1、 Open方法
- 使用with open()新建对象
- 写入数据
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = 'Carina'
import requests
import os
from lxml import etree
url = "https://movie.douban.com/subject/26861685/comments"
r = requests.get(url).text
s = etree.HTML(r)
file = s.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()')
# beforepath_ = os.getcwd() # 获取当前目录
# after_path = os.chdir("C:/Users/Carina/Desktop") #修改目录
# print(before_path)
# print(after_path)
# 使用open()保存
with open('C:/Users/Carina/Desktop/pinglun.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: # 使用with创建对象
for i in file:
print(i)
f.write(i)
（1）open方法中可以写上绝对路径
（2）使用os库，getcwd()查看当前目录，使用chdir()修改目录
备注：open函数的打开模式
| 参数 | 用法 |
|---|---|
| r | 只读。若不存在文件会报错。 |
| w | 只写。若不存在文件会自动新建。 |
| a | 附加到文件末尾。 |
| rb, wb, ab | 操作二进制 |
| r+ | 读写模式打开 |
2、使用Pandas第三方库
（1）保存数据到Excel
to_excel() ：用于将DataFrame保存到Excel
#其中df为DataFrame结构的数据，sheet_name = 'Sheet1'表示将数据保存在Excel表的第一张表中
df.to_excel('文件名.xlsx', sheet_name = 'Sheet1')
读取Excel数据
read_excel() ：从excel文件中读取数据
pd.read_excel('文件名.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])
（2）保存数据到csv文件
- 导入相关的库
- 将数据储存为DataFrame对象
- 保存数据到csv文件
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3)) #创建随机值并保存为DataFrame结构
print(df.head())
df.to_csv('file.csv') #可以是绝对路径，若未指明就在当前目录下
提示：
如果运行以上程序出现ImportError: No module named ‘openpyxl’错误，需要安装“openpyxl”模块，openpyxl只能操作xlsx文件而不能操作xls文件。
（pip install openpyxl）
补充知识
1、在10分钟了解pandas中可以快速了解和学习pandas的基本操作
2、阅读csv模块官方文档，了解使用csv模块保存数据的方法
