第三方模块的下载和使用

  1. 1,第三方模块就是别人大神们已经写好的模块,功能特别强大。我们如果像使用第三方模块就先要进行下载。下载完成后
  2. 才可以在python中直接调用
  3. 2.下载方式一:pip工具
  4. pip工具
  5. 注意每个解释器都有pip工具 如果我们的电脑上有多个版本的解释器那么我们在使用pip的时候一定要注意到底用的是哪一个 否则极其任意出现使用的是A版本解释器然后用B版本的pip下载模块
  6. 为了避免pip冲突 我们在使用的时候可以添加对应的版本号
  7. python27 pip2.7
  8. python36 pip3.6
  9. python38 pip3.8
  10. 下载第三方模块的句式
  11. pip install 模块名
  12. 下载第三方模块临时切换仓库
  13. pip install 模块名 -i 仓库地址
  14. 下载第三方模块指定版本(不指定默认是最新版)
  15. pip install 模块名==版本号 -i 仓库地址
  16. 3.pycharm内部快捷下载
  17. 进入pycharm设置 settings页面 然后选择 python interpreter 然后选择 添加 搜索您需要的模块下载即可。
  18. 4.如果下载速度非常慢,建议更改仓库地址 pip install -i 仓库地址
  19. pip的仓库地址有很多 百度查询即可
  20. 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
  21. 阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  22. 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
  23. 华中科技大学:http://pypi.hustunique.com/
  24. 豆瓣源:http://pypi.douban.com/simple/
  25. 腾讯源:http://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
  26. 华为镜像源:https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

网络爬虫模块之requests模块

  1. requests模块可以帮助我们模拟浏览器发送网络请求,
  2. import requests
  3. res = requests.get('需要查询的网址')
  4. # 相当于我们获取指定网页的页面数据,相当于浏览器地址栏输入网址访问
  5. res.text #获取字符串类型的网页数据
  6. res.content #获取bytes类型的网页数据( 二进制 )
  7. data = res.text
  8. #直接可以用变量名接收到这个网页的全部数据

网络爬虫实战之爬取链接数据

  1. import requests
  2. import re
  3. res = requests.get('https://xinxiang.lianjia.com/ershoufang/muyequ/l3/')
  4. #发送网络请求
  5. data = res.text
  6. #将请求的文件编出字符串类型接收
  7. with open('data.txt', 'w', encoding='utf8') as f:
  8. f.write(data)
  9. house_name = re.findall('data-housecode=".*?" data-is_focus="" data-sl="">(.*?)</a>', data) #通过正则法找到房名
  10. house_place = re.findall('<a href="https://xinxiang.lianjia.com/ershoufang/.*?" target="_blank">(.*?)</a>', data)#通过正则法找到信息
  11. house_info = re.findall('<span class="houseIcon"></span>(.*?)</div></div>', data)
  12. house_money = re.findall('data-price=".*?"><span>(.*?)</span></div></div>', data)
  13. house_money_all = re.findall('</i><span class="">(.*?)</span><i>万</i></div><div', data)
  14. house_dict = zip(house_name, house_place, house_info, house_money, house_money_all)
  15. # print(house_dict)
  16. from openpyxl import Workbook
  17. wb = Workbook()
  18. wb1 = wb.create_sheet('新乡房产',0)
  19. wb1.append(['房名','地址','信息','平方单价','总价'])
  20. for i in house_dict:
  21. wb1.append(i)
  22. wb.save(r'xinxiang_house.xlsx')

自动化办公领域之openpyxl模块

  1. 1.excel文件后缀名问题
  2. 03 版本之前 都是 .xls
  3. 03 版本之后 都是 .xlsx
  4. 2.操作excel表格的第三方模块
  5. openpyxl
  6. pandas
  7. 3.如果用openpyxl操作表格
  8. import openpyxl
  9. wb = openpyxl.Workbook()
  10. # 创建一个excel文件 workbook
  11. wb1 = wb.create_sheet('工作薄1')
  12. wb2 = wb.create_sheet('工作薄2')
  13. wb3 = wb.create_sheet('工作薄3', 0) #工作薄名字,位置
  14. wb3.title = '工作薄重命名'
  15. wb.save(r'111.xlsx')
  16. wb3.append(['表头1', '表头2', '表头3'])
  17. wb3.append([1, 2, 3])
  18. wb.save(r'111.xlsx')
  19. # openpyxl主要用于数据的写入 至于后续的表单操作它并不是很擅长 如果想做需要更高级的模块pandas
  20. # excel软件正常可以打开操作的数据集最多10万条 一旦数据集过大 软件操作几乎无效

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