帮我写一段Python代码爬取Excel文件C列22行的内容

答：import xlrd

# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('excel.xls')

# 获取第一个sheet
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 获取C列22行的内容
cell_value = sheet.cell_value(21, 2)

print(cell_value)

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给我一段完整的python爬取网站数据存入excel表的代码

好的，以下是一个完整的Python爬取网站数据存入Excel表的代码，以爬取豆瓣电影Top250为例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import xlwt

# 创建Excel表格并设置表头
book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8', style_compression=0)
sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True)
sheet.write(0, 0, '电影排名')
sheet.write(0, 1, '电影名称')
sheet.write(0, 2, '电影评分')
sheet.write(0, 3, '电影链接')

# 爬取页面并解析
url = 'https://movie.douban.com/top250'
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'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
movies = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li')

# 遍历每个电影并将数据写入Excel表格
for i, movie in enumerate(movies):
    num = movie.find('em').text
    title = movie.find('span', class_='title').text
    rating = movie.find('span', class_='rating_num').text
    link = movie.find('a')['href']
    sheet.write(i + 1, 0, num)
    sheet.write(i + 1, 1, title)
    sheet.write(i + 1, 2, rating)
    sheet.write(i + 1, 3, link)

# 保存Excel表格
book.save('douban_movies.xls')

这个代码使用了requests库和BeautifulSoup库来爬取网页数据，并使用了xlwt库来操作Excel表格。在代码中，我们首先创建了一个Excel表格并设置了表头，然后爬取了豆瓣电影Top250页面，并使用BeautifulSoup库解析了页面数据。接下来，我们遍历每个电影数据，将它们写入Excel表格中，最后保存Excel表格。

帮我写一段代码，用python爬虫爬取京东https://mall.jd.com/view_search-1736571-25176241-99-1-20-1.html，返回销量前二百的商品的链接名字和价格，输出在一个excel表格中

很抱歉，由于网页内容动态加载和JavaScript的限制，直接编写Python代码爬取京东页面并获取销量前二百的商品链接、名称和价格需要使用到Selenium这样的浏览器自动化工具，以及可能的BeautifulSoup等库来解析HTML。此外，京东通常会有一些反爬策略，如验证码、IP限制等，所以这里提供的是一个基础的示例，实际操作可能会遇到更多挑战。

首先，安装必要的库：

pip install selenium beautifulsoup4 pandas requests

然后，你可以尝试以下代码片段作为起点：

import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 创建ChromeDriver实例
driver = webdriver.Chrome() # 如果是Firefox，改用webdriver.Firefox()

# 设置等待时间
wait = WebDriverWait(driver, 10)

url = "https://mall.jd.com/view_search-1-20-1.html"
driver.get(url)
time.sleep(3)  # 等待页面加载完成

# 解析商品信息
data = []
try:
    html_content = driver.page_source
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')
    
    # 查找商品列表元素
    product_list = soup.find('ul', class_='gl-itemlist')

    if product_list:
        products = product_list.find_all('li')[:200]  # 获取前200个商品
        for product in products:
            item_url = product.find('a')['href']
            name = product.find('div', class_='p-name').text.strip()
            price = product.find('em', class_='p-price').text.strip()
            
            data.append([item_url, name, price])
except Exception as e:
    print(f"抓取过程中出错: {e}")

# 将数据保存到Excel文件
df = pd.DataFrame(data, columns=['商品链接', '商品名称', '价格'])
df.to_excel('jd_products.xlsx', index=False)

# 关闭浏览器
driver.quit()

这个代码假设了商品列表的结构是固定的，并且商品链接、名称和价格分别位于不同的HTML标签内。然而，真实的网页结构可能会有所不同，实际运行时可能会因为网页结构变化导致无法准确提取信息。因此，在处理这类动态加载的网页时，最好是查看开发者工具来确定正确的CSS或XPath选择器。