Python自动化合并Excel文件与数据爬取

"Python爬虫与数据处理代码片段" 在给定的代码中，我们有两个主要的部分：程序1和程序2。这两个程序都是使用Python进行数据处理和爬取的实例。 程序1是一个Python脚本，其目标是合并多个Excel文件到一个单一的工作表中。这个程序涉及到以下几个关键知识点： 1. **文件路径操作**：使用`os`模块来获取和处理文件路径。例如，`os.walk()`函数遍历指定目录及其子目录中的所有文件和子目录。 2. **Pandas库**：`pandas`是Python中强大的数据分析工具，用于读取、处理和分析数据。在这里，它被用来读取Excel文件(`pd.read_excel()`)并创建DataFrame，以及将数据写入新的Excel文件(`DataFrame.to_excel()`). 3. **文件筛选**：在处理文件列表时，代码检查文件名中是否包含特定字符（在这个例子中是"$"），以此来决定是否将该文件包含在合并过程中。 4. **DataFrame操作**：`pd.DataFrame()`用于创建新的DataFrame，可以指定列名或选择特定列进行处理。`pd.concat()`函数则用于将多个DataFrame合并成一个。 5. **Excel写入**：使用`openpyxl`库（版本3.0.1）写入数据到Excel文件。注意，这里指定了特定的版本，因为3.0.2可能不适用于某些功能。 程序2是一个简单的Python爬虫示例，主要涉及以下概念： 1. **网络请求**：`requests`库用于发送HTTP请求，如GET请求，以获取网页内容。在爬虫中，这通常用于从目标网站获取HTML页面。 2. **Pandas数据处理**：`pd.read_html()`函数被用到，它可以从HTML文本中提取表格数据并将其转换为DataFrame。 3. **网页解析**：虽然在这个简短的代码片段中没有明确提到，但在实际的爬虫项目中，通常会使用如`BeautifulSoup`或`lxml`等库来解析HTML内容，以便更有效地提取所需信息。 这两个程序都展示了Python在数据处理和网络爬虫中的基本应用，但需要注意的是，实际的爬虫项目通常会更复杂，需要处理网页反爬策略、异常处理、数据清洗和存储等多个环节。此外，为了遵守网站的使用条款和道德规范，爬虫应当尊重robots.txt文件，并避免对目标服务器造成过大压力。