爬虫—文件存储—CSV存储

一，简介　　

　　　　CSV，全称Comma—Separated Values，可以称为逗号分隔或者字符分隔值，其文件以纯文本形式存储表格数据。该文件是一个字符序列，可以有任意的数目记录组成，记录间已某种换行符分隔。每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其他字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。相比EXcel更加简洁，就是特定字符分隔的纯文本。

二，写入CSV文件

　　1.简单的例子：

import csv

with open('data.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
    writer.writerow(['', 'rain', ''])
    writer.writerow(['', 'godric', ''])
    writer.writerow(['', 'tony', ''])

　　运行结束后会生成一个data.csv的文件，此时数据就成功写入了。直接以文本形式打开，会显示如下内容：

id,name,age

1,rain,20

2,godric,22

3,tony,25

　　可以看到写入的文本默认以逗号分隔，调用一次writer（）方法就会写入一行数据。使用Excel打开：

　　

　　如果想要修改列与列之间的分隔符，使用delimiter参数：　　

# 修改分隔符
with open('data.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f, delimiter="-")
    writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
    writer.writerow(['', 'rain', ''])
    writer.writerow(['', 'godric', ''])
    writer.writerow(['', 'tony', ''])

　　使用纯文本格式打开：

id-name-age

1-rain-20

2-godric-22

3-tony-25

　　另外，writer（）方法也可以多行写入，其结果是一样的：

writer.writerow(['', 'rain', '']，['', 'rain', '']，['', 'rain', ''])

　　2.写入字典

　　　　但是一般情况下，爬虫爬取的都是结构化数据，我们一般会用字典来表示。csv中的字典写入方式：

# 字典写入
with open('data.csv', 'w') as f:
    field_name = ['id', 'name', 'age']
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=field_name)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'id': '', 'name': 'rain', 'age': ''})
    writer.writerow({'id': '', 'name': 'godric', 'age': ''})
    writer.writerow({'id': '', 'name': 'tony', 'age': ''})

　　这里先定义3个字段，使用field_name来表示，然后将其传给DictWriter来初始化一个字典写入对象，再使用writeheader（）方法写入头信息，最后调用writerow（）方法写入字典即可。结果和上面的一样。

　　3.追加内容

　　　　如果想要在文件后面追加内容，将open（）函数的第二个参数改为a即可：

# 追加
with open('data.csv', 'a') as f:
    field_name = ['id', 'name', 'age']
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=field_name)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'id': '', 'name': 'thor', 'age': ''})

　　　　结果如下：

id,name,age

1,rain,20

2,godric,22

3,tony,25

id,name,age

4,thor,1000

　　4.写入中文

　　　　如果需要写入中文信息，此时要指定编码格式，否则可能会发生编码错误。

# 中文需要指定编码
with open('data.csv', 'a', encoding='utf-8') as f:
    field_name = ['id', 'name', 'age']
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=field_name)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'id': '', 'name': '王翔', 'age': ''})

　　　　结果如下：

id,name,age

1,rain,20

2,godric,22

3,tony,25

id,name,age

4,thor,1000

id,name,age

5,王翔,22

　　5.去除空行

　　　　在写入文件的时候会像上面出现多余的空行，这时候可以在open（）函数内添加，一个参数来去掉多余的空行newline=''，以字典写入为例：

with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    field_name = ['id', 'name', 'age']
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=field_name)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'id': '', 'name': 'rain', 'age': ''})
    writer.writerow({'id': '', 'name': 'godric', 'age': ''})
    writer.writerow({'id': '', 'name': 'tony', 'age': ''})

　　结果：

['id', 'name', 'age']
['', 'rain', '']
['', 'godric', '']
['', 'tony', '']

二，读取文件

　　同样适用csv来读取文件。读取刚才写入的文件：

# 文件读取
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

　　读取结果：

['id', 'name', 'age']
['', 'rain', '']
['', 'godric', '']
['', 'tony', '']

　　这里我们构造了Reader对象，通过遍历输出了每一行内容，每一方都是一个列表形式。如果内容包含中文，需要指定编码。

　　此外，还可以使用pandas读取文件：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data)

　　结果：

   id    name  age
0   1    rain   20
1   2  godric   22
2   3    tony   25

　　使用pandas可以快捷的读取csv文件内容，数据分析时使用此方法较多。