爬虫系列：存储 CSV 文件

本期将讲解如果将数据保存到 CSV 文件。

逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号）是存储表格数据常用文件格式。Microsoft Excel 和很多应用都支持 CSV 格式，因为它很简洁。下面是一个 CSV 文件的例子：

code,parentcode,level,name,parentcodes,province,city,district,town,pinyin,jianpin,firstchar,tel,zip,lng,lat
110000,100000,1,北京,110000,北京,,,,Beijing,BJ,B,,,116.405285,39.904989
110100,110000,2,北京市,"110000,110100",北京,北京市,,,Beijing,BJS,B,010,100000,116.405285,39.904989
110101,110100,3,东城区,"110000,110100,110101",北京,北京市,东城区,,Dongcheng,DCQ,D,010,100000,116.418757,39.917544

和 Python 一样， CSV 里留白（whitespace）也是很重要的：每一行都用一个换行符，列与列之间用逗号分隔（因此也叫“逗号分隔值”）。CSV 文件还可以用 Tab 字符或其他字符分隔行，但是不太常见，用得不多。

如果你只想从网页上把 CSV 文件下载到电脑里，不打算做任何修改和解析，那么接下来的内容就不要看了，只用上一篇文章介绍的方法下载并保存 CSV 文件就可以了。

Python 的 CSV 库可以非常简单的修改 CSV 文件，甚至从零开始创建一个 CSV 文件：

import csv
import os
from os import path


class DataSaveToCSV(object):
    @staticmethod
    def save_data():
        get_path = path.join(os.getcwd(), 'files')
        if not path.exists(get_path):
            os.makedirs(get_path)
        csv_file = open(get_path + '\\test.csv', 'w+', newline='')
        try:
            writer = csv.writer(csv_file)
            writer.writerow(('number', 'number plus 2', 'number times 2'))
            for i in range(10):
                writer.writerow((i, i + 2, i * 2))
        finally:
            csv_file.close()


if __name__ == '__main__':
    DataSaveToCSV().save_data()

如果 files 文件夹不存在，新建文件夹。如果文件已经存在，Python 会用新的数据覆盖 test.csv 文件，newline='' 去掉行与行之间得空格。

运行完成之后，你会看到一个 CSV 文件：

number,number plus 2,number times 2
0,2,0
1,3,2
2,4,4
3,5,6
4,6,8
5,7,10
6,8,12
7,9,14
8,10,16
9,11,18

下面一个示例是采集某博客文章，并存储到 CSV 文件中，具体代码如下：

import csv
import os
from os import path

from utils import connection_util
from config import logger_config


class DataSaveToCSV(object):
    def __init__(self):
        self._init_download_dir = 'downloaded'
        self._target_url = 'https://www.scrapingbee.com/blog/'
        self._baseUrl = 'https://www.scrapingbee.com'
        self._init_connection = connection_util.ProcessConnection()
        logging_name = 'write_csv'
        init_logging = logger_config.LoggingConfig()
        self._logging = init_logging.init_logging(logging_name)


    def scrape_data_to_csv(self):
        get_path = path.join(os.getcwd(), 'files')
        if not path.exists(get_path):
            os.makedirs(get_path)
        with open(get_path + '\\article.csv', 'w+', newline='', encoding='utf-8') as csv_file:
            writer = csv.writer(csv_file)
            writer.writerow(('标题', '发布时间', '内容概要'))
            # 连接目标网站，获取内容
            get_content = self._init_connection.init_connection(self._target_url)
            if get_content:
                parent = get_content.findAll("section", {"class": "section-sm"})[0]
                get_row = parent.findAll("div", {"class": "col-lg-12 mb-5 mb-lg-0"})[0]
                get_child_item = get_row.findAll("div", {"class": "col-md-4 mb-4"})
                for item in get_child_item:
                    # 获取标题文字
                    get_title = item.find("a", {"class": "h5 d-block mb-3 post-title"}).get_text()
                    # 获取发布时间
                    get_release_date = item.find("div", {"class": "mb-3 mt-2"}).findAll("span")[1].get_text()
                    # 获取文章描述
                    get_description = item.find("p", {"class": "card-text post-description"}).get_text()
                    writer.writerow((get_title, get_release_date, get_description))
            else:
                self._logging.warning('未获取到文章任何内容，请检查！')


if __name__ == '__main__':
    DataSaveToCSV().scrape_data_to_csv()

代码大部分复用了前几篇文章的内容，这里需要着重说明的是：

    logging_name = 'write_csv'
    init_logging = logger_config.LoggingConfig()
    self._logging = init_logging.init_logging(logging_name)

设置日志名称，并实例化日志，用于后面记录日志。

    with open(get_path + '\\article.csv', 'w+', newline='', encoding='utf-8') as csv_file:

with() 定义了在执行 with 语句时要建立的运行时上下文。with() 允许对普通的 try...except...finally 使用模式进行封装以方便地重用。

newline='' 避免在 CSV 文件中行与行之间空行内容产生。

同时也设置了文件的编码为 utf-8 ，这样做的目的是避免文件含有中文或者其他语言造成乱码。

以上就是关于将采集的内容保存为 csv 文件的内容，本实例的所有代码托管于 github。

github: GitHub - sycct/Scrape_1_1: 爬虫系列：连接网站与解析 HTML 视频源代码。

如果有任何问题，欢迎在 github issue。