖帽offrebspg = i['Offrebspg']# 投篮命中率fgpct = f'{i["Fgpct"]}%'# 三分命中数rebs = i['Rebs']# 三分命中率tppct = f'{i["Tppct"]}%'# 罚球命中率ftpct = f'{i["Ftpct"]}%'print(name,team,games,minspg,pointspg,rebspg,assistspg,stealspg,offrebspg,fgpct,rebs,tppct,ftpct)sheet.append([name,team,games,minspg,pointspg,rebspg,assistspg,stealspg,offrebspg,fgpct,rebs,tppct,ftpct])print(f'第{year}年的{page}页数据已经全部获取完毕')page += 1# 删除第一个默认的子表
wb.remove(wb.active)
# 保存表格
wb.save('全部球员数据.xlsx')

year_now = datetime.datetime.now().year这行代码指的是获取当前的年份, 当前的年份是2024, 所以获取到的值的2024。而我们在nba网站上面看到的球员信息, 正好到2023年, 所以我们可以把这个数据放到循环里面去使用:for year in range(1996,year_now)。

运行完之后的结果:

在最下面, 有很多张表格, 分别保存着每一年的球员数据。

四、实战

我们打开网站:

url是https://bgm.tv/anime/browser?sort=rank

要求: 我们需要爬取动画的标题, 动画信息, 评分这三个信息, 同样需要分页查询, 将数据保存到同一张表格当中, 并将表格命名为动漫数据大全, 将excel文件命名为动漫信息, 文件以xlsx为后缀。

先不要马上看答案, 尝试自己去做一做哦。

参考答案:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openpyxlpage = 1
headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/129.0.0.0 Safari/537.36"
}
wb = openpyxl.Workbook()
sheet1 = wb.active
sheet1.title = "动漫数据大全"
sheet1.append(["标题", "动漫基本信息", "动漫评分"])
while True:url = f"https://bgm.tv/anime/browser?sort=rank&page={page}"res = requests.get(url, headers=headers)res.encoding = 'utf-8'soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")section = soup.select(".section>ul>li")if len(section) == 0:breakelse:for item in section:# 标题title = item.select("div>h3>a")[0].text# 动漫基本信息info = item.select("div>p")[0].text.replace('\n', ' ')# 动漫评分rating = item.select("div>.rateInfo>.fade")[0].textprint("标题:", title, "\t动漫基本信息:", info, "\t动漫评分:", rating)sheet1.append([title, info, rating])print(f"第{page}页的数据已爬完")page += 1
wb.save('动漫信息.xlsx')

结果:

这道实战题, 你写出来了吗? 如果写出来的话, 给自己鼓掌哦👏

以上就是爬虫以及数据保存的所有内容了, 如果有哪里不懂的地方,可以把问题打在评论区, 欢迎大家在评论区交流!!!
如果我有写错的地方, 望大家指正, 也可以联系我, 让我们一起努力, 继续不断的进步.
学习是个漫长的过程, 需要我们不断的去学习并掌握消化知识点, 有不懂或概念模糊不理解的情况下,一定要赶紧的解决问题, 否则问题只会越来越多, 漏洞也就越老越大.
人生路漫漫, 白鹭常相伴!!!