利用爬虫爬取数据之后，进行存储。可用以下几种方式进行存储。
文本存储
TXT 文件存储
实例
利用open()方法打开一个文本文件，并获取一个文件操作的对象
import requests
from pyquery import PyQuery as pq
url = "https://www.zhihu.com/explore"
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url,headers=headers)
content = response.text
# pq解析
doc = pq(content)
items = doc('.explore-tab .feed-item').items()
for item in items:
question = item('.question_link').text()
author = item('.avatar-link').text()
answer = pq(item.find('.content').html()).text()
with open('explore.txt','a',encoding='utf-8') as f:
f.write('\n'.join([question,author,answer]))
f.write('\n'+'='*50+'\n')
打开方式
r:以只读方式打开文件
rb:以二进制格式打开文件用于只读
r+:以读写方式打开
rb+:以二进制方式打开并读写文件
w:以只写方式打开文件，如果文件已存在则会被覆盖，不存在则会新建一个文件
w+:以读写方式打开文件，如果文件已存在则会被覆盖，不存在则会新建一个文件
wb+:以二进制方式打开并读写文件，如果文件已存在则会被覆盖，不存在则会新建一个文件
a:打开文件向文本追加新内容，如果文件已存在则会被覆盖，不存在则会新建一个文件
a+:以二进制方式打开文件向文本追加新内容，如果文件已存在则会被覆盖，不存在则会新建一个文件
写法
有两种打开文件的方法
with open('explore.txt','a',encoding='utf-8') as f:
f.write('\n'.join([question,author,answer]))
f.write('\n'+'='*50+'\n')
文件会自动关闭，不需要再去调用close()方法
另一种需要调用close()方法，关闭打开的文件
f = open('explore.txt','a',encoding='utf-8')
f.write('\n'.join([question,author,answer]))
f.write('\n'+'='*50+'\n')
f.close()
JSON文件存储
说明
Json，全称为JavaScript Object Notation，即JavaScript对象标记。
json格式:
[{
"name": "Bob",
"gender": "male",
"birthday": "1992-10-18"
}, {
"name": "Selina",
"gender": "female",
"birthday": "1995-10-18"
}]
取Json
通过json库实现对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，可以通过dumps()方法将Json对象转为文本字符串
import json
content = """
[{
"name": "Bob",
"gender": "male",
"birthday": "1992-10-18"
}, {
"name": "Selina",
"gender": "female",
"birthday": "1995-10-18"
}]
"""
print(type(content))
content = json.loads(content)
print(type(content))
print(content)
运行结果:
<class 'str'>
<class 'dict'>
[{'name': 'Bob', 'gender': 'male', 'birthday': '1992-10-18'}, {'name': 'Selina', 'gender': 'female', 'birthday': '1995-10-18'}]
注意: Json 的数据需要用双引号来包围，不能使用单引号，不然会抛出如下错误
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 3 column 5 (char 8)
从json文本中读取内容
import json
with open('test.json','r') as f:
content = f.read()
content = json.loads(content)
print(content)
运行结果:
[{'name': 'Bob', 'gender': 'male', 'birthday': '1992-10-18'}, {'name': 'Selina', 'gender': 'female', 'birthday': '1995-10-18'}]
输出json
利用dumps()方法将json对象转化为字符串，然后使用write()方法写入文本中
import json
content = [{
'name': 'Bob',
'gender': 'male',
'birthday': '1992-10-18'
}]
with open('test2.json','w') as f:
f.write(json.dumps(content))
如果json中包含中文字符，为了保证输出正文，需要指定一个参数ensure_ascii=False，另外还需要指定文件输出的编码
import json
content = [{
'name': '天使',
'gender': '女',
'birthday': '1992-10-18'
}]
with open('test2.json','w',encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(content,ensure_ascii=False,indent=2))
CSV文件存储
说明
CSV，全称叫做Comma-Separated Values，即逗号分隔符或字符分隔符
写入
通过open()方法写入并创建一个csv文件，调用csv库的writer()方法初始化一个写入对象，传入该语柄，然后调用writerow()方法传入每行的数据即可完成写入
import csv
with open('data.csv', 'w',newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['id', 'name'])
writer.writerow(['10001', '米库'])
注意:如果不带newline=‘’，会发现也能写入结果，但是每行内容之间总是会多出一个空行
如果想修改列与列之间的分隔符可以传入delimiter参数
import csv
with open('data.csv', 'w',newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile,delimiter='0')
writer.writerow(['id', 'name'])
writer.writerow(['10001', '米库'])
默认的分隔符逗号(,)会被换成delimeter参数设置的分隔符
可以同时传入多行，需要使用witerrows()方法
注意:是writerrows而不是writerow
import csv
with open('data.csv', 'w',newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['id', 'name'])
writer.writerows([['10001', '米库'],['10001', '米库'],['10001', '米库']])
以字典的形式写入csv文件
import csv
with open('data.csv', 'w',newline='') as csvfile:
# 预先定义字段
fieldnames = ['id','name']
# 初始化一个字典写入对象
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
# 调用writeheader()方法先写入头信息
writer.writeheader()
# 调用writerow传入相应字典
writer.writerow({'id':1,"name":"angle"})
追加csv文本内容
注意这里就不同调用writeheader()方法，不然会将头部信息一并写入
import csv
with open('data.csv', 'a',newline='') as csvfile:
# 预先定义字段
fieldnames = ['id','name']
# 初始化一个字典写入对象
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
# 调用writerow传入相应字典
writer.writerow({'id':1,"name":"angle"})
若将中文写入csv文件中，需要指定编码格式
import csv
with open('data.csv', 'a',newline=''，encoding='utf-8') as csvfile:
# 预先定义字段
fieldnames = ['id','name']
# 初始化一个字典写入对象
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
# 调用writerow传入相应字典
writer.writerow({'id':1,"name":"angle"})
利用pandas库写入csv文件
注意，字典的键值对中值的类型是列表形式
import pandas as pd
data = {
'name':["angle"],
"age":[18],
}
print(data)
df = pd.DataFrame(data)
# print(df)
df.to_csv('csv1.csv')
读取
import csv
with open('data.csv','r',encoding='utf-8') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for content in reader:
print(content)
运行结果:
['id', 'name']
['1', 'angle']
['id', 'name']
['1', 'angle']
['id', 'name']
利用pandas中read_csv()方法将数据从csv中读取出来
import csv
with open('data.csv', 'w',newline='',encoding='utf-8') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['id', 'name'])
writer.writerows([['10001', '米库'],['10001', '米库'],['10001', '米库']])
# 用pandas读取csv文本内容，需要写入csv文本后时指定编码格式utf-8
import pandas as pd
print(pd.read_csv('data.csv'))
运行结果:
id name
0 10001 米库
1 10001 米库
2 10001 米库
数据库
关系数据库
非关系数据库
ORM模型
