requests模块和openpyxl模块

第三方模块的下载和使用

1，第三方模块就是别人大神们已经写好的模块，功能特别强大。我们如果像使用第三方模块就先要进行下载。下载完成后
才可以在python中直接调用

2.下载方式一：pip工具
  	pip工具
    	注意每个解释器都有pip工具 如果我们的电脑上有多个版本的解释器那么我们在使用pip的时候一定要注意到底用的是哪一个 否则极其任意出现使用的是A版本解释器然后用B版本的pip下载模块
       为了避免pip冲突 我们在使用的时候可以添加对应的版本号
    	   python27			 pip2.7
     	  python36			pip3.6
         python38			pip3.8
  		下载第三方模块的句式
        	pip install 模块名
       下载第三方模块临时切换仓库
    		 pip install 模块名 -i 仓库地址
       下载第三方模块指定版本(不指定默认是最新版)
    		 pip install 模块名==版本号 -i 仓库地址

 3.pycharm内部快捷下载
   进入pycharm设置 settings页面 然后选择 python interpreter 然后选择 添加 搜索您需要的模块下载即可。

 4.如果下载速度非常慢，建议更改仓库地址  pip install -i 仓库地址

  	pip的仓库地址有很多 百度查询即可
		清华大学 ：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
		阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
		中国科学技术大学 ：http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
		华中科技大学：http://pypi.hustunique.com/
		豆瓣源：http://pypi.douban.com/simple/
		腾讯源：http://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
		华为镜像源：https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

网络爬虫模块之requests模块

requests模块可以帮助我们模拟浏览器发送网络请求，

import requests 

res = requests.get('需要查询的网址')
# 相当于我们获取指定网页的页面数据，相当于浏览器地址栏输入网址访问

res.text #获取字符串类型的网页数据
res.content #获取bytes类型的网页数据( 二进制 )

data = res.text
#直接可以用变量名接收到这个网页的全部数据

网络爬虫实战之爬取链接数据

import requests
import re
res = requests.get('https://xinxiang.lianjia.com/ershoufang/muyequ/l3/')
#发送网络请求
data = res.text
#将请求的文件编出字符串类型接收
with open('data.txt', 'w', encoding='utf8') as f:
    f.write(data)
house_name = re.findall('data-housecode=".*?" data-is_focus="" data-sl="">(.*?)</a>', data)   #通过正则法找到房名
house_place = re.findall('<a href="https://xinxiang.lianjia.com/ershoufang/.*?" target="_blank">(.*?)</a>', data)#通过正则法找到信息
house_info = re.findall('<span class="houseIcon"></span>(.*?)</div></div>', data)
house_money = re.findall('data-price=".*?"><span>(.*?)</span></div></div>', data)
house_money_all = re.findall('</i><span class="">(.*?)</span><i>万</i></div><div', data)
house_dict = zip(house_name, house_place, house_info, house_money, house_money_all)
# print(house_dict)

from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
wb1 = wb.create_sheet('新乡房产',0)
wb1.append(['房名','地址','信息','平方单价','总价'])
for i in house_dict:
     wb1.append(i)
wb.save(r'xinxiang_house.xlsx')

自动化办公领域之openpyxl模块

1.excel文件后缀名问题
在 03 版本之前 都是 .xls
在 03 版本之后 都是 .xlsx

2.操作excel表格的第三方模块
  openpyxl
  pandas

3.如果用openpyxl操作表格
 import openpyxl

wb = openpyxl.Workbook()
# 创建一个excel文件 workbook
wb1 = wb.create_sheet('工作薄1')
wb2 = wb.create_sheet('工作薄2')
wb3 = wb.create_sheet('工作薄3', 0)  #工作薄名字，位置
wb3.title = '工作薄重命名'
wb.save(r'111.xlsx')
wb3.append(['表头1', '表头2', '表头3'])
wb3.append([1, 2, 3])
wb.save(r'111.xlsx')

# openpyxl主要用于数据的写入 至于后续的表单操作它并不是很擅长 如果想做需要更高级的模块pandas
# excel软件正常可以打开操作的数据集最多10万条 一旦数据集过大 软件操作几乎无效