with open(csv_file, "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["Talk ID", "Time", "Sender ID", "Receive ID", "Talk Type", "Content", "File Name"])

时间: 2023-07-17 18:12:25 浏览: 48
根据你的代码，你想使用CSV写入器（`csv.writer`）将行标题写入CSV文件。以下是修改后的代码示例： ```python import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 打开原有的CSV文件路径 csv_file = "output.csv" # 打开CSV文件进行写入 with open(csv_file, "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f: writer = csv.writer(f) # 写入行标题 writer.writerow(["Talk ID", "Time", "Sender ID", "Receive ID", "Talk Type", "Content", "File Name"]) # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除<p>和()</p> body_data = body_data[0].replace("<p>", "").replace("()</p>", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.', '') # 将提取的数据写入CSV文件 writer.writerow(["", "", "", "", "", "", file_name]) print("数据已成功写入CSV文件") ``` 在上面的代码中，我使用了`csv.writer`将行标题写入到CSV文件中。然后，遍历文件夹中的所有文件，并将提取的文件名数据写入CSV文件中。 请确保提供正确的文件夹路径和CSV文件路径，并根据需要调整代码。

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Python csv模块使用方法代码实例

这篇文章主要介绍了Python ... with open(renting.csv,'r',encoding = 'utf_8_sig') as f: f_csv = csv.reader(f) for row in f_csv: print(row) def Test1(): headers = ['ID','NAME','Age','Height'] #表格内容
py

05-csv示例.py

with open("猫眼.csv","a",newline="") as f: # 初始化写入对象 writer = csv.writer(f) #把列表写入到文件中 writer.writerow(["电影名称","主演"]) writer.writerow(["霸王别姬","张国荣"]) writer.writerow...

def write_csv_with_name(filepath, line: list, columns: list): if os.path.exists(filepath): with open(filepath, 'a', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: csv_file = csv.writer(f, delimiter=',') csv_file.writerow(line) else: with open(filepath, 'a', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: csv_file = csv.writer(f, delimiter=',') csv_file.writerow(columns) csv_file.writerow(line)

这是一个写入CSV文件的函数，它的参数包括文件路径...其中，newline=''参数表示使用默认的换行符，encoding='utf-8-sig'参数表示使用UTF-8编码格式，保证在Windows系统下打开CSV文件时不会出现中文乱码的情况。

def write_csv(filepath, line: list): with open(filepath, 'a', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: csv_file = csv.writer(f, delimiter=',') csv_file.writerow(line)

2. 以 UTF-8 编码打开文件，并以逗号作为分隔符创建一个 CSV writer 对象。 3. 调用 CSV writer 的 writerow() 方法，将一行数据写入文件。 4. 最后关闭文件。 注意，这里使用了 newline='' 参数，以避免在 ...

def save_datarowtitle(p, ming, header): with open('F:/python学习/课设/' + p + ming + '.csv', encoding='utf-8-sig', mode='w',newline='') as file: file_csv = csv.writer(file) file_csv.writerow(header) file.close() def save_data(p, ming, data): with open('F:/python学习/课设/' + p + ming + '.csv', encoding='UTF-8', mode='a+', newline='') as file: file_csv = csv.writer(file) file_csv.writerow(data) file.close()

这段代码主要是用来实现将数据存储到 CSV 文件中的功能。其中，函数 save_datarowtitle 用于向 CSV 文件中写入表头，函数 save_data 用于向 CSV 文件中写入数据行。 具体来说，函数 save_datarowtitle 接受三个参数...

139至152行代码为：# 输入的csv文件中的所有条目必须是按时间排列的（也可以按编号、时间排列） import csv DataPath = r'G:\项目\RCM\RCM自\datafile\SanTang_ReasonParts(1).xlsx' DataPathOut = r'G:\项目\RCM\RCM自\datafile\timediffrence.csv' r_file = open(DataPath, 'r', encoding='utf-8-sig', newline='') csv_reader = csv.reader(r_file) fault_list = list(csv_reader) file_out = time_diff(fault_list) r_file.close() w_file = open(DataPathOut, 'w', encoding='gbk', newline='') w = csv.writer(w_file) w.writerows(file_out) # 输出故障时间间隔表 w_file.close()

参数 encoding='utf-8-sig' 表示解码时会忽略 UTF-8 BOM（字节顺序标记）。 2. 将读取的 CSV 文件内容转换为列表形式，存储在 fault_list 变量中。 3. 调用 time_diff 函数对 fault_list 进行处理，返回...

import csv import os ###############提取文档中有用行，使用csv，速度可以 def file_name(in_file, out_file): reader = csv.reader(in_file) header = next(reader) writer = csv.writer(out_file) writer.writerow([header[0],header[3], header[4], header[6], header[153]]) for row in reader: writer.writerow((row[0], row[3], row[4], row[6], row[153])) in_file.close() out_file.close() def get_dirFileNum(dirPath): csvFileNum = 0 for file in os.listdir(dirPath): if file.endswith(".csv"): csvFileNum += 1 return csvFileNum in_file = open(r"F:\qu1\disp_tab", mode="r", encoding="utf-8-sig") out_file = open(r"F:\qu1\1dian\height1_txt", mode="w",newline = '') file_name(in_file, out_file)

in_file = open(r"input_file.csv", mode="r", encoding="utf-8-sig") out_file = open(r"output_file.csv", mode="w", newline='') file_name(in_file, out_file) 请注意，你需要将 "input_file.csv" 替换为...

from requests_html import HTMLSession session = HTMLSession() import time import csv import os def save_data(lists,name): file_name = f'{name}.csv' if not os.path.exists(file_name): open(file_name, 'w', encoding='utf_8_sig', newline='') with open(file_name, 'r', encoding='utf_8_sig') as f: res = csv.reader(f) res = [i for i in res] f1 = open(file_name, 'w', encoding='utf_8_sig', newline='') w = csv.writer(f1) # if len(res) == 0: # w.writerow(title) w.writerows(res) w.writerows(lists)是什么意思

接着，函数再次使用open()函数打开同一个CSV文件，并使用csv.writer(f1)创建一个写入器对象 w，用于将数据写入到CSV文件中。然后，代码通过调用w.writerows(res)将之前读取到的数据写入到CSV文件中。接着，...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 # CSV文件路径 csv_file = 'path/to/your/csv/file.csv' csv_file = "output.csv" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','') # 将提取的数据加载到DataFrame中 df_extracted = pd.DataFrame(file_name) # 读取原有的CSV文件 df_original = pd.read_csv(csv_file) print("---导入完成-----")

with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配标签内的数据 body_data = ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 发送HTTP请求获取网页内容 url = "https://item.jd.com/100016034394.html" # 替换为目标商品评价页面的URL response = requests.get(url) html = response.text # 使用BeautifulSoup解析网页内容 soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 获取所有评价信息 comments = soup.find_all("div", class_="comment-item") # 创建CSV文件并写入数据 filename = "商品评价.csv" with open(filename, "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(["用户", "评分", "评价内容"]) # 写入表头 # 写入每条评价的数据 for comment in comments: user = comment.find("div", class_="user-info").find("span").text.strip() rating = comment.find("div", class_="comment-star").find("i")["class"][1].split("-")[1] content = comment.find("div", class_="comment-con").find("p").text.strip() writer.writerow([user, rating, content]) print(f"成功爬取并保存为 {filename}") 上述代码加入用户代理内容怎么加

with open(filename, "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(["用户", "评分", "评价内容"]) # 写入表头 # 写入每条评价的数据 for comment in ...

优化代码：import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 请求URL url = "https://pvp.qq.com/web201605/herodetail/527.shtml" # 请求头部信息 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57"} # 发送请求 response = requests.get(url, headers=headers) # 解析HTML soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") # 获取所有英雄的链接 hero_links = [] for hero in soup.select(".herolist > li > a"): hero_links.append(hero["href"]) # 爬取每个英雄的属性 heroes = [] for link in hero_links: response = requests.get(link, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") # 获取英雄属性 name = soup.select(".cover-name")[0].text survive = soup.select(".")[0].text attack = soup.select(".cover-list-bar data-bar2 fl")[0].text skill = soup.select(".skill")[0].text difficulty = soup.select(".difficulty")[0].text # 保存英雄属性 heroes.append({"name": name, "survive": survive, "attack": attack, "skill": skill, "difficulty": difficulty}) # 将数据写入CSV文件 with open("heroes.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as csvfile: fieldnames = ["name", "survive", "attack", "skill", "difficulty"] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) # 写入表头 writer.writeheader() # 写入数据 for hero in heroes: writer.writerow(hero)

with open("heroes.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as csvfile: fieldnames = ["name", "survive", "attack", "skill", "difficulty"] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 请求URL url = 'https://s.weibo.com/top/summary' # 请求头部信息 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'} # 发送请求 response = requests.get(url, headers=headers) # 解析HTML页面 soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') # 获取热搜列表 hot_list = soup.find_all('tr')[1:11] # 输出展示和保存到csv文件 with open('weibo_hot.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(['排名', '标题', '日期', '内容']) for i, item in enumerate(hot_list): title = item.find_all('a')[0].text date = item.find_all('td')[1].text content = item.find_all('td')[2].text.strip() writer.writerow([i+1, title, date, content]) print(f"{i+1}. 标题：{title} 日期：{date} 内容：{content}")

这是一个爬取微博热搜榜的Python程序。首先，使用requests库发送GET请求获取HTML页面，然后使用BeautifulSoup库解析HTML页面。...最后，将热搜的排名、标题、日期和内容写入CSV文件，并且在控制台输出热搜的详细信息。

#单个样本3000个点一组，采样40组 N=3000 fs=12000 result_dict1=loadmat("case/258OR12.mat") result_dict2=loadmat("case/259OR12.mat") result_dict3=loadmat("case/261OR12.mat") result_dict4=loadmat("case/249OR3.mat") x1=result_dict1['X258_DE_time'] x2=result_dict2['X259_DE_time'] x3=result_dict3['X261_DE_time'] x4=result_dict4['X249_DE_time'] # 给csv文件中插入一行 with open(r'casedata.csv', 'a', encoding='utf-8-sig', newline='') as csvFile: csv.writer(csvFile).writerow([df_qiaodu1,df_maichong1,df_yudu1,df_std1,zx1,fc1,l1]) csv.writer(csvFile).writerow([df_qiaodu2,df_maichong2,df_yudu2,df_std2,zx2,fc2,l2]) csv.writer(csvFile).writerow([df_qiaodu3,df_maichong3,df_yudu3,df_std3,zx3,fc3,l3]) csv.writer(csvFile).writerow([df_qiaodu4,df_maichong4,df_yudu4,df_std4,zx4,fc4,l4])

首先打开一个csv文件，使用csv.writer()方法来获取一个writer对象，然后调用writerow()方法将一行数据写入到csv文件中。 在这里，每一行数据都包含了四个信号处理后的特征值：df_qiaodu, df_maichong, df_yudu, df_...

import requests from lxml import etree import csv headers={ "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36 Edg/112.0.1722.64" } url = 'https://www.bilibili.com/v/channel/17532487/?tab=featured' # headers如前 xpath_videoplay='//ul[@class="card-list"]/div/div[@class="video-card"]/div[@class="video-card__content"]/a/div[@class="video-card__info"]/span[@class="play-text"]/span[@class="count"]/text()' xpath_videolike='//ul[@class="card-list"]/div/div[@class="video-card"]/div[@class="video-card__content"]/a/div[@class="video-card__info"]/span[@class="like-text"]/span[@class="count"]/text()' xpath_videotime='//ul[@class="card-list"]/div/div[@class="video-card"]/div[@class="video-card__content"]/a/div[@class="video-card__info"]/span[@class="play-duraiton"]/text()' xpath_videoername='//ul[@class="card-list"]/div/div[@class="video-card"]/a/span[@class="up-name__text"]/text()' xpath_videoname='//ul[@class="card-list"]/div/div[@class="video-card"]/a[@class="video-name"]/text()' response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf8' dom = etree.HTML(response.text) videoplays=dom.xpath(xpath_videoplay) videolikes=dom.xpath(xpath_videolike) videotimes=dom.xpath(xpath_videotime) videoernames=dom.xpath(xpath_videoername) videonames=dom.xpath(xpath_videoname) data = [] for i in range(len(videoplays)): t = {} t['视频制作者']=videoernames[i] t['视频标题']=videonames[i] t['视频时长']=videotimes[i] t['视频播放量'] = videoplays[i] t['视频点赞数'] = videolikes[i] data.append(t) # for t in data: # print(t) # print(t.items()) # save_data(xpath_videoername, xpath_videoname,xpath_videotime, xpath_videoplay, xpath_videolike) # def save_data(xpath_videoername, xpath_videoname,xpath_videotime, xpath_videoplay, xpath_videolike)';' # with open('./video.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f; # video_info=f'{xpath_videoername},{xpath_videoname},{xpath_videotime},{xpath_videoplay},{xpath_videolike}\n' # f.write(video_info) file_path="D:/python/up主数据.csv" with open(file_path,"w",encoding="utf-8-sig",newline='') as f: fieldnames = list(t[0].keys()) f_csv=csv.DictWriter(f,fieldnames=fieldnames) f_csv.writeheader() for row in t: writer.writerow(row)

并且也导入了这段代码用于导入Python中的requests和lxml库，并且也导入了csv这段代码用于导入Python中的requests和lxml库，并且也导入了csv库这段代码用于导入Python中的requests和lxml库，并且也导入了csv库。...

用python写一个代码，识别表格文件格式，编码，转换成utf-8编码的csv文件

with open(filepath, 'r', encoding=encoding) as infile, open('utf8.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as outfile: reader = csv.reader(infile) writer = csv.writer(outfile) for row in reader: ...

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with open('input.csv', newline='', encoding='utf-8-sig') as csv_file: csv_reader = csv.reader(csv_file) with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as new_file: csv_writer = csv....

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