前言
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爬虫请求解析后的数据，需要保存下来，才能进行下一步的处理，一般保存数据的方式有如下几种：
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文件：txt、csv、excel、json等，保存数据量小。
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关系型数据库：mysql、oracle等，保存数据量大。
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非关系型数据库：Mongodb、Redis等键值对形式存储数据，保存数据量大。
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二进制文件：保存爬取的图片、视频、音频等格式数据。
首先，获取豆瓣读书《平凡的世界》的3页短评信息，然后保存到文件中。
具体代码如下（忽略异常）：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
urls=['https://**网址不可放**/subject/1200840/comments/?start={}&limit=20&status=P&sort=new_score'.format(str(i)) for i in range(0, 60, 20)] #通过观察的url翻页的规律，使用for循环得到3个链接，保存到urls列表中
print(urls)
dic_h = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"}
comments_list = [] #初始化用于保存短评的列表
for url in urls: #使用for循环分别获取每个页面的数据，保存到comments_list列表
r = requests.get(url=url,headers = dic_h).text
soup = BeautifulSoup(r, 'lxml')
ul = soup.find('div',id="comments")
lis= ul.find_all('p')
list2 =[]
for li in lis:
list2.append(li.find('span').string)
# print(list2)
comments_list.extend(list2)
print(comments_list)
爬到评论数据保存到列表中：
使用open()方法写入文件‘
保存数据到txt
将上述爬取的列表数据保存到txt文件：
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with open('comments.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: #使用with open()新建对象f
# 将列表中的数据循环写入到文本文件中
for i in comments_list:
f.write(i+"\n") #写入数据
保存数据到csv
CSV（Comma-Separated Values、逗号分隔值或字符分割值）：
是一种以纯文件方式进行数据记录的存储格式，保存csv文件，需要使用python的内置模块csv。
写入列表或者元组数据：
创建writer对象，使用writerow()写入一行数据，使用writerows()方法写入多行数据。
使用writer对象写入列表数据，示例代码如下：
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import csv
headers = ['No','name','age']
values = [
['01','zhangsan',18],
['02','lisi',19],
['03','wangwu',20]
]
with open('test1.csv','w',newline='') as fp:
# 获取对象
writer = csv.writer(fp)
# 写入数据
writer.writerow(headers) #写入表头
writer.writerows(values) # 写入数据
写入字典数据：
创建DictWriter对象，使用writerow()写入一行数据，使用writerows()方法写入多行数据。
使用 DictWriter 对象写入字典数据，示例代码如下：
import csv
headers = ['No','name','age']
values = [
{"No":'01',"name":'zhangsan',"age":18},
{"No":'02',"name":'lisi',"age":19},
{"No":'03',"name":'wangwu',"age":20}]
with open('test.csv','w',newline='') as fp:
dic_writer = csv.DictWriter(fp,headers)
dic_writer.writeheader()# 写入表头
dic_writer.writerows(values) #写入数据
将上述爬取到的数据保存到csv文件中：
'''
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'''
import requests
import csv
from bs4 import BeautifulSoup
urls=['https://book.douban.com/subject/1200840/comments/?start={}&limit=20&status=P&sort=new_score'.format(str(i)) for i in range(0, 60, 20)] #通过观察的url翻页的规律，使用for循环得到5个链接，保存到urls列表中
print(urls)
dic_h = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"}
comments_list = [] #初始化用于保存短评的列表
for url in urls: #使用for循环分别获取每个页面的数据，保存到comments_list列表
r = requests.get(url=url,headers = dic_h).text
soup = BeautifulSoup(r, 'lxml')
ul = soup.find('div',id="comments")
lis= ul.find_all('p')
list2 =[]
for li in lis:
list2.append(li.find('span').string)
# print(list2)
comments_list.extend(list2)
new_list = [[x] for x in comments_list] #列表生成器，将列表项转为子列表
with open("com11.csv", mode="w", newline="", encoding="utf-8") as f:
csv_file = csv.writer(f) # 创建CSV文件写入对象
for i in new_list:
csv_file.writerow(i)
使用pandas保存数据
pandas支持多种文件格式的读写，最常用的就是csv和excel数据的操作，
因为直接读取的数据是数据框格式，所以在爬虫、数据分析中使用非常广泛。
一般，将爬取到的数据储存为DataFrame对象（DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量）。
pandas保存数据到excel、csv
pandas保存excel、csv，非常简单，两行代码就可以搞定：
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df = pd.DataFrame(comments_list) #把comments_list列表转换为pandas DataFrame
df.to_excel('comments.xlsx') #保存到excel表格
# df.to_csv('comments.csv')#保存在csv文件
结尾给大家推荐一个非常好的学习教程，希望对你学习Python有帮助！
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尾语
好了，今天的分享就差不多到这里了！
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