数据分析是Python编程应用广泛的领域之一。数据分析师依托Python简洁明了的语法和广泛的应用范围，通过爬虫、数据集成等多样化的依赖和功能，进一步提高数据分析的能力和效率。在本教程中，学员将结合之前所学的Python爬虫技巧，进一步学习如何将爬取到的数据存储为CSV文件。学习Python爬虫，通过Python介绍爬取网页信息：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...什么是CSV文件？CSV是逗号分隔值的缩写，是一种常用于存储表格数据的文件格式。这种文件格式在机器学习中很常见，也可以用Excel等常用的电子表格软件打开。在Python编程中，程序员只需要依赖csv和pandas将数据以CSV格式存储，进行数据分析。本教程将使用Lightly进行实际解释。同学们只需将项目复制到个人账户，然后打开项目中的WebAnalyser.py文件，使用浏览器在线编码：https://538cd3972a-share.ligh。..如何使用Lightly打开和编辑其他人共享的项目？安装依赖本教程需要的依赖包括：requests、bs4、csv、pandas。通过Lightly学习的朋友可以直接在项目页面通过import导入依赖，然后将鼠标悬停在对应的依赖名称上，即可一键安装缺少的依赖。importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportcsvimportpandasaspd使用BeautifulSoup查找需要的信息安装依赖后，我们可以通过requests和beautifulsoup获取HTML代码，从代码中找到需要的内容。打开CSV文件CSV和pandas打开CSV文件的代码如下：#创建csv文件csvfile=open('pythonjobs.csv','w+')#使用pandas定义数据框df=pd.DataFrame(columns=['Title','Company','Location','Link'])'csvfile''df'等变量名可以随意替换，其中pythonjobs.csv等文件名和表格标题columns变量也可以适当地替换为表格内容。编写CSV文件打开CSV文件的第一个工作完成后，可以使用如下代码准备将数据内容写入文件：#启用csv写入程序writer=csv.writer(csvfile)然后结合Python爬虫教程中学到的知识进一步完善写入的内容：关闭CSV文件，确认所有内容写入后，可以通过代码再次关闭CSV文件，整个爬虫+导出CSV的Python程序为completed:df.to_csv('pythonjobs.csv')#输出为csv文件csvfile.close()#关闭csv文件。在LightlyIDE右上角点击运行程序后，可以在左侧项目栏中找到生成的pythonjobs.csv文件：用户也可以右键下载该文件，在Excel中查看：Excel中的效果:Python数据分析项目代码：https://538cd3972a-share.ligh...这篇Python爬虫和数据分析教程就到这里，欢迎大家留言提出你的问题，以后想深入了解内容的话，欢迎阅读Lightly之前的Python文章：Lightly：新一代PythonIDE学习Python爬虫，通过Python入口TeamCode官网抓取网页信息｜www.teamcode.comLightly官网｜lightly.teamcode.com
