python爬取图书导出表格

❶ 用python批量提取pdf的表格数据，保存为excel

pdfplumber 是一个开源 python 工具库-，可以方便地获取 pdf 的各种信息，包括文本、表格、图表、尺寸等。完成我们本文的需求，主要使用 pdfplumber 提取 pdf 表格数据。

python 中还有很多库可以处理 pdf，比如 PyPDF2、pdfminer 等，本文选择pdfplumber 的原因在于能轻松访问有关 PDF 的所有详细信息，包括作者、来源、日期等，并且用于提取文本和表格的方法灵活可定制。大家可以根据手头数据需求，再去解锁 pdfplumber 的更多用法。

❷ 怎么使用python来爬取网页上的表格信息

稍微说一下背景，当时我想研究蛋白质与小分子的复合物在空间三维结构上的一些规律，首先得有数据啊，数据从哪里来？就是从一个涵盖所有已经解析三维结构的蛋白质-小分子复合物的数据库里面下载。这时候，手动一个个去下显然是不可取的，我们需要写个脚本，能从特定的网站选择性得批量下载需要的信息。python是不错的选择。

import urllib #python中用于获取网站的模块
import urllib2, cookielib

有些网站访问时需要cookie的，python处理cookie代码如下：
cj = cookielib.CookieJar ( )
opener = urllib2.build_opener( urllib2.HttpCookieProcessor(cj) )
urllib2.install_opener （opener）

通常我们需要在网站中搜索得到我们需要的信息，这里分为二种情况：

1. 第一种，直接改变网址就可以得到你想要搜索的页面：

def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数
url = 'http://xxxxx/xxx.cgi?&' + ‘你想要搜索的参数’ # 结合自己页面情况适当修改
page = urllib2.urlopen(url)
pageContent = page.read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息

2.第二种，你需要用到post方法，将你搜索的内容放在postdata里面，然后返回你需要的页面

def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数
url = 'http://xxxxx/xxx' #这个网址是你进入搜索界面的网址
postData = urllib.urlencode( { 各种‘post’参数输入 } ) #这里面的post参数输入需要自己去查
req= urllib2.Request (url, postData)
pageContent = urllib2.urlopen (req). read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息

在获取了我们需要的网页信息之后，我们需要从获得的网页中进一步获取我们需要的信息，这里我推荐使用 BeautifulSoup 这个模块， python自带的没有，可以自行网络谷歌下载安装。 BeautifulSoup 翻译就是‘美味的汤’，你需要做的是从一锅汤里面找到你喜欢吃的东西。

import re # 正则表达式，用于匹配字符
from bs4 import BeautifulSoup # 导入BeautifulSoup 模块

soup = BeautifulSoup（pageContent） #pageContent就是上面我们搜索得到的页面

soup就是 HTML 中所有的标签（tag）BeautifulSoup处理格式化后的字符串，一个标准的tag形式为：

hwkobe24

通过一些过滤方法，我们可以从soup中获取我们需要的信息：

（1） find_all ( name , attrs , recursive , text , **kwargs)
这里面，我们通过添加对标签的约束来获取需要的标签列表， 比如 soup.find_all ('p') 就是寻找名字为‘p’的 标签，而soup.find_all (class = "tittle") 就是找到所有class属性为"tittle" 的标签，以及soup.find_all ( class = re.compile('lass')) 表示 class属性中包含‘lass’的所有标签，这里用到了正则表达式（可以自己学习一下，非常有用滴）

当我们获取了所有想要标签的列表之后，遍历这个列表，再获取标签中你需要的内容，通常我们需要标签中的文字部分，也就是网页中显示出来的文字，代码如下：

tagList = soup.find_all (class="tittle") #如果标签比较复杂，可以用多个过滤条件使过滤更加严格

for tag in tagList:
print tag.text
f.write ( str(tag.text) ) #将这些信息写入本地文件中以后使用

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

它与 find_all( ) 方法唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果

（3）find_parents( ) find_parent( )

find_all() 和 find() 只搜索当前节点的所有子节点,孙子节点等. find_parents() 和 find_parent() 用来搜索当前节点的父辈节点,搜索方法与普通tag的搜索方法相同,搜索文档搜索文档包含的内容

（4）find_next_siblings() find_next_sibling()

这2个方法通过 .next_siblings 属性对当 tag 的所有后面解析的兄弟 tag 节点进代, find_next_siblings() 方法返回所有符合条件的后面的兄弟节点,find_next_sibling() 只返回符合条件的后面的第一个tag节点

（5）find_previous_siblings() find_previous_sibling()

这2个方法通过 .previous_siblings 属性对当前 tag 的前面解析的兄弟 tag 节点进行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合条件的前面的兄弟节点, find_previous_sibling() 方法返回第一个符合条件的前面的兄弟节点

（6）find_all_next() find_next()

这2个方法通过 .next_elements 属性对当前 tag 的之后的 tag 和字符串进行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合条件的节点, find_next() 方法返回第一个符合条件的节点

（7）find_all_previous() 和 find_previous()

这2个方法通过 .previous_elements 属性对当前节点前面的 tag 和字符串进行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合条件的节点, find_previous()方法返回第一个符合条件的节点

具体的使用方法还有很多，用到这里你应该可以解决大部分问题了，如果要更深入了解可以参考官方的使用说明哈！

❸ python 爬取的数据导出到excel

把print出来的，都存到一个list里。
all_case=['姓名'，'张三'，'年龄'，'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)

上面是核心内容，你理解一下。就是将list变为2个元素一组的小list，然后对小list按行写入，写完到下一个小list再回到第一行。
写完发现没有格式啊。。。注意一下x+=1和里面for是一组。y+=1和x=0和外面的for是一组。

❹ Python爬取网站信息（随便一个网站就行），并导入Excel中，应该如何操作

使用的python的request、csv模块

importreques
importre
importcsv

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

❺ python爬虫数据怎么排列好后存储到本地excel

以使用csv，这个比较简单.

如果必须 excel 的话，建议使用XlsxWriter

语法也很简单

# 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)

根据你的数据：

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 请问python tk如何生成图片这种表格，并且可以在空白处添加内容后保存到新的word

如何利用python爬取数据并保存为word文档?请看下面的经验吧! 方法/步骤 在做爬取数据之前,你需要下载安装两个东西,一个是urllib,另外一个是python-docx. 然后在python的编辑器中输入import选项,提供这两个库的服务 urllib主要负责抓取网页的数据,单纯的抓取网页数据其实很简单,输入如图所示的命令,后面带链接即可. 抓取下来了,还不算,必须要进行读取,否则无效. 接下来就是抓码了,不转码是完成不了保存的,将读取的函数read转码.再随便标记一个比如XA. 最后
如何利用python爬取数据并保存为word文档？请看下面的经验吧！

方法/步骤

在做爬取数据之前，你需要下载安装两个东西，一个是urllib,另外一个是python-docx。

然后在python的编辑器中输入import选项，提供这两个库的服务

urllib主要负责抓取网页的数据，单纯的抓取网页数据其实很简单，输入如图所示的命令，后面带链接即可。

抓取下来了，还不算，必须要进行读取，否则无效。

接下来就是抓码了，不转码是完成不了保存的，将读取的函数read转码。再随便标记一个比如XA。

最后再输入三句，第一句的意思是新建一个空白的word文档。

第二句的意思是在文档中添加正文段落，将变量XA抓取下来的东西导进去。

第三句的意思是保存文档docx，名字在括号里面。

这个爬下来的是源代码，如果还需要筛选的话需要自己去添加各种正则表达式。

❼ python爬虫怎么做

大到各类搜索引擎，小到日常数据采集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据做告宏，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。

工具安装

我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。

安装python

运行pipinstallrequests

运行pipinstallBeautifulSoup

抓取网页

完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容。

使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内纯册容,代码如下：

提取内容

抓取到网页的内容后，我们要做的就是提取出我们想要的内容。在我们的第一个例子中，我们只需要提取书名。首先我们导入BeautifulSoup库，使用BeautifulSoup我们可以非常简单的提取网页的特定内容。

连续抓取网页

到目前为止，我们已经可以抓取单个网页的内容了，现在让我们看看如何抓取整个网站的内容。我们知道网页之间是通过超链接互相连接在一起的，通过链接我们可以访问整个网络。所以我们可以从每个页面提取出包含指向其它网页的链接，然后重复的对新链接进行抓取。

通过以上几步我们就可以写出一个最原始的爬虫。在理解了爬虫原理的基础上，我们可以进一步对爬虫进行完善。

写过一个系列关于爬虫的文章：/i6567289381185389064/。感兴趣的可以前往查看。

Python基本环境的搭建，爬虫的基本原理以及爬虫的原型

Python爬虫入门(第1部分)

如何使用BeautifulSoup对网页内容进行提取

Python爬虫入门(第2部分)

爬虫运行时数据的存储数据，以SQLite和MySQL作为示例

Python爬虫入门(第3部分)

使用seleniumwebdriver对动态网页进行抓取

Python爬虫入门(第4部分)

讨论了如何处理网站的反爬虫策略

Python爬友如虫入门(第5部分)

对Python的Scrapy爬虫框架做了介绍，并简单的演示了如何在Scrapy下进行开发

Python爬虫入门(第6部分)