Python 将漂亮的汤表刮取结果导出到CSV

Python初学者，首先尝试使用CSV模块导出刮取结果。该脚本返回几个表元素，只对每个返回产品的“价格”和“制造商编号”感兴趣。基本上，这些元素只需要两列

我确信我在尝试写入csv时犯了一些根本性的错误，只是不确定是什么。我的桌面上有一个名为“test”的空.csv文件，我正试图将所有内容写入其中，并且我尝试在SE上复制其他“write to csv”示例的相同格式，但没有任何效果。欢迎您的任何意见

from bs4 import BeautifulSoup

import csv
import requests

csvfile = "test.csv"
url = "http://www.dabs.com/category/computing/11001"
base_url = "http://www.dabs.com"
page_array = []

html = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser")
Product_table = soup.findAll("table")
Products = Product_table[0].findAll("tr")

if len(soup.findAll('tr')) > 0:
    Products = Products[1:]

for row in Products:
    cells = row.find_all('td')
    data = {
        'description' : cells[0].get_text(),
        'price' : cells[1].get_text()
    }
    print row

with open(csvfile, row) as csvfile:
    link_writer = csv.writer(csvfile)
    for val in row:
        link_writer.writerow(val)

---

您需要打开以进行书写，而不是通过iterable：

with open(csvfile, "w") as csvfile: # w opens for writing

如果要从循环中写入项目，应在外部打开并在循环中写入：

with open(csvfile, "w") as csvfile:
    link_writer = csv.writer(csvfile)
    for row in Products:
        cells = row.find_all('td')
        data = {
            'description' : cells[0].get_text(),
            'price' : cells[1].get_text()
        }
       # write what you need

您的代码也没有找到任何内容，以获取制造商编号和价格：

html = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser")
product_table = soup.find("table")
tds = product_table.find_all('td')


with open(csvfile, "w") as csvfile:
    link_writer = csv.writer(csvfile)
    for tag in tds:
        mfr = tag.find("span")
        if mfr:
            print(mfr.text)

Mfr#: FK3-UK
£30.00
Mfr#: PDW0AE-00900PEN
£99.99
Mfr#: FORCE K7
£39.99
Mfr#: X551MAV-BING-SX1017B
£229.99
Mfr#: VE228TR
£79.99
Mfr#: QQ2-00038
£59.94
Mfr#: M6900
£18.00
Mfr#: MCB4370500C2/04/1
£51.39
Mfr#: 79G-03549
£94.99
Mfr#: FQC-08289
£113.18
Mfr#: WN7-00614
£76.32
Mfr#: GFC-02733
£69.99
Mfr#: 2LF-00021
£19.78
Mfr#: T5D-01574
£169.72
Mfr#: X555LA-XX273H
£399.99
Mfr#: FQC-06949
£109.99
Mfr#: 10DR000TUK
£279.99
Mfr#: 10AW008NUK
£268.44
Mfr#: MCF3QUK
£179.98
Mfr#: K3X03EA#ABU
£253.45
Mfr#: 10DR001EUK
£348.82
Mfr#: 9H.LA2LB.DPE
£76.41
Mfr#: 51MF1600AA001
£29.98
Mfr#: G7V83EA REFURB
£199.99
Mfr#: 62151
£27.99

因此，要创建一个以制造商nr为关键字、以价格为价值的dict：

product_table = soup.find("table")
tds = product_table.find_all('td')

data = []
for tag in tds:
    mfr = tag.find("span")
    if mfr: # make sure we have test to get
        data.append(mfr.text)

it = iter(data) # create iterator 
# will create key/value pairings by getting every second element as key and every second element as value starting from 0 and 1 respectively.
data_dict  = dict(zip(it, it))

print(data_dict)
{'Mfr#: FQC-08289': '£113.18', 'Mfr#: 62151': '£27.99', 'Mfr#: VE228TR': '£79.99', 'Mfr#: GFC-02733': '£69.99', 'Mfr#: FK3-UK': '£30.00', 'Mfr#: WN7-00614': '£76.32', 'Mfr#: 10DR001EUK': '£348.82', 'Mfr#: 51MF1600AA001': '£29.98', 'Mfr#: FORCE K7': '£39.99', 'Mfr#: 10DR000TUK': '£279.99', 'Mfr#: 2LF-00021': '£19.78', 'Mfr#: M6900': '£18.00', 'Mfr#: T5D-01574': '£169.72', 'Mfr#: MCB4370500C2/04/1': '£51.39', 'Mfr#: 10AW008NUK': '£268.44', 'Mfr#: PDW0AE-00900PEN': '£99.99', 'Mfr#: G7V83EA REFURB': '£199.99', 'Mfr#: 79G-03549': '£94.99', 'Mfr#: K3X03EA#ABU': '£253.45', 'Mfr#: FQC-06949': '£109.99', 'Mfr#: X551MAV-BING-SX1017B': '£229.99', 'Mfr#: X555LA-XX273H': '£399.99', 'Mfr#: QQ2-00038': '£59.94', 'Mfr#: MCF3QUK': '£179.98', 'Mfr#: 9H.LA2LB.DPE': '£76.41'}

最后，要写入csv，请执行以下操作：

with open(csvfile, "w") as csvfile:
    link_writer = csv.writer(csvfile)
    for tup in data_dict.items():
        link_writer.writerow(tup) # write key and value mfr/price in each column 

其输出如下：

Mfr#: 10DR001EUK,£348.82
Mfr#: WN7-00614,£76.32
Mfr#: FQC-06949,£109.99
Mfr#: 2LF-00021,£19.78
Mfr#: MCB4370500C2/04/1,£51.39
Mfr#: PDW0AE-00900PEN,£99.99
Mfr#: GFC-02733,£69.99
Mfr#: G7V83EA REFURB,£199.99
Mfr#: X555LA-XX273H,£399.99
Mfr#: FK3-UK,£30.00
Mfr#: QQ2-00038,£59.94
Mfr#: T5D-01574,£169.72
Mfr#: 51MF1600AA001,£29.98
Mfr#: 62151,£27.99
Mfr#: FQC-08289,£113.18
Mfr#: K3X03EA#ABU,£253.45
Mfr#: VE228TR,£79.99
Mfr#: 9H.LA2LB.DPE,£76.41
Mfr#: 10DR000TUK,£279.99
Mfr#: FORCE K7,£39.99
Mfr#: X551MAV-BING-SX1017B,£229.99
Mfr#: 10AW008NUK,£268.44
Mfr#: MCF3QUK,£179.98
Mfr#: 79G-03549,£94.99
Mfr#: M6900,£18.00

如果您不想在输出中使用

Mfr:

部分，只需使用str.split：

data = []
for tag in tds:
    mfr = tag.find("span")
    if mfr:
        data.append(mfr.text.split(":")[-1].strip())

因此，您的csv将如下所示：

FK3-UK,£30.00
2LF-00021,£19.78
G7V83EA REFURB,£199.99
T5D-01574,£169.72
FQC-06949,£109.99
10DR001EUK,£348.82
FQC-08289,£113.18
M6900,£18.00
10DR000TUK,£279.99
VE228TR,£79.99
WN7-00614,£76.32
62151,£27.99
MCF3QUK,£179.98
FORCE K7,£39.99
51MF1600AA001,£29.98
X551MAV-BING-SX1017B,£229.99
GFC-02733,£69.99
9H.LA2LB.DPE,£76.41
79G-03549,£94.99
QQ2-00038,£59.94
PDW0AE-00900PEN,£99.99
K3X03EA#ABU,£253.45
MCB4370500C2/04/1,£51.39
10AW008NUK,£268.44
X555LA-XX273H,£399.99

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@用户3093445，没有问题。解析时，总是有几种不同的方法来获取所需的内容，如果可能的话，尝试在一个步骤中获取关联值始终是最好的方法，以便正确排列。