今天给大家分享一个小网站的数据采集，并写到excel里面！

分析网站

目标网站是“小咪购”，这里有天猫所有的含有购物券的商品信息，我们今天就来抓它吧！

随便找一段文字，然后点击右键查看网页源代码，看看是否存在该文字，如果存在，那么这个网页就是静态网站了！很幸运，这个网站居然是静态的。

那就简单了，不需要去分析ajax加载数据或者找json包了，直接获取网页源代码==>>匹配相关内容==>>保存数据即可！

工具和库

Windows+python3.6

import random

import time

import requests

from lxml import etree

import xlwt

用这几个库就可以搞定了！注意xlwt和xlrd这2个库都是操作excel的，一个是保存数据，一个是读取数据，不要搞混了。

开始写代码

首先写一个函数，将所有的爬虫工作写到函数里，如下图

这个网站需要写上headers，不写是抓不到数据的！新建一个列表，将爬到的相关数据写入列表，它的形式大概是这样的：【【产品信息A1，2，3……】，【产品信息B1，2，3……】……】，这么写列表是因为我们最后要将他们写如excel表格，那么列表中的每一个元素（还是列表形式）都是一行数据，方便写入！

注意第33行，列表构成的时候，用+连接会将所有列表中的元素放入一个列表，比如：【1，2，3】+【4，5】=【1，2，3，4，5】，而用append()函数则会将后面的内容作为一个元素加入列表中，比如：[1,2,3].append([4,5])=[1,2,3,[4,5]]

下来就是写入excel了，首先是新建excel表格，并写入第一行数据

wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') ws = wb.add_sheet('优惠券') path = 'E://python//优惠券.xls' head = ['序号','商品类型','商品名称','优惠券','券后价','在售价','销量','推荐理由','商品链接'] for i in range(9): ws.write(0,i,head[i])

后面的数据，依次按格式写入并最后用wb.save(路径)的方式保存即可！完整代码及效果如下

import random import time import requests from lxml import etree import xlwt def main(line = 1): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:60.0) Gecko/20100101 Firefox/60.0'} url = 'http://www.hlxns.com' html = requests.get(url, headers=headers) html.encoding = 'utf-8' page = etree.HTML(html.text).xpath('//a[@class="item"]/text()')[-1] for i in range(int(line/100)+1, int(page) + 1): k = 1 lis = [] print('【开始下载】第%d页数据'%i) htm = requests.get(url + '/index.php?r=l&page={}'.format(str(i)), headers=headers) htm.encoding = 'utf-8' data = etree.HTML(htm.text) url_sps = data.xpath('//div[@class="title"]/a/@href') for url_sp in url_sps:#一页100条 time.sleep(random.random()*2) print(' 【正在下载】第%03d页第%03d条商品数据'%(i,k),end='') k += 1 html_sp = requests.get(url + url_sp, headers=headers) html_sp.encoding = 'utf-8' info = etree.HTML(html_sp.text) title = info.xpath('//span[@class="title"]/text()') # 产品 summary = [x.replace('推荐理由：','') for x in info.xpath('//span[@class="theme-color-3"]/text()')] # 推荐理由 category = info.xpath('//div[@class="nav-wrap"]/div/a[3]/text()') # 类别 now_price = info.xpath('//span[@class="now-price"]/b[2]/i/text()') # 券后价 old_price = info.xpath('//span[@class="org-price"]/i/text()') # 在售价 nums = info.xpath('//div[@class="text-wrap"]/span[2]/i/text()') # 销量 coupon = info.xpath('//div[@class="buy-coupon theme-color-8"]/span/b/text()') # 优惠券 sp_url = info.xpath('//a[@class="theme-bg-color-8"]/@href') # 链接 lis.append(category+title+coupon+now_price+old_price+nums+summary+sp_url) print('................................【下载完成】') print('######第%d页数据 【下载完成】'%i) for ii in range(len(lis)): lis[ii].insert(0, line) # 添加序号 for j in range(9): # 列 ws.write(line, j, lis[ii][j]) line += 1 print('>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>【写入本页数据完成】<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<') wb.save(path) if __name__ == '__main__': wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') ws = wb.add_sheet('优惠券') path = 'E://python//优惠券.xls' head = ['序号','商品类型','商品名称','优惠券','券后价','在售价','销量','推荐理由','商品链接'] for i in range(9): ws.write(0,i,head[i]) main() 

由于网站更新的很快（官方说是10分钟。。。），所以也没有抓取那么多，所有的页面有大约600多页，一页100条信息，也就是说一共有6万多条商品信息，如果不用多线程的话会很慢！