python爬取圖書導出表格

❶ 用python批量提取pdf的表格數據，保存為excel

pdfplumber 是一個開源 python 工具庫-，可以方便地獲取 pdf 的各種信息，包括文本、表格、圖表、尺寸等。完成我們本文的需求，主要使用 pdfplumber 提取 pdf 表格數據。

python 中還有很多庫可以處理 pdf，比如 PyPDF2、pdfminer 等，本文選擇pdfplumber 的原因在於能輕松訪問有關 PDF 的所有詳細信息，包括作者、來源、日期等，並且用於提取文本和表格的方法靈活可定製。大家可以根據手頭數據需求，再去解鎖 pdfplumber 的更多用法。

❷ 怎麼使用python來爬取網頁上的表格信息

稍微說一下背景，當時我想研究蛋白質與小分子的復合物在空間三維結構上的一些規律，首先得有數據啊，數據從哪裡來？就是從一個涵蓋所有已經解析三維結構的蛋白質-小分子復合物的資料庫裡面下載。這時候，手動一個個去下顯然是不可取的，我們需要寫個腳本，能從特定的網站選擇性得批量下載需要的信息。python是不錯的選擇。

import urllib #python中用於獲取網站的模塊
import urllib2, cookielib

有些網站訪問時需要cookie的，python處理cookie代碼如下：
cj = cookielib.CookieJar ( )
opener = urllib2.build_opener( urllib2.HttpCookieProcessor(cj) )
urllib2.install_opener （opener）

通常我們需要在網站中搜索得到我們需要的信息，這里分為二種情況：

1. 第一種，直接改變網址就可以得到你想要搜索的頁面：

def GetWebPage( x ): #我們定義一個獲取頁面的函數，x 是用於呈遞你在頁面中搜索的內容的參數
url = 'http://xxxxx/xxx.cgi?&' + 『你想要搜索的參數』 # 結合自己頁面情況適當修改
page = urllib2.urlopen(url)
pageContent = page.read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的頁面信息

2.第二種，你需要用到post方法，將你搜索的內容放在postdata裡面，然後返回你需要的頁面

def GetWebPage( x ): #我們定義一個獲取頁面的函數，x 是用於呈遞你在頁面中搜索的內容的參數
url = 'http://xxxxx/xxx' #這個網址是你進入搜索界面的網址
postData = urllib.urlencode( { 各種『post』參數輸入 } ) #這裡面的post參數輸入需要自己去查
req= urllib2.Request (url, postData)
pageContent = urllib2.urlopen (req). read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的頁面信息

在獲取了我們需要的網頁信息之後，我們需要從獲得的網頁中進一步獲取我們需要的信息，這里我推薦使用 BeautifulSoup 這個模塊， python自帶的沒有，可以自行網路谷歌下載安裝。 BeautifulSoup 翻譯就是『美味的湯』，你需要做的是從一鍋湯裡面找到你喜歡吃的東西。

import re # 正則表達式，用於匹配字元
from bs4 import BeautifulSoup # 導入BeautifulSoup 模塊

soup = BeautifulSoup（pageContent） #pageContent就是上面我們搜索得到的頁面

soup就是 HTML 中所有的標簽（tag）BeautifulSoup處理格式化後的字元串，一個標準的tag形式為：

hwkobe24

通過一些過濾方法，我們可以從soup中獲取我們需要的信息：

（1） find_all ( name , attrs , recursive , text , **kwargs)
這裡面，我們通過添加對標簽的約束來獲取需要的標簽列表， 比如 soup.find_all ('p') 就是尋找名字為『p』的 標簽，而soup.find_all (class = "tittle") 就是找到所有class屬性為"tittle" 的標簽，以及soup.find_all ( class = re.compile('lass')) 表示 class屬性中包含『lass』的所有標簽，這里用到了正則表達式（可以自己學習一下，非常有用滴）

當我們獲取了所有想要標簽的列表之後，遍歷這個列表，再獲取標簽中你需要的內容，通常我們需要標簽中的文字部分，也就是網頁中顯示出來的文字，代碼如下：

tagList = soup.find_all (class="tittle") #如果標簽比較復雜，可以用多個過濾條件使過濾更加嚴格

for tag in tagList:
print tag.text
f.write ( str(tag.text) ) #將這些信息寫入本地文件中以後使用

（2）find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )

它與 find_all( ) 方法唯一的區別是 find_all() 方法的返回結果是值包含一個元素的列表,而 find() 方法直接返回結果

（3）find_parents( ) find_parent( )

find_all() 和 find() 只搜索當前節點的所有子節點,孫子節點等. find_parents() 和 find_parent() 用來搜索當前節點的父輩節點,搜索方法與普通tag的搜索方法相同,搜索文檔搜索文檔包含的內容

（4）find_next_siblings() find_next_sibling()

這2個方法通過 .next_siblings 屬性對當 tag 的所有後面解析的兄弟 tag 節點進代, find_next_siblings() 方法返回所有符合條件的後面的兄弟節點,find_next_sibling() 只返回符合條件的後面的第一個tag節點

（5）find_previous_siblings() find_previous_sibling()

這2個方法通過 .previous_siblings 屬性對當前 tag 的前面解析的兄弟 tag 節點進行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合條件的前面的兄弟節點, find_previous_sibling() 方法返回第一個符合條件的前面的兄弟節點

（6）find_all_next() find_next()

這2個方法通過 .next_elements 屬性對當前 tag 的之後的 tag 和字元串進行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合條件的節點, find_next() 方法返回第一個符合條件的節點

（7）find_all_previous() 和 find_previous()

這2個方法通過 .previous_elements 屬性對當前節點前面的 tag 和字元串進行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合條件的節點, find_previous()方法返回第一個符合條件的節點

具體的使用方法還有很多，用到這里你應該可以解決大部分問題了，如果要更深入了解可以參考官方的使用說明哈！

❸ python 爬取的數據導出到excel

把print出來的，都存到一個list里。
all_case=['姓名'，'張三'，'年齡'，'18'...]
b=[]
x=0
y=0
for i in range(0,len(all_case),2):
b = all_case[i:i+2]
for i in b:

ws.write(x,y,i,style)

x+=1
y+=1

x=0

wtbook.save(path_dst)

上面是核心內容，你理解一下。就是將list變為2個元素一組的小list，然後對小list按行寫入，寫完到下一個小list再回到第一行。
寫完發現沒有格式啊。。。注意一下x+=1和裡面for是一組。y+=1和x=0和外面的for是一組。

❹ Python爬取網站信息（隨便一個網站就行），並導入Excel中，應該如何操作

使用的python的request、csv模塊

importreques
importre
importcsv

_re=requests.get(url)
re_text=re.findall(str,_re.text,re.S)#str正則
withopen('1.csv','wb')asf:
csv.writer(f).writerow(re_text)

❺ python爬蟲數據怎麼排列好後存儲到本地excel

以使用csv，這個比較簡單.

如果必須 excel 的話，建議使用XlsxWriter

語法也很簡單

# Write some simple text.
worksheet.write('A1', 'Hello')

# Text with formatting.
worksheet.write('A2', 'World', bold)

# Write some numbers, with row/column notation.
worksheet.write(2, 0, 123)
worksheet.write(3, 0, 123.456)

根據你的數據：

dataset = [['豆一', '2', '3', '4']]
for i in range(len(dataset)):
for j in range(len(dataset[i])):
worksheet.write(i, j, dataset[i][j])

❻ 請問python tk如何生成圖片這種表格，並且可以在空白處添加內容後保存到新的word

如何利用python爬取數據並保存為word文檔?請看下面的經驗吧! 方法/步驟 在做爬取數據之前,你需要下載安裝兩個東西,一個是urllib,另外一個是python-docx. 然後在python的編輯器中輸入import選項,提供這兩個庫的服務 urllib主要負責抓取網頁的數據,單純的抓取網頁數據其實很簡單,輸入如圖所示的命令,後面帶鏈接即可. 抓取下來了,還不算,必須要進行讀取,否則無效. 接下來就是抓碼了,不轉碼是完成不了保存的,將讀取的函數read轉碼.再隨便標記一個比如XA. 最後
如何利用python爬取數據並保存為word文檔？請看下面的經驗吧！

方法/步驟

在做爬取數據之前，你需要下載安裝兩個東西，一個是urllib,另外一個是python-docx。

然後在python的編輯器中輸入import選項，提供這兩個庫的服務

urllib主要負責抓取網頁的數據，單純的抓取網頁數據其實很簡單，輸入如圖所示的命令，後面帶鏈接即可。

抓取下來了，還不算，必須要進行讀取，否則無效。

接下來就是抓碼了，不轉碼是完成不了保存的，將讀取的函數read轉碼。再隨便標記一個比如XA。

最後再輸入三句，第一句的意思是新建一個空白的word文檔。

第二句的意思是在文檔中添加正文段落，將變數XA抓取下來的東西導進去。

第三句的意思是保存文檔docx，名字在括弧裡面。

這個爬下來的是源代碼，如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。

❼ python爬蟲怎麼做

大到各類搜索引擎，小到日常數據採集，都離不開網路爬蟲。爬蟲的基本原理很簡單，遍歷網路中網頁，抓取感興趣的數據內容。這篇文章會從零開始介紹如何編寫一個網路爬蟲抓取數據做告宏，然後會一步步逐漸完善爬蟲的抓取功能。

工具安裝

我們需要安裝python，python的requests和BeautifulSoup庫。我們用Requests庫用抓取網頁的內容，使用BeautifulSoup庫來從網頁中提取數據。

安裝python

運行pipinstallrequests

運行pipinstallBeautifulSoup

抓取網頁

完成必要工具安裝後，我們正式開始編寫我們的爬蟲。我們的第一個任務是要抓取所有豆瓣上的圖書信息。我們以/subject/26986954/為例，首先看看開如何抓取網頁的內容。

使用python的requests提供的get()方法我們可以非常簡單的獲取的指定網頁的內純冊容,代碼如下：

提取內容

抓取到網頁的內容後，我們要做的就是提取出我們想要的內容。在我們的第一個例子中，我們只需要提取書名。首先我們導入BeautifulSoup庫，使用BeautifulSoup我們可以非常簡單的提取網頁的特定內容。

連續抓取網頁

到目前為止，我們已經可以抓取單個網頁的內容了，現在讓我們看看如何抓取整個網站的內容。我們知道網頁之間是通過超鏈接互相連接在一起的，通過鏈接我們可以訪問整個網路。所以我們可以從每個頁面提取出包含指向其它網頁的鏈接，然後重復的對新鏈接進行抓取。

通過以上幾步我們就可以寫出一個最原始的爬蟲。在理解了爬蟲原理的基礎上，我們可以進一步對爬蟲進行完善。

寫過一個系列關於爬蟲的文章：/i6567289381185389064/。感興趣的可以前往查看。

Python基本環境的搭建，爬蟲的基本原理以及爬蟲的原型

Python爬蟲入門(第1部分)

如何使用BeautifulSoup對網頁內容進行提取

Python爬蟲入門(第2部分)

爬蟲運行時數據的存儲數據，以SQLite和MySQL作為示例

Python爬蟲入門(第3部分)

使用seleniumwebdriver對動態網頁進行抓取

Python爬蟲入門(第4部分)

討論了如何處理網站的反爬蟲策略

Python爬友如蟲入門(第5部分)

對Python的Scrapy爬蟲框架做了介紹，並簡單的演示了如何在Scrapy下進行開發

Python爬蟲入門(第6部分)