seliunm1.python根据txt文本中的编号（00001，00002，00003…）2.在指定的网页表格中遍历对应信息3.将指定的数据写入EXCE中L中

在Python中，你可以使用BeautifulSoup库来解析HTML文档，Pandas库来操作Excel数据，以及正则表达式(re)来处理文本中的编号。以下是一个简单的步骤说明：

1. 首先，你需要安装所需的库，可以使用`pip install beautifulsoup4 pandas requests`命令安装。

pip install beautifulsoup4 pandas requests

2. **读取txt文本**:
通过`with open('your_file.txt', 'r') as file:`打开文件，使用正则表达式提取编号对应的网页链接。例如，如果编号格式固定为"00001"，你可以这样做：

import re

with open('your_file.txt', 'r') as file:
    lines = file.readlines()
numbers = [re.search(r'\d+', line).group() for line in lines]
urls = ['http://example.com/table#' + number for number in numbers]

这里的`'http://example.com/table#' + number`假设网页链接是基于提供的编号。

3. **遍历网页表格**:
使用`requests`获取每个链接的内容，然后用BeautifulSoup解析HTML：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

data = []
for url in urls:
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    table = soup.find('table')  # 确定表格元素
    rows = table.find_all('tr')

    # 遍历表格行并提取信息
    for row in rows:
        cells = row.find_all('td') or row.find_all('th')
        data.append([cell.text for cell in cells])

4. **写入Excel**:
有了数据列表`data`，你可以创建一个Pandas DataFrame，并将其写入Excel：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2', ...])  # 根据实际表格结构调整列名
df.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 写入Excel文件

在这个过程中，注意替换`http://example.com/table#`为实际的网页地址，`'Column1', 'Column2', ...`为实际表格中的字段名。如果有特定的网页结构需要适应，可能还需要进一步调整BeautifulSoup的选择器。