• open函数保存

使用with open()新建对象

写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子)

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import requests from lxml import etree   #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36'}   #解析HTML r = requests.get(url, headers=head) s = etree.HTML(r.text) comments = s.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()') #print(str(comments))#在写代码的时候可以将读取的内容打印一下   #保存数据open函数 with open('D:/PythonWorkSpace/TestData/pinglun.txt','w',encoding='utf-8') as f:#使用with open()新建对象f     for i in comments:         print(i)         f.write(i+'\n')#写入数据，文件保存在上面指定的目录，加\n为了换行更方便阅读

　　这里指的注意的是： open函数的打开模式

参数	用法
r	read只读。若不存在文件会报错。
w	write只写。若不存在文件会自动新建。
a	apend附加到文件末尾。
rb, wb, ab	操作二进制
r+	读写模式打开

• pandas包保存

说道Pandas不得不说一下与之相关的两个数据分析工具包（注意：pandas 、numpy和matplotlib都需要事先安装，详细安装可见之前的博文关于pip方式安装包）

• numpy： (Numerical Python的简称)，是高性能科学计算和数据分析的基础包
• pandas：基于Numpy创建的Python包，含有使数据分析工作变得更加简单的高级数据结构和操作工具
• matplotlib：是一个用于创建出版质量图表的绘图包（主要是2D方面）
  

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  import pandas as pd #导入pandas import numpy as np #导入numpy import matplotlib.pypolt as plt #导入matplotlib

接下来就演示pandas保存数据到CSV和Excel

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#导入包import pandas as pd import numpy as np   df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4))#创建随机值   #print(df.head(2))#查看数据框的头部数据，默认不写为前5行，小于5行时全部显示；也可以自定义查看几行 print(df.tail())##查看数据框的尾部数据，默认不写为倒数5行，小于5行时全部显示；也可以自定义查看倒数几行   df.to_csv('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpy.csv')#存储到CSV中 #df.to_excel('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpy.xlsx')#存储到Excel中(需要提前导入库 pip install openpyxl)

实例中保存豆瓣读书的短评代码如下：

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import requests from lxml import etree   #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36'}   #解析HTML r = requests.get(url, headers=head) s = etree.HTML(r.text) comments = s.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()') #print(str(comments))#在写代码的时候可以将读取的内容打印一下   ''' #保存数据open函数 with open('D:/PythonWorkSpace/TestData/pinglun.txt','w',encoding='utf-8') as f:#使用with open()新建对象f     for i in comments:         print(i)         f.write(i+'\n')#写入数据，文件保存在上面指定的目录，加\n为了换行更方便阅读 '''   #保存数据pandas函数   到CSV 和Excel import pandas as pd df = pd.DataFrame(comments) #print(df.head())#head()默认为前5行 df.to_csv('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpyCSV.csv') #df.to_excel('D:/PythonWorkSpace/TestData/PandasNumpyEx.xlsx')