writer.writeheader()什么意思

时间: 2023-12-12 11:04:41 浏览: 183

python爬虫案例开发教程.docx

python爬虫案例本教程将引导您使用Python编写一个简单的网页爬虫。通过本教程，您将学习如何使用requests库发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库解析HTML内容，并提取有价值的信息。教程适合对网页爬虫和数据抓取感兴趣的读者，无论您是初学者还是有一定基础的从业者，都能从中获得实用的知识和技能。 ### Python爬虫案例开发教程知识点总结 #### 一、教程概览本教程旨在通过一个实际的案例，向读者展示如何使用Python语言构建一个简单的网页爬虫。此爬虫能够从指定的网站抓取信息，并对其进行解析以提取有用的数据。教程内容丰富，既适合初学者入门，也适用于有一定基础的学习者提升技能。 #### 二、准备工作 1. **环境搭建**： - 在开始编写代码前，需要确保已经安装了Python环境。 - 安装必要的Python库： - `requests`：用于发送HTTP请求。 - `BeautifulSoup`：用于解析HTML内容。 2. **库的安装**： - 可以通过pip命令来安装这些库： ```bash pip install requests pip install beautifulsoup4 ``` #### 三、确定目标网站选择一个具体的网站作为抓取的目标。本教程示例中使用的是一个假想的新闻网站：<https://example-news.com>。这个网站将作为练习的实例，用于抓取其主页上的头条新闻。 #### 四、编写爬虫代码 1. **导入所需库**： - 使用Python中的标准库和其他第三方库： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv import time ``` 2. **发送HTTP请求**： - 使用`requests.get()`方法发送GET请求到目标网站，并获取响应内容。 - 示例代码： ```python def fetch_page(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.text else: return None ``` 3. **解析HTML内容**： - 使用`BeautifulSoup`库解析获取到的HTML内容。 - 示例代码： ```python def parse_headlines(page_content): soup = BeautifulSoup(page_content, 'html.parser') headlines = [] for item in soup.select('.headline'): title = item.get_text() link = item.find('a')['href'] headlines.append({ 'title': title, 'link': link }) return headlines ``` 4. **保存数据到CSV文件**： - 将提取到的数据存储到CSV文件中，方便后续的处理和分析。 - 示例代码： ```python def save_to_csv(filename, data): if not data: return with open(filename, mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=['title', 'link']) writer.writeheader() for row in data: writer.writerow(row) filename = 'headlines.csv' save_to_csv(filename, headlines) print(f"数据已保存到 {filename}") ``` 5. **添加延时和重试机制**： - 在网络不稳定或服务器压力大的情况下，可以通过添加延时和重试机制来提高爬虫的稳定性和成功率。 - 示例代码可以加入适当的延时逻辑，并对失败的请求进行重试处理。 #### 五、知识点拓展 1. **更复杂的HTML解析**： - 使用`BeautifulSoup`解析HTML时，可以使用更高级的选择器来定位特定的元素，如使用XPath表达式等。 2. **错误处理**： - 在实际开发中，应考虑更多的异常情况，如网络连接失败、服务器返回错误码等，并妥善处理这些异常。 3. **性能优化**： - 对于大规模的数据抓取任务，可以考虑使用多线程或多进程技术来提高爬虫的运行效率。 4. **合法性与道德问题**： - 在开发爬虫时，需要遵守相关的法律法规，并尊重网站的robots.txt规则，避免对网站造成不必要的负担。通过本教程的学习，读者不仅可以掌握基本的爬虫开发技巧，还能了解到更多高级技术和注意事项，从而能够更好地应对实际项目中的挑战。

`writer.writeheader()` 是 CSV 文件写入器 `writer` 的一个方法，用于将 CSV 文件的第一行写入 header，即 CSV 文件的字段名。在 CSV 文件中，header 通常是 CSV 文件中的第一行，包含了各个字段的名称。在使用 CSV 文件读取器读取 CSV 文件时，可以通过读取 header 来获取每个字段的名称，方便后续的数据处理。 `writer.writeheader()` 方法在写入 CSV 文件时，会将 CSV 文件的 header 写入到第一行，并在每个字段之间加入逗号进行分隔。这个方法没有返回值，如果成功写入 header，则该方法不会抛出任何异常。

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writer.writeheader()

csv_writer.writeheader()

writer.writeheader()这个函数的作用

head = wzryheroname[0].keys() with open(r"./王者荣耀.csv", "w", newline="") as f: # 写入csv文件 writer = csv.DictWriter(f, head, delimiter=",") writer.writeheader() writer.writerows(wzryheroname)解释所有代码含义

with open("output.csv", "w", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["face_token", "emotion"]) writer.writeheader() writer.writerows(output_list) 这是在已有的文件中打开并添加吗

writer.writeheader('title', 'flood', 'address', 'followInfo', 'tag') # 写入标题行 TypeError: writeheader() takes 1 positional argument but 6 were given

给下段代码添加注释 with open('topList.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['song_title', 'druation', 'artists']) writer.writeheader() writer.writerows(data_s)

解读代码 with open(filename, mode='w', newline='') as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["year_label", "emotion_label", "text_content"]) writer.writeheader() writer.writerows(data) print(f"Data has been saved to {filename}.")

f = open('data.csv',mode = 'a',encoding = 'utf-8','newline = ') csv_writer = csv.DictWriter(f,fieldnames = [ '项目名称', '项目地址', '开发商名称', '开盘日期', ]) csv_writer.writeheader()

csv.writeheader()一次

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