python如何爬表格

1. python 如何讀取 excel 指定單元格內容

1、首先打開電腦上編寫python的軟體。

2. 如何爬取網頁表格數據

網頁里的表格數據可以用爬蟲比如python去採集，也可以用採集器去採集網頁上的表格數據會更簡單些。

3. 怎麼用python讀取excel表格的數據

一、讀excel表
讀excel要用到xlrd模塊，官網安裝（http://pypi.python.org/pypi/xlrd）。然後就可以跟著裡面的例子稍微試一下就知道怎麼用了。大概的流程是這樣的：
1、導入模塊

復制代碼代碼如下:
import xlrd
2、打開Excel文件讀取數據

復制代碼代碼如下:
data = xlrd.open_workbook('excel.xls')
3、獲取一個工作表
① table = data.sheets()[0] #通過索引順序獲取
② table = data.sheet_by_index(0) #通過索引順序獲取
③ table = data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通過名稱獲取
4、獲取整行和整列的值（返回數組）

復制代碼代碼如下:
table.row_values(i)
table.col_values(i)

5、獲取行數和列數

復制代碼代碼如下:
table.nrows
table.ncols

6、獲取單元格

復制代碼代碼如下:
table.cell(0,0).value
table.cell(2,3).value

就我自己使用的時候覺得還是獲取cell最有用，這就相當於是給了你一個二維數組，餘下你就可以想怎麼干就怎麼幹了。得益於這個十分好用的庫代碼很是簡潔。但是還是有若干坑的存在導致話了一定時間探索。現在列出來供後人參考吧：
1、首先就是我的統計是根據姓名統計各個表中的信息的，但是調試發現不同的表中各個名字貌似不能夠匹配，開始懷疑過編碼問題，不過後來發現是因為空格。因為在excel中輸入的時候很可能會順手在一些名字後面加上幾個空格或是tab鍵，這樣看起來沒什麼差別，但是程序處理的時候這就是兩個完全不同的串了。我的解決方法是給每個獲取的字元串都加上strip（）處理一下。效果良好
2、還是字元串的匹配，在判斷某個單元格中的字元串（中文）是否等於我所給出的的時候發現無法匹配，並且各種unicode也不太奏效，網路過一些解決方案，但是都比較復雜或是沒用。最後我採用了一個比較變通的方式：直接從excel中獲取我想要的值再進行比較，效果是不錯就是通用行不太好，個呢不能問題還沒解決。
二、寫excel表
寫excel表要用到xlwt模塊，官網下載（http://pypi.python.org/pypi/xlwt）。大致使用流程如下：
1、導入模塊

復制代碼代碼如下:
import xlwt

2、創建workbook（其實就是excel，後來保存一下就行）

復制代碼代碼如下:
workbook = xlwt.Workbook(encoding = 'ascii')

3、創建表

復制代碼代碼如下:
worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet')

4、往單元格內寫入內容

復制代碼代碼如下:
worksheet.write(0, 0, label = 'Row 0, Column 0 Value')

5、保存

復制代碼代碼如下:
workbook.save('Excel_Workbook.xls')

由於我的需求比較簡單，所以這上面沒遇到什麼問題，唯一的就是建議還是用ascii編碼，不然可能會有一些詭異的現象。
當然xlwt功能遠遠不止這些，他甚至可以設置各種樣式之類的。附上一點例子

復制代碼代碼如下:

Examples Generating Excel Documents Using Python's xlwt
Here are some simple examples using Python's xlwt library to dynamically generate Excel documents.
Please note a useful alternative may be ezodf, which allows you to generate ODS (Open Document Spreadsheet) files for LibreOffice / OpenOffice. You can check them out at:http://packages.python.org/ezodf/index.html
The Simplest Example
import xlwt
workbook = xlwt.Workbook(encoding = 'ascii')
worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet')
worksheet.write(0, 0, label = 'Row 0, Column 0 Value')
workbook.save('Excel_Workbook.xls')
Formatting the Contents of a Cell
import xlwt
workbook = xlwt.Workbook(encoding = 'ascii')
worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet')
font = xlwt.Font() # Create the Font
font.name = 'Times New Roman'
font.bold = True
font.underline = True
font.italic = True
style = xlwt.XFStyle() # Create the Style
style.font = font # Apply the Font to the Style
worksheet.write(0, 0, label = 'Unformatted value')
worksheet.write(1, 0, label = 'Formatted value', style) # Apply the Style to the Cell
workbook.save('Excel_Workbook.xls')
Attributes of the Font Object
font.bold = True # May be: True, False
font.italic = True # May be: True, False
font.struck_out = True # May be: True, False
font.underline = xlwt.Font.UNDERLINE_SINGLE # May be: UNDERLINE_NONE, UNDERLINE_SINGLE, UNDERLINE_SINGLE_ACC, UNDERLINE_DOUBLE, UNDERLINE_DOUBLE_ACC
font.escapement = xlwt.Font.ESCAPEMENT_SUPERSCRIPT # May be: ESCAPEMENT_NONE, ESCAPEMENT_SUPERSCRIPT, ESCAPEMENT_SUBSCRIPT
font.family = xlwt.Font.FAMILY_ROMAN # May be: FAMILY_NONE, FAMILY_ROMAN, FAMILY_SWISS, FAMILY_MODERN, FAMILY_SCRIPT, FAMILY_DECORATIVE
font.charset = xlwt.Font.CHARSET_ANSI_LATIN # May be: CHARSET_ANSI_LATIN, CHARSET_SYS_DEFAULT, CHARSET_SYMBOL, CHARSET_APPLE_ROMAN, CHARSET_ANSI_JAP_SHIFT_JIS, CHARSET_ANSI_KOR_HANGUL, CHARSET_ANSI_KOR_JOHAB, CHARSET_ANSI_CHINESE_GBK, CHARSET_ANSI_CHINESE_BIG5, CHARSET_ANSI_GREEK, CHARSET_ANSI_TURKISH, CHARSET_ANSI_VIETNAMESE, CHARSET_ANSI_HEBREW, CHARSET_ANSI_ARABIC, CHARSET_ANSI_BALTIC, CHARSET_ANSI_CYRILLIC, CHARSET_ANSI_THAI, CHARSET_ANSI_LATIN_II, CHARSET_OEM_LATIN_I
font.colour_index = ?
font.get_biff_record = ?
font.height = 0x00C8 # C8 in Hex (in decimal) = 10 points in height.
font.name = ?
font.outline = ?
font.shadow = ?
Setting the Width of a Cell
import xltw
workbook = xlwt.Workbook()
worksheet = workbook.add_sheet('My Sheet')
worksheet.write(0, 0, 'My Cell Contents')
worksheet.col(0).width = 3333 # 3333 = 1" (one inch).
workbook.save('Excel_Workbook.xls')
Entering a Date into a Cell
import xlwt
import datetime
workbook = xlwt.Workbook()
worksheet = workbook.add_sheet('My Sheet')
style = xlwt.XFStyle()
style.num_format_str = 'M/D/YY' # Other options: D-MMM-YY, D-MMM, MMM-YY, h:mm, h:mm:ss, h:mm, h:mm:ss, M/D/YY h:mm, mm:ss, [h]:mm:ss, mm:ss.0
worksheet.write(0, 0, datetime.datetime.now(), style)
workbook.save('Excel_Workbook.xls')
Adding a Formula to a Cell
import xlwt
workbook = xlwt.Workbook()
worksheet = workbook.add_sheet('My Sheet')
worksheet.write(0, 0, 5) # Outputs 5
worksheet.write(0, 1, 2) # Outputs 2
worksheet.write(1, 0, xlwt.Formula('A1*B1')) # Should output "10" (A1[5] * A2[2])
worksheet.write(1, 1, xlwt.Formula('SUM(A1,B1)')) # Should output "7" (A1[5] + A2[2])
workbook.save('Excel_Workbook.xls')
Adding a Hyperlink to a Cell
import xlwt
workbook = xlwt.Workbook()
worksheet = workbook.add_sheet('My Sheet')
worksheet.write(0, 0, xlwt.Formula('HYPERLINK("http://www.google.com";"Google")')) # Outputs the text "Google" linking to http://www.google.com
workbook.save('Excel_Workbook.xls')
Merging Columns and Rows
import xlwt
workbook = xlwt.Workbook()
worksheet = workbook.add_sheet('My Sheet')
worksheet.write_merge(0, 0, 0, 3, 'First Merge') # Merges row 0's columns 0 through 3.
font = xlwt.Font() # Create Font
font.bold = True # Set font to Bold
style = xlwt.XFStyle() # Create Style
style.font = font # Add Bold Font to Style
worksheet.write_merge(1, 2, 0, 3, 'Second Merge', style) # Merges row 1 through 2's columns 0 through 3.
workbook.save('Excel_Workbook.xls')
Setting the Alignment for the Contents of a Cell
import xlwt
workbook = xlwt.Workbook()
worksheet = workbook.add_sheet('My Sheet')
alignment = xlwt.Alignment() # Create Alignment
alignment.horz = xlwt.Alignment.HORZ_CENTER # May be: HORZ_GENERAL, HORZ_LEFT, HORZ_CENTER, HORZ_RIGHT, HORZ_FILLED, HORZ_JUSTIFIED, HORZ_CENTER_ACROSS_SEL, HORZ_DISTRIBUTED
alignment.vert = xlwt.Alignment.VERT_CENTER # May be: VERT_TOP, VERT_CENTER, VERT_BOTTOM, VERT_JUSTIFIED, VERT_DISTRIBUTED
style = xlwt.XFStyle() # Create Style
style.alignment = alignment # Add Alignment to Style
worksheet.write(0, 0, 'Cell Contents', style)
workbook.save('Excel_Workbook.xls')
Adding Borders to a Cell
# Please note: While I was able to find these constants within the source code, on my system (using LibreOffice,) I was only presented with a solid line, varying from thin to thick; no dotted or dashed lines.
import xlwt
workbook = xlwt.Workbook()
worksheet = workbook.add_sheet('My Sheet')
borders = xlwt.Borders() # Create Borders
borders.left = xlwt.Borders.DASHED # May be: NO_LINE, THIN, MEDIUM, DASHED, DOTTED, THICK, DOUBLE, HAIR, MEDIUM_DASHED, THIN_DASH_DOTTED, MEDIUM_DASH_DOTTED, THIN_DASH_DOT_DOTTED, MEDIUM_DASH_DOT_DOTTED, SLANTED_MEDIUM_DASH_DOTTED, or 0x00 through 0x0D.
borders.right = xlwt.Borders.DASHED
borders.top = xlwt.Borders.DASHED
borders.bottom = xlwt.Borders.DASHED
borders.left_colour = 0x40
borders.right_colour = 0x40
borders.top_colour = 0x40
borders.bottom_colour = 0x40
style = xlwt.XFStyle() # Create Style
style.borders = borders # Add Borders to Style
worksheet.write(0, 0, 'Cell Contents', style)
workbook.save('Excel_Workbook.xls')
Setting the Background Color of a Cell
import xlwt
workbook = xlwt.Workbook()
worksheet = workbook.add_sheet('My Sheet')
pattern = xlwt.Pattern() # Create the Pattern
pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN # May be: NO_PATTERN, SOLID_PATTERN, or 0x00 through 0x12
pattern.pattern_fore_colour = 5 # May be: 8 through 63. 0 = Black, 1 = White, 2 = Red, 3 = Green, 4 = Blue, 5 = Yellow, 6 = Magenta, 7 = Cyan, 16 = Maroon, 17 = Dark Green, 18 = Dark Blue, 19 = Dark Yellow , almost brown), 20 = Dark Magenta, 21 = Teal, 22 = Light Gray, 23 = Dark Gray, the list goes on...
style = xlwt.XFStyle() # Create the Pattern
style.pattern = pattern # Add Pattern to Style
worksheet.write(0, 0, 'Cell Contents', style)
workbook.save('Excel_Workbook.xls')
TODO: Things Left to Document
- Panes -- separate views which are always in view
- Border Colors (documented above, but not taking effect as it should)
- Border Widths (document above, but not working as expected)
- Protection
- Row Styles
- Zoom / Manification
- WS Props?
Source Code for reference available at: https://secure.simplistix.co.uk/svn/xlwt/trunk/xlwt/

4. 如何用python寫出爬蟲

先檢查是否有API

API是網站官方提供的數據介面，如果通過調用API採集數據，則相當於在網站允許的范圍內採集，這樣既不會有道德法律風險，也沒有網站故意設置的障礙；不過調用API介面的訪問則處於網站的控制中，網站可以用來收費，可以用來限制訪問上限等。整體來看，如果數據採集的需求並不是很獨特，那麼有API則應優先採用調用API的方式。

數據結構分析和數據存儲

爬蟲需求要十分清晰，具體表現為需要哪些欄位，這些欄位可以是網頁上現有的，也可以是根據網頁上現有的欄位進一步計算的，這些欄位如何構建表，多張表如何連接等。值得一提的是，確定欄位環節，不要只看少量的網頁，因為單個網頁可以缺少別的同類網頁的欄位，這既有可能是由於網站的問題，也可能是用戶行為的差異，只有多觀察一些網頁才能綜合抽象出具有普適性的關鍵欄位——這並不是幾分鍾看幾個網頁就可以決定的簡單事情，如果遇上了那種臃腫、混亂的網站，可能坑非常多。

對於大規模爬蟲，除了本身要採集的數據外，其他重要的中間數據（比如頁面Id或者url）也建議存儲下來，這樣可以不必每次重新爬取id。

資料庫並沒有固定的選擇，本質仍是將Python里的數據寫到庫里，可以選擇關系型資料庫MySQL等，也可以選擇非關系型資料庫MongoDB等；對於普通的結構化數據一般存在關系型資料庫即可。sqlalchemy是一個成熟好用的資料庫連接框架，其引擎可與Pandas配套使用，把數據處理和數據存儲連接起來，一氣呵成。

數據流分析

對於要批量爬取的網頁，往上一層，看它的入口在哪裡；這個是根據採集范圍來確定入口，比如若只想爬一個地區的數據，那從該地區的主頁切入即可；但若想爬全國數據，則應更往上一層，從全國的入口切入。一般的網站網頁都以樹狀結構為主，找到切入點作為根節點一層層往裡進入即可。

值得注意的一點是，一般網站都不會直接把全量的數據做成列表給你一頁頁往下翻直到遍歷完數據，比如鏈家上面很清楚地寫著有24587套二手房，但是它只給100頁，每頁30個，如果直接這么切入只能訪問3000個，遠遠低於真實數據量；因此先切片，再整合的數據思維可以獲得更大的數據量。顯然100頁是系統設定，只要超過300個就只顯示100頁，因此可以通過其他的篩選條件不斷細分，只到篩選結果小於等於300頁就表示該條件下沒有缺漏；最後把各種條件下的篩選結果集合在一起，就能夠盡可能地還原真實數據量。

明確了大規模爬蟲的數據流動機制，下一步就是針對單個網頁進行解析，然後把這個模式復制到整體。對於單個網頁，採用抓包工具可以查看它的請求方式，是get還是post，有沒有提交表單，欲採集的數據是寫入源代碼里還是通過AJAX調用JSON數據。

同樣的道理，不能只看一個頁面，要觀察多個頁面，因為批量爬蟲要弄清這些大量頁面url以及參數的規律，以便可以自動構造；有的網站的url以及關鍵參數是加密的，這樣就悲劇了，不能靠著明顯的邏輯直接構造，這種情況下要批量爬蟲，要麼找到它加密的js代碼，在爬蟲代碼上加入從明文到密碼的加密過程；要麼採用下文所述的模擬瀏覽器的方式。

數據採集

之前用R做爬蟲，不要笑，R的確可以做爬蟲工作；但在爬蟲方面，Python顯然優勢更明顯，受眾更廣，這得益於其成熟的爬蟲框架，以及其他的在計算機系統上更好的性能。scrapy是一個成熟的爬蟲框架，直接往裡套用就好，比較適合新手學習；requests是一個比原生的urllib包更簡潔強大的包，適合作定製化的爬蟲功能。requests主要提供一個基本訪問功能，把網頁的源代碼給download下來。一般而言，只要加上跟瀏覽器同樣的Requests Headers參數，就可以正常訪問，status_code為200，並成功得到網頁源代碼；但是也有某些反爬蟲較為嚴格的網站，這么直接訪問會被禁止；或者說status為200也不會返回正常的網頁源碼，而是要求寫驗證碼的js腳本等。

下載到了源碼之後，如果數據就在源碼中，這種情況是最簡單的，這就表示已經成功獲取到了數據，剩下的無非就是數據提取、清洗、入庫。但若網頁上有，然而源代碼里沒有的，就表示數據寫在其他地方，一般而言是通過AJAX非同步載入JSON數據，從XHR中找即可找到；如果這樣還找不到，那就需要去解析js腳本了。

解析工具

源碼下載後，就是解析數據了，常用的有兩種方法，一種是用BeautifulSoup對樹狀HTML進行解析，另一種是通過正則表達式從文本中抽取數據。

BeautifulSoup比較簡單，支持Xpath和CSSSelector兩種途徑，而且像Chrome這類瀏覽器一般都已經把各個結點的Xpath或者CSSSelector標記好了，直接復制即可。以CSSSelector為例，可以選擇tag、id、class等多種方式進行定位選擇，如果有id建議選id，因為根據HTML語法，一個id只能綁定一個標簽。

正則表達式很強大，但構造起來有點復雜，需要專門去學習。因為下載下來的源碼格式就是字元串，所以正則表達式可以大顯身手，而且處理速度很快。

對於HTML結構固定，即同樣的欄位處tag、id和class名稱都相同，採用BeautifulSoup解析是一種簡單高效的方案，但有的網站混亂，同樣的數據在不同頁面間HTML結構不同，這種情況下BeautifulSoup就不太好使；如果數據本身格式固定，則用正則表達式更方便。比如以下的例子，這兩個都是深圳地區某個地方的經度，但一個頁面的class是long，一個頁面的class是longitude，根據class來選擇就沒辦法同時滿足2個，但只要注意到深圳地區的經度都是介於113到114之間的浮點數，就可以通過正則表達式"11[3-4].\d+"來使兩個都滿足。

數據整理

一般而言，爬下來的原始數據都不是清潔的，所以在入庫前要先整理；由於大部分都是字元串，所以主要也就是字元串的處理方式了。

字元串自帶的方法可以滿足大部分簡單的處理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字元或者換行符等，replace可以將指定部分替換成需要的部分，split可以在指定部分分割然後截取一部分。

如果字元串處理的需求太復雜以致常規的字元串處理方法不好解決，那就要請出正則表達式這個大殺器。

Pandas是Python中常用的數據處理模塊，雖然作為一個從R轉過來的人一直覺得這個模仿R的包實在是太難用了。Pandas不僅可以進行向量化處理、篩選、分組、計算，還能夠整合成DataFrame，將採集的數據整合成一張表，呈現最終的存儲效果。

寫入資料庫

如果只是中小規模的爬蟲，可以把最後的爬蟲結果匯合成一張表，最後導出成一張表格以便後續使用；但對於表數量多、單張表容量大的大規模爬蟲，再導出成一堆零散的表就不合適了，肯定還是要放在資料庫中，既方便存儲，也方便進一步整理。

寫入資料庫有兩種方法，一種是通過Pandas的DataFrame自帶的to_sql方法，好處是自動建表，對於對表結構沒有嚴格要求的情況下可以採用這種方式，不過值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否則報錯，雖然這個認為不太合理；另一種是利用資料庫引擎來執行SQL語句，這種情況下要先自己建表，雖然多了一步，但是表結構完全是自己控制之下。Pandas與SQL都可以用來建表、整理數據，結合起來使用效率更高。

5. python爬蟲表格裡面的數據應該怎樣抓

貼一個例子你看，如何使用看文檔
import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
url = ('http://nflcombineresults.com/nflcombinedata.php?year=2000&pos=&college=')
page = urllib2.urlopen(url).read()
soup = BeautifulSoup(page)
table = soup.find('table')
f = csv.writer(open("2000scrape.csv", "w"))
f.writerow(["Name", "Position", "Height", "Weight", "40-yd", "Bench", "Vertical", "Broad", "Shuttle", "3-Cone"])
# variable to check length of rows
x = (len(table.findAll('tr')) - 1)
# set to run through x
for row in table.findAll('tr')[1:x]:
col = row.findAll('td')
name = col[1].getText()
position = col[3].getText()
height = col[4].getText()
weight = col[5].getText()
forty = col[7].getText()
bench = col[8].getText()
vertical = col[9].getText()
broad = col[10].getText()
shuttle = col[11].getText()
threecone = col[12].getText()
player = (name, position, height, weight, forty, bench, vertical, broad, shuttle, threecone, )
f.writerow(player)

6. 如何用Python爬取靜態表格

問題出在
1、基本的循環沒有搞很清楚，那條語句該放循環裡面，還是外面，提問者沒有搞清楚。
2、出了問題，不會加print 語句調試。

# coding:utf-8

import urllib.request
import bs4 as bs
import re
import string
import csv
import time

csvfile = open('test.csv', 'a')

writer = csv.writer(csvfile)

def earse(strline, ch):
left = 0
right = strline.find(ch)

while right != -1:
strline = strline.replace(ch, '')
right = strline.find(ch)
return strline

url = r""

resContent = urllib.request.urlopen(url).read()

soup = bs.BeautifulSoup(resContent, "html.parser")

tab = soup.findAll('table')

tab = tab[2]
tds = tab.findAll('tr')
for trIter in tds:
tdIter = trIter.findAll('td')
templist = []
for item in tdIter:
templist.append(item.string.strip())
print(item.string.strip())
if templist[0:4]:
writer.writerow(
[time.asctime(time.localtime(time.time()))] + templist[0:4])

csvfile.close()

7. 求教如何通過python抓取網頁中表格信息

看你抓的是靜態還是動態的了，這里是靜態表格信息的代碼：

importurllib2
importre
importstring

defearse(strline,ch):
left=0
right=strline.find(ch)

whileright!=-1:
strline=strline.replace(ch,'')
right=strline.find(ch)
returnstrline

url=r"http://www.bjsta.com"

resContent=urllib2.urlopen(url).read()

resContent=resContent.decode('gb18030').encode('utf8')

soup=BeautifulSoup(resContent)

printsoup('title')[0].string

tab=soup.findAll('table')

trs=tab[len(tab)-1].findAll('tr')

fortrIterintrs:
tds=trIter.findAll('td')
fortdIterintds:
span=tdIter('span')
foriinrange(len(span)):
ifspan[i].string:
printearse(span[i].string,'').strip(),
else:
pass
print

8. 怎麼使用python來爬取網頁上的表格信息

稍微說一下背景，當時我想研究蛋白質與小分子的復合物在空間三維結構上的一些規律，首先得有數據啊，數據從哪裡來？就是從一個涵蓋所有已經解析三維結構的蛋白質-小分子復合物的資料庫裡面下載。這時候，手動一個個去下顯然是不可取的，我們需要寫個腳本，能從特定的網站選擇性得批量下載需要的信息。python是不錯的選擇。

import urllib #python中用於獲取網站的模塊
import urllib2, cookielib

有些網站訪問時需要cookie的，python處理cookie代碼如下：
cj = cookielib.CookieJar ( )
opener = urllib2.build_opener( urllib2.HttpCookieProcessor(cj) )
urllib2.install_opener （opener）

通常我們需要在網站中搜索得到我們需要的信息，這里分為二種情況：

1. 第一種，直接改變網址就可以得到你想要搜索的頁面：

def GetWebPage( x ): #我們定義一個獲取頁面的函數，x 是用於呈遞你在頁面中搜索的內容的參數
url = 'http://xxxxx/xxx.cgi?&' + 『你想要搜索的參數』 # 結合自己頁面情況適當修改
page = urllib2.urlopen(url)
pageContent = page.read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的頁面信息

2.第二種，你需要用到post方法，將你搜索的內容放在postdata裡面，然後返回你需要的頁面

def GetWebPage( x ): #我們定義一個獲取頁面的函數，x 是用於呈遞你在頁面中搜索的內容的參數
url = 'http://xxxxx/xxx' #這個網址是你進入搜索界面的網址
postData = urllib.urlencode( { 各種『post』參數輸入 } ) #這裡面的post參數輸入需要自己去查
req= urllib2.Request (url, postData)
pageContent = urllib2.urlopen (req). read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的頁面信息

在獲取了我們需要的網頁信息之後，我們需要從獲得的網頁中進一步獲取我們需要的信息，這里我推薦使用 BeautifulSoup 這個模塊， python自帶的沒有，可以自行網路谷歌下載安裝。 BeautifulSoup 翻譯就是『美味的湯』，你需要做的是從一鍋湯裡面找到你喜歡吃的東西。

import re # 正則表達式，用於匹配字元
from bs4 import BeautifulSoup # 導入BeautifulSoup 模塊

soup = BeautifulSoup（pageContent） #pageContent就是上面我們搜索得到的頁面

soup就是 HTML 中所有的標簽（tag）BeautifulSoup處理格式化後的字元串，一個標準的tag形式為：

hwkobe24

通過一些過濾方法，我們可以從soup中獲取我們需要的信息：

（1） find_all ( name , attrs , recursive , text , **kwargs)
這裡面，我們通過添加對標簽的約束來獲取需要的標簽列表， 比如 soup.find_all ('p') 就是尋找名字為『p』的 標簽，而soup.find_all (class = "tittle") 就是找到所有class屬性為"tittle" 的標簽，以及soup.find_all ( class = re.compile('lass')) 表示 class屬性中包含『lass』的所有標簽，這里用到了正則表達式（可以自己學習一下，非常有用滴）

當我們獲取了所有想要標簽的列表之後，遍歷這個列表，再獲取標簽中你需要的內容，通常我們需要標簽中的文字部分，也就是網頁中顯示出來的文字，代碼如下：

tagList = soup.find_all (class="tittle") #如果標簽比較復雜，可以用多個過濾條件使過濾更加嚴格

for tag in tagList:
print tag.text
f.write ( str(tag.text) ) #將這些信息寫入本地文件中以後使用

（2）find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )

它與 find_all( ) 方法唯一的區別是 find_all() 方法的返回結果是值包含一個元素的列表,而 find() 方法直接返回結果

（3）find_parents( ) find_parent( )

find_all() 和 find() 只搜索當前節點的所有子節點,孫子節點等. find_parents() 和 find_parent() 用來搜索當前節點的父輩節點,搜索方法與普通tag的搜索方法相同,搜索文檔搜索文檔包含的內容

（4）find_next_siblings() find_next_sibling()

這2個方法通過 .next_siblings 屬性對當 tag 的所有後面解析的兄弟 tag 節點進代, find_next_siblings() 方法返回所有符合條件的後面的兄弟節點,find_next_sibling() 只返回符合條件的後面的第一個tag節點

（5）find_previous_siblings() find_previous_sibling()

這2個方法通過 .previous_siblings 屬性對當前 tag 的前面解析的兄弟 tag 節點進行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合條件的前面的兄弟節點, find_previous_sibling() 方法返回第一個符合條件的前面的兄弟節點

（6）find_all_next() find_next()

這2個方法通過 .next_elements 屬性對當前 tag 的之後的 tag 和字元串進行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合條件的節點, find_next() 方法返回第一個符合條件的節點

（7）find_all_previous() 和 find_previous()

這2個方法通過 .previous_elements 屬性對當前節點前面的 tag 和字元串進行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合條件的節點, find_previous()方法返回第一個符合條件的節點

具體的使用方法還有很多，用到這里你應該可以解決大部分問題了，如果要更深入了解可以參考官方的使用說明哈！

9. 怎樣用python，讀取excel中的一列數據

用python讀取excel中的一列數據步驟如下：

1、首先打開dos命令窗，安裝必須的兩個庫，命令是：pip3 installxlrd；Pip3 install xlwt。

10. Python怎麼抓取表格 正則怎麼寫

看了你的正則表達式。思路基本上是正則的。不過有些小問題。我建議你初學的時候分兩步搜索。

先找到所有的tr，再在tr里找td

exp1=re.compile("(?isu)<tr[^>]*>(.*?)</tr>")
exp2=re.compile("(?isu)<td[^>]*>(.*?)</td>")
htmlSource=urllib.urlopen("http://cn-proxy.com/").read()
forrowinexp1.findall(htmlSource):
print'==============='
forcolinexp2.findall(row):
printcol,
print

這里(?isu)意思就是，要搜索時，包含回車換行，包含漢字，包含空格。

你多試試。找一個正則表達式驗證工具，比如kodos。 然後看看python自帶的那個正則表達式教程就可以了。