python如何爬表格

1. python 如何读取 excel 指定单元格内容

1、首先打开电脑上编写python的软件。

2. 如何爬取网页表格数据

网页里的表格数据可以用爬虫比如python去采集，也可以用采集器去采集网页上的表格数据会更简单些。

3. 怎么用python读取excel表格的数据

一、读excel表
读excel要用到xlrd模块，官网安装（http://pypi.python.org/pypi/xlrd）。然后就可以跟着里面的例子稍微试一下就知道怎么用了。大概的流程是这样的：
1、导入模块

复制代码代码如下:
import xlrd
2、打开Excel文件读取数据

复制代码代码如下:
data = xlrd.open_workbook('excel.xls')
3、获取一个工作表
① table = data.sheets()[0] #通过索引顺序获取
② table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取
③ table = data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通过名称获取
4、获取整行和整列的值（返回数组）

复制代码代码如下:
table.row_values(i)
table.col_values(i)

5、获取行数和列数

复制代码代码如下:
table.nrows
table.ncols

6、获取单元格

复制代码代码如下:
table.cell(0,0).value
table.cell(2,3).value

就我自己使用的时候觉得还是获取cell最有用，这就相当于是给了你一个二维数组，余下你就可以想怎么干就怎么干了。得益于这个十分好用的库代码很是简洁。但是还是有若干坑的存在导致话了一定时间探索。现在列出来供后人参考吧：
1、首先就是我的统计是根据姓名统计各个表中的信息的，但是调试发现不同的表中各个名字貌似不能够匹配，开始怀疑过编码问题，不过后来发现是因为空格。因为在excel中输入的时候很可能会顺手在一些名字后面加上几个空格或是tab键，这样看起来没什么差别，但是程序处理的时候这就是两个完全不同的串了。我的解决方法是给每个获取的字符串都加上strip（）处理一下。效果良好
2、还是字符串的匹配，在判断某个单元格中的字符串（中文）是否等于我所给出的的时候发现无法匹配，并且各种unicode也不太奏效，网络过一些解决方案，但是都比较复杂或是没用。最后我采用了一个比较变通的方式：直接从excel中获取我想要的值再进行比较，效果是不错就是通用行不太好，个呢不能问题还没解决。
二、写excel表
写excel表要用到xlwt模块，官网下载（http://pypi.python.org/pypi/xlwt）。大致使用流程如下：
1、导入模块

复制代码代码如下:
import xlwt

2、创建workbook（其实就是excel，后来保存一下就行）

复制代码代码如下:
workbook = xlwt.Workbook(encoding = 'ascii')

3、创建表

复制代码代码如下:
worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet')

4、往单元格内写入内容

复制代码代码如下:
worksheet.write(0, 0, label = 'Row 0, Column 0 Value')

5、保存

复制代码代码如下:
workbook.save('Excel_Workbook.xls')

由于我的需求比较简单，所以这上面没遇到什么问题，唯一的就是建议还是用ascii编码，不然可能会有一些诡异的现象。
当然xlwt功能远远不止这些，他甚至可以设置各种样式之类的。附上一点例子

复制代码代码如下:

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写出爬虫

先检查是否有API

API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独特，那么有API则应优先采用调用API的方式。

数据结构分析和数据存储

爬虫需求要十分清晰，具体表现为需要哪些字段，这些字段可以是网页上现有的，也可以是根据网页上现有的字段进一步计算的，这些字段如何构建表，多张表如何连接等。值得一提的是，确定字段环节，不要只看少量的网页，因为单个网页可以缺少别的同类网页的字段，这既有可能是由于网站的问题，也可能是用户行为的差异，只有多观察一些网页才能综合抽象出具有普适性的关键字段——这并不是几分钟看几个网页就可以决定的简单事情，如果遇上了那种臃肿、混乱的网站，可能坑非常多。

对于大规模爬虫，除了本身要采集的数据外，其他重要的中间数据（比如页面Id或者url）也建议存储下来，这样可以不必每次重新爬取id。

数据库并没有固定的选择，本质仍是将Python里的数据写到库里，可以选择关系型数据库MySQL等，也可以选择非关系型数据库MongoDB等；对于普通的结构化数据一般存在关系型数据库即可。sqlalchemy是一个成熟好用的数据库连接框架，其引擎可与Pandas配套使用，把数据处理和数据存储连接起来，一气呵成。

数据流分析

对于要批量爬取的网页，往上一层，看它的入口在哪里；这个是根据采集范围来确定入口，比如若只想爬一个地区的数据，那从该地区的主页切入即可；但若想爬全国数据，则应更往上一层，从全国的入口切入。一般的网站网页都以树状结构为主，找到切入点作为根节点一层层往里进入即可。

值得注意的一点是，一般网站都不会直接把全量的数据做成列表给你一页页往下翻直到遍历完数据，比如链家上面很清楚地写着有24587套二手房，但是它只给100页，每页30个，如果直接这么切入只能访问3000个，远远低于真实数据量；因此先切片，再整合的数据思维可以获得更大的数据量。显然100页是系统设定，只要超过300个就只显示100页，因此可以通过其他的筛选条件不断细分，只到筛选结果小于等于300页就表示该条件下没有缺漏；最后把各种条件下的筛选结果集合在一起，就能够尽可能地还原真实数据量。

明确了大规模爬虫的数据流动机制，下一步就是针对单个网页进行解析，然后把这个模式复制到整体。对于单个网页，采用抓包工具可以查看它的请求方式，是get还是post，有没有提交表单，欲采集的数据是写入源代码里还是通过AJAX调用JSON数据。

同样的道理，不能只看一个页面，要观察多个页面，因为批量爬虫要弄清这些大量页面url以及参数的规律，以便可以自动构造；有的网站的url以及关键参数是加密的，这样就悲剧了，不能靠着明显的逻辑直接构造，这种情况下要批量爬虫，要么找到它加密的js代码，在爬虫代码上加入从明文到密码的加密过程；要么采用下文所述的模拟浏览器的方式。

数据采集

之前用R做爬虫，不要笑，R的确可以做爬虫工作；但在爬虫方面，Python显然优势更明显，受众更广，这得益于其成熟的爬虫框架，以及其他的在计算机系统上更好的性能。scrapy是一个成熟的爬虫框架，直接往里套用就好，比较适合新手学习；requests是一个比原生的urllib包更简洁强大的包，适合作定制化的爬虫功能。requests主要提供一个基本访问功能，把网页的源代码给download下来。一般而言，只要加上跟浏览器同样的Requests Headers参数，就可以正常访问，status_code为200，并成功得到网页源代码；但是也有某些反爬虫较为严格的网站，这么直接访问会被禁止；或者说status为200也不会返回正常的网页源码，而是要求写验证码的js脚本等。

下载到了源码之后，如果数据就在源码中，这种情况是最简单的，这就表示已经成功获取到了数据，剩下的无非就是数据提取、清洗、入库。但若网页上有，然而源代码里没有的，就表示数据写在其他地方，一般而言是通过AJAX异步加载JSON数据，从XHR中找即可找到；如果这样还找不到，那就需要去解析js脚本了。

解析工具

源码下载后，就是解析数据了，常用的有两种方法，一种是用BeautifulSoup对树状HTML进行解析，另一种是通过正则表达式从文本中抽取数据。

BeautifulSoup比较简单，支持Xpath和CSSSelector两种途径，而且像Chrome这类浏览器一般都已经把各个结点的Xpath或者CSSSelector标记好了，直接复制即可。以CSSSelector为例，可以选择tag、id、class等多种方式进行定位选择，如果有id建议选id，因为根据HTML语法，一个id只能绑定一个标签。

正则表达式很强大，但构造起来有点复杂，需要专门去学习。因为下载下来的源码格式就是字符串，所以正则表达式可以大显身手，而且处理速度很快。

对于HTML结构固定，即同样的字段处tag、id和class名称都相同，采用BeautifulSoup解析是一种简单高效的方案，但有的网站混乱，同样的数据在不同页面间HTML结构不同，这种情况下BeautifulSoup就不太好使；如果数据本身格式固定，则用正则表达式更方便。比如以下的例子，这两个都是深圳地区某个地方的经度，但一个页面的class是long，一个页面的class是longitude，根据class来选择就没办法同时满足2个，但只要注意到深圳地区的经度都是介于113到114之间的浮点数，就可以通过正则表达式"11[3-4].\d+"来使两个都满足。

数据整理

一般而言，爬下来的原始数据都不是清洁的，所以在入库前要先整理；由于大部分都是字符串，所以主要也就是字符串的处理方式了。

字符串自带的方法可以满足大部分简单的处理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字符或者换行符等，replace可以将指定部分替换成需要的部分，split可以在指定部分分割然后截取一部分。

如果字符串处理的需求太复杂以致常规的字符串处理方法不好解决，那就要请出正则表达式这个大杀器。

Pandas是Python中常用的数据处理模块，虽然作为一个从R转过来的人一直觉得这个模仿R的包实在是太难用了。Pandas不仅可以进行向量化处理、筛选、分组、计算，还能够整合成DataFrame，将采集的数据整合成一张表，呈现最终的存储效果。

写入数据库

如果只是中小规模的爬虫，可以把最后的爬虫结果汇合成一张表，最后导出成一张表格以便后续使用；但对于表数量多、单张表容量大的大规模爬虫，再导出成一堆零散的表就不合适了，肯定还是要放在数据库中，既方便存储，也方便进一步整理。

写入数据库有两种方法，一种是通过Pandas的DataFrame自带的to_sql方法，好处是自动建表，对于对表结构没有严格要求的情况下可以采用这种方式，不过值得一提的是，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则报错，虽然这个认为不太合理；另一种是利用数据库引擎来执行SQL语句，这种情况下要先自己建表，虽然多了一步，但是表结构完全是自己控制之下。Pandas与SQL都可以用来建表、整理数据，结合起来使用效率更高。

5. python爬虫表格里面的数据应该怎样抓

贴一个例子你看，如何使用看文档
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爬取静态表格

问题出在
1、基本的循环没有搞很清楚，那条语句该放循环里面，还是外面，提问者没有搞清楚。
2、出了问题，不会加print 语句调试。

# 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. 求教如何通过python抓取网页中表格信息

看你抓的是静态还是动态的了，这里是静态表格信息的代码：

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. 怎么使用python来爬取网页上的表格信息

稍微说一下背景，当时我想研究蛋白质与小分子的复合物在空间三维结构上的一些规律，首先得有数据啊，数据从哪里来？就是从一个涵盖所有已经解析三维结构的蛋白质-小分子复合物的数据库里面下载。这时候，手动一个个去下显然是不可取的，我们需要写个脚本，能从特定的网站选择性得批量下载需要的信息。python是不错的选择。

import urllib #python中用于获取网站的模块
import urllib2, cookielib

有些网站访问时需要cookie的，python处理cookie代码如下：
cj = cookielib.CookieJar ( )
opener = urllib2.build_opener( urllib2.HttpCookieProcessor(cj) )
urllib2.install_opener （opener）

通常我们需要在网站中搜索得到我们需要的信息，这里分为二种情况：

1. 第一种，直接改变网址就可以得到你想要搜索的页面：

def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数
url = 'http://xxxxx/xxx.cgi?&' + ‘你想要搜索的参数’ # 结合自己页面情况适当修改
page = urllib2.urlopen(url)
pageContent = page.read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息

2.第二种，你需要用到post方法，将你搜索的内容放在postdata里面，然后返回你需要的页面

def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数
url = 'http://xxxxx/xxx' #这个网址是你进入搜索界面的网址
postData = urllib.urlencode( { 各种‘post’参数输入 } ) #这里面的post参数输入需要自己去查
req= urllib2.Request (url, postData)
pageContent = urllib2.urlopen (req). read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息

在获取了我们需要的网页信息之后，我们需要从获得的网页中进一步获取我们需要的信息，这里我推荐使用 BeautifulSoup 这个模块， python自带的没有，可以自行网络谷歌下载安装。 BeautifulSoup 翻译就是‘美味的汤’，你需要做的是从一锅汤里面找到你喜欢吃的东西。

import re # 正则表达式，用于匹配字符
from bs4 import BeautifulSoup # 导入BeautifulSoup 模块

soup = BeautifulSoup（pageContent） #pageContent就是上面我们搜索得到的页面

soup就是 HTML 中所有的标签（tag）BeautifulSoup处理格式化后的字符串，一个标准的tag形式为：

hwkobe24

通过一些过滤方法，我们可以从soup中获取我们需要的信息：

（1） find_all ( name , attrs , recursive , text , **kwargs)
这里面，我们通过添加对标签的约束来获取需要的标签列表， 比如 soup.find_all ('p') 就是寻找名字为‘p’的 标签，而soup.find_all (class = "tittle") 就是找到所有class属性为"tittle" 的标签，以及soup.find_all ( class = re.compile('lass')) 表示 class属性中包含‘lass’的所有标签，这里用到了正则表达式（可以自己学习一下，非常有用滴）

当我们获取了所有想要标签的列表之后，遍历这个列表，再获取标签中你需要的内容，通常我们需要标签中的文字部分，也就是网页中显示出来的文字，代码如下：

tagList = soup.find_all (class="tittle") #如果标签比较复杂，可以用多个过滤条件使过滤更加严格

for tag in tagList:
print tag.text
f.write ( str(tag.text) ) #将这些信息写入本地文件中以后使用

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

它与 find_all( ) 方法唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果

（3）find_parents( ) find_parent( )

find_all() 和 find() 只搜索当前节点的所有子节点,孙子节点等. find_parents() 和 find_parent() 用来搜索当前节点的父辈节点,搜索方法与普通tag的搜索方法相同,搜索文档搜索文档包含的内容

（4）find_next_siblings() find_next_sibling()

这2个方法通过 .next_siblings 属性对当 tag 的所有后面解析的兄弟 tag 节点进代, find_next_siblings() 方法返回所有符合条件的后面的兄弟节点,find_next_sibling() 只返回符合条件的后面的第一个tag节点

（5）find_previous_siblings() find_previous_sibling()

这2个方法通过 .previous_siblings 属性对当前 tag 的前面解析的兄弟 tag 节点进行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合条件的前面的兄弟节点, find_previous_sibling() 方法返回第一个符合条件的前面的兄弟节点

（6）find_all_next() find_next()

这2个方法通过 .next_elements 属性对当前 tag 的之后的 tag 和字符串进行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合条件的节点, find_next() 方法返回第一个符合条件的节点

（7）find_all_previous() 和 find_previous()

这2个方法通过 .previous_elements 属性对当前节点前面的 tag 和字符串进行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合条件的节点, find_previous()方法返回第一个符合条件的节点

具体的使用方法还有很多，用到这里你应该可以解决大部分问题了，如果要更深入了解可以参考官方的使用说明哈！

9. 怎样用python，读取excel中的一列数据

用python读取excel中的一列数据步骤如下：

1、首先打开dos命令窗，安装必须的两个库，命令是：pip3 installxlrd；Pip3 install xlwt。

10. Python怎么抓取表格 正则怎么写

看了你的正则表达式。思路基本上是正则的。不过有些小问题。我建议你初学的时候分两步搜索。

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

这里(?isu)意思就是，要搜索时，包含回车换行，包含汉字，包含空格。

你多试试。找一个正则表达式验证工具，比如kodos。 然后看看python自带的那个正则表达式教程就可以了。