python编写爬虫，从excel中提取第一列的所有数据作为url

你可以使用Python的pandas库来读取Excel文件，并使用iloc方法提取第一列的所有数据。然后，你可以使用requests库来发送HTTP请求并获取网页内容，使用BeautifulSoup库来解析网页内容，从而提取你需要的信息。具体的代码实现可以参考以下链接：https://www.jianshu.com/p/7ac4e8c9c9c

相关问题

使用Python编写一个爬取内容为京东中100个奶粉的商品评价的爬虫程序

### 回答1：

可以使用Python中的第三方库BeautifulSoup来编写爬取内容为京东中100个奶粉的商品评价的爬虫程序。可以使用BeautifulSoup的find()函数来定位评价信息所在的标签，然后通过遍历这些标签来获取每个奶粉的评价信息。

### 回答2：
要编写一个爬取京东中100个奶粉商品评价的爬虫程序，我们可以使用Python来完成。以下是实现的步骤：

1. 导入所需的库：我们需要使用`requests`库来发送HTTP请求和`BeautifulSoup`库来解析网页内容。
2. 构造URL：我们需要构造一个URL来请求京东网站的奶粉商品评价页面。可以使用`requests`库的参数来设置请求的URL和其他相关信息。
3. 发送请求：使用`requests`库发送HTTP GET请求来获取奶粉商品评价的页面内容。
4. 解析网页内容：使用`BeautifulSoup`库解析HTTP响应的内容，并提取出有用的信息。可以使用CSS选择器或XPath来定位评价的元素。
5. 循环爬取：在循环中进行请求和解析，直到爬取到100个奶粉商品的评价为止。可以使用`range()`函数来控制循环的次数，并将每次的评价结果保存到一个列表中。
6. 数据存储：将最终爬取的100个奶粉商品评价保存到一个文件中，可以使用`open()`函数来创建并写入文件。

以下是示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 构造URL
url = "https://search.jd.com/Search?keyword=奶粉"
params = {
    "page": 1,
    "sort": "popularity",
    "s": "1",
    "click": "0"
}

# 发送请求并解析页面内容
reviews = []
while len(reviews) < 100:
    response = requests.get(url, params=params)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    items = soup.select(".gl-i-wrap")

    for item in items:
        review = item.select(".p-commit")[0].text.strip()
        reviews.append(review)

        if len(reviews) == 100:
            break

    params["page"] += 1

# 数据存储
with open("reviews.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
    for review in reviews:
        file.write(review + "\n")

该爬虫程序通过循环发送请求和解析页面内容，直到爬取到100个奶粉商品评价为止，并将最终的评价结果保存到"reviews.txt"文件中。你可以根据自己的需求修改代码中的URL和保存文件的路径。

### 回答3：
要使用Python编写一个爬取京东中100个奶粉商品评价的爬虫程序，可以使用Python的爬虫框架Scrapy来实现。

首先，需要安装Scrapy库，可以使用pip install scrapy命令进行安装。

首先，在终端中创建一个Scrapy项目，可以使用scrapy startproject jingdong命令来创建一个名为jingdong的Scrapy项目。

然后，在终端中进入项目目录，使用scrapy genspider jingdong_spider jd.com命令创建一个名为jingdong_spider的爬虫。

接下来，在生成的爬虫文件中，我们需要添加以下代码：

import scrapy

class JingdongSpider(scrapy.Spider):
    name = "jingdong"
    allowed_domains = ["jd.com"]

    def start_requests(self):
        urls = [
            "https://list.jd.com/list.html?cat=1315,1343,9719",
            # 继续添加其他奶粉的链接
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        # 提取评价信息
        reviews = response.xpath('//div[@class="p-comment"]/div[@class="comment-item"]')
        for review in reviews:
            item = {
                "product_name": review.xpath('div[@class="head"]/a/text()').get(),
                "comment": review.xpath('div[@class="comment-content"]/text()').get()
            }
            yield item

在start_requests方法中，我们添加了要爬取的奶粉的链接。可以根据具体需求添加更多的奶粉链接。

在parse方法中，我们使用XPath来提取每个评价的商品名称和评论内容并存储到一个字典中，然后使用yield关键字将字典作为输出。

接下来，在终端中使用scrapy crawl jingdong命令来运行爬虫程序，爬取京东中奶粉的评价信息。

最后，将获取的评价信息进行处理和保存，可以使用Pandas等库进行数据的处理和存储，例如可以保存为CSV文件或Excel文件。

这样，我们就完成了用Python编写爬取京东中100个奶粉商品评价的爬虫程序。程序会自动访问指定链接，提取评价信息，并保存下来供后续分析使用。

爬虫爬取哔哩哔哩并处理数据导入excel

### 回答1：
下面是一个Python爬虫爬取哔哩哔哩视频信息并导出Excel的示例代码，具体步骤如下：

1. 导入需要的库。

import requests
import json
import xlwt

2. 定义请求头和请求参数。

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
params = {
    'mid': '9144082',  # 用户id
    'pagesize': '30',  # 每页大小
    'tid': '0',  # 0为全部，其他为分类id
    'page': '1',  # 页码
    'keyword': '',  # 搜索关键字
    'order': 'senddate'  # 排序方式，按照发布时间排序
}

3. 发送HTTP请求，并解析响应数据。

url = 'https://space.bilibili.com/ajax/member/getSubmitVideos'
video_list = []
while True:
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    data = json.loads(response.text)
    vlist = data['data']['vlist']
    if len(vlist) == 0:
        break
    for video in vlist:
        item = {
            'title': video['title'],  # 视频标题
            'play': video['play'],  # 播放数
            'review': video['review'],  # 弹幕数
            'comment': video['comment'],  # 评论数
            'favorite': video['favorites'],  # 收藏数
            'coin': video['coins'],  # 硬币数
            'share': video['share'],  # 分享数
            'time': video['created']  # 发布时间
        }
        video_list.append(item)
    params['page'] += 1

4. 将数据导出到Excel文件中。

workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1')
row = 0
for item in video_list:
    worksheet.write(row, 0, item['title'])
    worksheet.write(row, 1, item['play'])
    worksheet.write(row, 2, item['review'])
    worksheet.write(row, 3, item['comment'])
    worksheet.write(row, 4, item['favorite'])
    worksheet.write(row, 5, item['coin'])
    worksheet.write(row, 6, item['share'])
    worksheet.write(row, 7, item['time'])
    row += 1
workbook.save('video_info.xls')

完整代码如下：

### 回答2：
爬虫是一种通过自动化方式来获取网页信息的程序，它可以模拟人类浏览网页的行为，访问网页并提取所需的数据。哔哩哔哩是一个知名的在线视频网站，通过爬虫可以获取其网页上的各种信息。

首先，我们可以使用Python编写一个爬虫程序，使用爬虫框架如Scrapy或BeautifulSoup来获取哔哩哔哩网页上的数据。可以选择爬取视频的标题、观看次数、弹幕数量等信息。通过分析网页的HTML结构，可以编写代码来提取所需的数据。

然后，我们可以将获取到的数据进行处理。可以使用Python中的数据处理库如Pandas来进行数据清洗和整理。可以对数据进行筛选、去除重复项、填充缺失值等处理操作，使得数据更加规整。

最后，我们可以使用Python中的Excel处理库如Openpyxl或XlsxWriter来将处理后的数据导入到Excel中。可以创建一个新的Excel文件，或者将数据写入已有的Excel文件的指定工作表中。可以设置Excel中的单元格样式、格式等，使得数据在Excel中展示更为美观。

总之，我们可以通过编写爬虫程序来获取哔哩哔哩网站上的数据，并使用数据处理库对数据进行清洗和整理，最后使用Excel处理库将数据导入到Excel中，从而实现对哔哩哔哩数据的爬取和处理。

### 回答3：
爬虫是一种程序，能够自动化地收集互联网上的数据。而哔哩哔哩是一个知名的视频分享平台，所以我们可以使用爬虫来收集并处理哔哩哔哩的数据，然后将其导入到Excel表格中。

首先，我们需要使用Python编写一个爬虫程序。我们可以使用第三方库如Requests和BeautifulSoup来获取和解析哔哩哔哩的网页内容。通过发送HTTP请求，我们可以获取到哔哩哔哩的页面数据。然后，我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页的HTML结构，提取出我们需要的数据，如视频的标题、播放量、评论数等。

接下来，我们可以使用Pandas库来处理和转换数据。Pandas是一个强大的数据处理工具，我们可以使用它来将获取到的数据存储为一个数据框（DataFrame）的形式。通过Pandas，我们可以对数据进行清洗、过滤和转换等操作，使得数据变得更加规整和易于分析。

最后，我们可以使用Openpyxl库来将数据导入到Excel中。Openpyxl是一个用于读写Excel文件的库，它允许我们在Python中操作Excel表格。通过将数据框转换为Excel的工作表，我们可以将收集到的哔哩哔哩数据保存到Excel文件中，以便于后续的数据分析和可视化。

总之，利用爬虫爬取哔哩哔哩并处理数据导入Excel，可以帮助我们更好地分析和利用哔哩哔哩的数据资源。这不仅有助于我们了解用户行为和兴趣，还可以帮助企业做出更好的营销和业务决策。