openpyxl依次提取表格的值

时间: 2023-10-02 19:07:53 浏览: 46
可以使用openpyxl中的Cell对象和循环来逐行逐列地提取表格的值。 首先,需要打开一个Excel文件并选择一个工作表: ```python import openpyxl # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 选择工作表 sheet = wb['Sheet1'] ``` 然后,可以使用循环来遍历每一行和每一列,并使用Cell对象提取单元格的值: ```python # 遍历每一行 for row in sheet.iter_rows(): # 遍历该行中的每一列 for cell in row: # 提取单元格的值 value = cell.value print(value) ``` 以上代码会逐行逐列地输出表格中的每一个单元格的值。 如果想要提取特定的行或列,可以使用`sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=10)`或`sheet.iter_cols(min_col=1, max_col=10)`来限制遍历的范围。其中,`min_row`和`min_col`表示起始行和列,`max_row`和`max_col`表示结束行和列。
相关问题

按照Excel表格中网址列表,依次打开网页并提取标题和文本并存储到TXT格式文件中,使用python代码

### 回答1: 您好,可以使用 Python 中的 requests 库和 BeautifulSoup 库来实现这个功能。 首先,使用 Python 读取 Excel 表格中的网址列表。可以使用第三方库如 openpyxl 或 pandas 读取 Excel 文件。 然后,对于每个网址,使用 requests 库发送 HTTP 请求并获取网页的 HTML 源代码。 接着,使用 BeautifulSoup 解析 HTML 源代码,提取网页的标题和文本。 最后,使用 Python 的文件 I/O 操作将标题和文本写入 TXT 格式文件中。 下面是一个示例代码,它实现了这个功能: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 读取 Excel 表格中的网址列表 urls = [] # 网址列表 # 遍历每个网址 for url in urls: # 发送 HTTP 请求并获取网页的 HTML 源代码 html = requests.get(url).text # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 源代码 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取网页的标题 title = soup.title.string # 提取网页的文本 text = soup.get_text() # 将标题和文本写入 TXT 格式文件中 with open('data.txt', 'a') as f: f.write(title + '\n') f.write(text + '\n') ``` 在上面的代码中,我们使用了 requests 库来发送 HTTP 请求并获取网页的 HTML 源代码,使用 BeautifulSoup 解析 HTML 源代码,然后使用 Python 的文件 I/O ### 回答2: 以下是用 Python 代码实现的解决方案: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 读取Excel表格中的网址列表 urls = [] with open('urls.csv', 'r') as file: for line in file: urls.append(line.strip()) # 逐个打开网页并提取标题和文本 for url in urls: response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取标题 title = soup.title.text.strip() # 提取文本 text = '' for paragraph in soup.find_all('p'): text += paragraph.text.strip() + '\n' # 存储到TXT文件中 with open('output.txt', 'a') as file: file.write(f'Title: {title}\n') file.write(f'Text: {text}\n\n') ``` 在上面的代码中,假设网址列表存储在名为 `urls.csv` 的 CSV 文件中,每个网址占一行。提取到的标题和文本将以 `Title:` 和 `Text:` 的格式存储在名为 `output.txt` 的 TXT 文件中。你可以根据实际情况调整文件名和路径。另外,代码使用了 `requests` 和 `BeautifulSoup` 库,如果没有安装,可以通过运行 `pip install requests` 和 `pip install beautifulsoup4` 进行安装。 ### 回答3: 可以使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来实现这个功能。以下是示例代码: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import xlrd # 读取Excel表格 workbook = xlrd.open_workbook('url_list.xlsx') sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 创建TXT文件 output_file = open('output.txt', 'w') # 遍历Excel表格中的网址 for i in range(sheet.nrows): url = sheet.cell_value(i, 0) # 发送HTTP请求获取网页内容 response = requests.get(url) page_content = response.text # 使用BeautifulSoup解析网页内容 soup = BeautifulSoup(page_content, 'html.parser') # 提取网页标题 title = soup.title.string # 提取网页文本 text = soup.get_text() # 将标题和文本写入TXT文件 output_file.write('标题:' + title + '\n') output_file.write('文本:' + text + '\n') output_file.write('------------------------------------\n') # 关闭TXT文件 output_file.close() ``` 以上代码假设Excel文件名为"url_list.xlsx",且Excel表格只有一张工作表,其中的网址在第一列中。代码会按照Excel表格中的网址列表依次打开并提取网页的标题和文本,并将结果保存到名为"output.txt"的TXT文件中。每个网址的标题和文本会之间以分割线进行分隔。

按照Excel表格中网址列表,依次打开网页并提出标题和问题,存储到TXT格式文件中,使用python代码

下面是一个示例代码,可以帮助您完成所需的任务: ``` import openpyxl # 导入 openpyxl 库 import requests # 导入 requests 库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入 BeautifulSoup 库 # 从 Excel 表中读取网址列表 # 请注意,您需要在下面的代码中替换 "file.xlsx" 为您的 Excel 文件的名称 # 并且替换 "Sheet1" 为您的工作表的名称 # 并且替换 "A1:A10" 为您的网址列表所在的单元格区域 workbook = openpyxl.load_workbook("file.xlsx") worksheet = workbook["Sheet1"] urls = [cell.value for row in worksheet["A1:A10"] for cell in row] # 遍历网址列表,依次打开网页并提取标题和问题 titles_and_questions = [] for url in urls: response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") title = soup.find("title").text question = soup.find("p").text titles_and_questions.append((title, question)) # 将标题和问题写入 TXT 文件 with open("output.txt", "w") as f: for title, question in titles_and_questions: f.write(title + "\n") f.write(question + "\n") ``` 请注意,这仅仅是一个示例代码,可能需要根据实际情况进行修改。例如,您可能需要调整网址列表的单元格区域,或者调整代码中的 HTML 元素选择器,以确保正确地提取标题和问题。

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