python将客户数据一直保存的方法-创新互联

小编给大家分享一下python将客户数据一直保存的方法，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨吧！

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python将客户的数据一直保存的方法：1、使用【with open()】新建对象写入数据；2、使用pandas包保存，代码为【import pandas as pd #导入pandas】。

python将客户的数据一直保存的方法：

一、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)

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

二、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）

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

#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：
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')

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