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Python3 爬虫学习笔记第九章 —— 【数据储存系列 — 文件储存】

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用解析器解析出数据之后，还需要对数据进行保存。保存的形式多种多样，最简单的形式是直接保存为文本文件，如 TXT、JSON、CSV 等。

【9.1】TXT 文本存储

TXT 文本存储的优点：操作非常简单，TXT 文本几乎兼容任何平台；缺点：不利于检索。

【9.1.1】基本示例

import requests
from lxml import etreeheaders = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36',
}
url = "https://blog.csdn.net/qq_36759224"request = requests.get(url, headers=headers)
tree = etree.HTML(request.text)
title_list = tree.xpath('//h4/a/text()')
for title in title_list:with open('blog.txt', 'a', encoding='utf8') as fp:fp.write(title)

代码实现了我的 CSDN 博客首页所有博文标题的爬取，利用 requests 请求库发送请求，获取响应，用 XPath 获取每一篇博文的标题，然后写入 blog.txt 文件中：

            帝都的凛冬最新屏蔽 CSDN 广告方法，专注阅读学习！      使用Github Pages和Hexo搭建自己的独立博客【超级详细的小白教程】      Python3 爬虫学习笔记 C08【解析库 Beautiful Soup】      Python3 爬虫学习笔记 C07 【解析库 lxml】      Python3 爬虫学习笔记 C06 【正则表达式】      Python3 爬虫学习笔记 C05 【Selenium + 无界面浏览器】      Python3 已经安装相关库，Pycharm 仍然报错 ModuleNotFoundError: No module named 'xxxxxx' 的解决办法      Windows/Android/iOS 等常见 User-Agent 大全      Selenium 显式等待条件及其含义      Python3 爬虫学习笔记 C04 【自动化测试工具 Selenium】      Python3 爬虫学习笔记 C03 【Ajax 数据爬取】      Python3 爬虫学习笔记 C02 【基本库 requests 的使用】      Python3 爬虫学习笔记 C01 【基本库 urllib 的使用】      利用官方支持为基于GitHub Pages的Hexo博客启用HTTPS      光学字符识别 Tesseract-OCR 的下载、安装和基本用法      Github+jsDelivr+PicGo 打造稳定快速、高效免费图床      利用Cloudflare为基于GitHub Pages的Hexo博客添加HTTPS支持      Python 中 if __name__ == '__main__': 的理解      Hexo 博客本地预览报错：Error: listen EADDRINUSE 0.0.0.0:4000      谷歌浏览器检查更新时出错：无法启动更新检查（错误代码为 3: 0x80080005 -- system level）      

【9.1.2】打开方式

open() 方法的第二个参数为打开方式，不同的打开方式如下：

读写方式	可否读写	若文件不存在	写入方式
r	读取	报错	不可写入
rb	以二进制方式读取	报错	不可写入
r+	读取 + 写入	报错	覆盖写入
rb+	以二进制方式读取+写入	报错	覆盖写入
w	写入	创建	覆盖写入
wb	以二进制方式写入	创建	覆盖写入
w+	读取 + 写入	创建	覆盖写入
wb+	以二进制方式读取+写入	创建	覆盖写入
a	写入	创建	附加写入
ab	以二进制方式写入	创建	附加写入
a+	读取 + 写入	创建	附加写入
ab+	以二进制方式读取+写入	创建	附加写入

【9.2】JSON 文件存储

JSON，全称为 JavaScript Object Notation, 即 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。

【9.2.1】对象和数组

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

• 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。

示例：一个 JSON 对象

[{"name": "TRH","gender": "male","birthday": "1999-01-25"
}, {"name": "XXX","gender": "female","birthday": "1999-10-18"
}]

【9.2.2】读取 JSON

Python 里面的 JSON 库可以实现对 JSON 文件的读写操作，调用 JSON 库的 loads 方法将 JSON 文本字符串转为 JSON 对象、 dumps() 方法将 JSON 对象转为文本字符串

import jsonstr = '''
[{"name": "TRH","gender": "male","birthday": "1999-01-25"
}, {"name": "XXX","gender": "female","birthday": "1999-10-18"
}]
'''
data = json.loads(str)
print(data)
print(data[0]['name'])
print(data[0].get('name'))
print(data[0].get('age'))
print(data[0].get('age', 25))

使用 loads 方法将字符串转为 JSON 对象，通过索引来获取对应的内容，获取键值时有两种方式，一种是中括号加键名，另一种是通过 get 方法传入键名。使用 get 方法，如果键名不存在，则不会报错，会返回 None，get 方法还可以传入第二个参数（即默认值），尝试获取一个原字典中不存在的键名，此时默认会返回 None。如果传入第二个参数（即默认值），那么在不存在的情况下返回该默认值。

[{'name': 'TRH', 'gender': 'male', 'birthday': '1999-01-25'}, {'name': 'XXX', 'gender': 'female', 'birthday': '1999-10-18'}]
TRH
TRH
None
25

【9.2.3】写入 JSON 文件

调用 dumps 方法可以将 JSON 对象转化为字符串，然后再调用文件的 write 方法即可写入文本

import jsondata = [{'name': 'TRH','gender': 'male','birthday': '1999-01-25'
}]
with open('data.json', 'w') as fp:fp.write(json.dumps(data))

data.json 文件：

[{"name": "TRH", "gender": "male", "birthday": "1999-01-25"}]

添加参数 indent（代表缩进字符个数），将会格式化输出：

import jsondata = [{'name': 'TRH','gender': 'male','birthday': '1999-01-25'
}]
with open('data.json', 'w') as file:file.write(json.dumps(data, indent=2))

输出结果：

[{"name": "TRH","gender": "male","birthday": "1999-01-25"}
]

如果 JSON 中包含中文字符，需要指定参数 ensure_ascii 为 False，另外还要规定文件输出的编码：

import jsondata = [{'name': '小明','gender': '男','birthday': '1999年01月25日'
}]
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as file:file.write(json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False))

输出结果：

[{"name": "小明","gender": "男","birthday": "1999年01月25日"}
]

【9.3】CSV 文本存储

CSV（Comma-Separated Values）是逗号分隔值或字符分隔值的文件格式，其文件以纯文本的形式储存表格数据（数字和文本），CSV 文件的行与行之间用换行符分隔，列与列之间用逗号分隔

【9.3.1】写入

import csvwith open('data.csv', 'w') as csvfile:writer = csv.writer(csvfile)writer.writerow(['id', 'name', 'age'])writer.writerow(['10001', 'TRHX', 20])writer.writerow(['10002', 'Bob', 22])writer.writerow(['10003', 'Jordan', 21])

打开 data.csv 文件，调用 CSV 库的 writer 方法初始化写入对象，然后调用 writerow 方法传入每行的数据即可完成写入，用 Excel 打开 data.csv 文件将是表格形式

id,name,age10001,TRHX,2010002,Bob,2210003,Jordan,21

默认每一行之间是有一行空格的，可以使用参数 newline 来去除空行：

import csvwith open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile:writer = csv.writer(csvfile)writer.writerow(['id', 'name', 'age'])writer.writerow(['10001', 'TRHX', 20])writer.writerow(['10002', 'Bob', 22])writer.writerow(['10003', 'Jordan', 21])

输出结果：

id,name,age
10001,TRHX,20
10002,Bob,22
10003,Jordan,21

列与列之间的分隔符是可以修改的，只需要传入 delimiter 参数即可：

import csvwith open('data.csv', 'w') as csvfile:writer = csv.writer(csvfile, delimiter=' ')writer.writerow(['id', 'name', 'age'])writer.writerow(['10001', 'TRHX', 20])writer.writerow(['10002', 'Bob', 22])writer.writerow(['10003', 'Jordan', 21])

输出结果：

id name age10001 TRHX 2010002 Bob 2210003 Jordan 21

调用 writerows 方法也可以同时写入多行，此时参数就需要为二维列表：

import csvwith open('data.csv', 'w') as csvfile:writer = csv.writer(csvfile, delimiter=' ')writer.writerow(['id', 'name', 'age'])writer.writerows([['10001', 'TRHX', 20], ['10002', 'Bob', 22], ['10003', 'Jordan', 21]])

输出结果仍与原来的一样

此外 CSV 库中也提供了字典的写入方式：

import csvwith open('data.csv', 'w') as csvfile:fieldnames = ['id', 'name', 'age']writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)writer.writeheader()writer.writerow({'id': '10001', 'name': 'TRHX', 'age': 20})writer.writerow({'id': '10002', 'name': 'Bob', 'age': 22})writer.writerow({'id': '10003', 'name': 'Jordan', 'age': 21})

首先定义 3 个字段，用 fieldnames 表示，然后将其传给 DictWriter 来初始化一个字典写入对象，接着可以调用 writeheader 方法先写入头信息，然后再调用 writerow 方法传入相应字典即可

id,name,age10001,TRHX,2010002,Bob,2210003,Jordan,21

【9.3.2】读取

有写入方法，同样也可以使用 csv 库来读取 CSV 文件：

import csvwith open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as csvfile:reader = csv.reader(csvfile)for row in reader:print(row)

构造 Reader 对象，遍历输出每行的内容，每一行都是一个列表形式。（如果 CSV 文件中包含中文的话，还需要指定文件编码）读取结果：

['id', 'name', 'age']
['10001', 'TRHX', '20']
['10002', 'Bob', '22']
['10003', 'Jordan', '21']

此外，还可以利用 pandas 的 read_csv 方法将数据从 CSV 中读取出来（pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具）

import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

读取结果：

      id    name  age
0  10001    TRHX   20
1  10002     Bob   22
2  10003  Jordan   21