Python如何实现大数据收集至excel-创新互联
小编给大家分享一下Python如何实现大数据收集至excel,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!
企业建站必须是能够以充分展现企业形象为主要目的,是企业文化与产品对外扩展宣传的重要窗口,一个合格的网站不仅仅能为公司带来巨大的互联网上的收集和信息发布平台,创新互联面向各种领域:成都除甲醛等成都网站设计公司、网络营销推广解决方案、网站设计等建站排名服务。一、在工程目录中新建一个excel文件
二、使用python脚本程序将目标excel文件中的列头写入,本文省略该部分的code展示,可自行网上查询
三、以下code内容为:实现从接口获取到的数据值写入excel的整体步骤
1、整体思路:
(1)、根据每日调取接口的日期来作为excel文件中:列名为“收集日期”的值
(2)、程序默认是每天会定时调取接口并获取接口的返回值并写入excel中(我使用的定时任务是:linux下的contab)
(3)、针对接口异常未正确返回数据时,使用特殊符号如:NA代替并写入excel文件中(后期使用excel数据做分析时有用)
2、完整代码如下:
import requests, xlrd, os, sys, urllib3 from datetime import date, timedelta from xlutils.copy import copy basedir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) sys.path.append(basedir) from lib.mysqldb import mysqldb from lib.public_methods import test_login def collect_data(): """test_rooms.test_kpi卡片下:adr指标值收集""" get_all_code_sql = 'select DISTINCT test_code from test_info WHERE open_flag = 1' test_code_all = mysqldb("test_data").selectsql(get_all_code_sql) test_code_list = [] adr_insert_data_list = [] yesterday = (date.today() + timedelta(days=-1)).strftime("%Y-%m-%d") adr_insert_data_list.append(yesterday) for j in range(len(test_code_all)): test_code_list.append(test_code_all[j]["test_code"]) for m in range(len(test_code_list)): url = "https://www.baidu.com/test/api/data/query.json" header = { "Content-Type": "application/json;charset=UTF-8", "Cookie": str(test_login()) } param = { "code": "test_rooms.test_kpi", "page": 1, "pageSize": 1000, "params": { "start_date_year": "2019", "start_date_month": "9", "start_date_day": "16", "end_date_year": "2019", "currency_type": "usd", "end_date_day": "16", "end_date_month": "9", "tests": "test_001" } } """替换请求参数中的开始日期""" param["params"]["start_date_year"] = str(yesterday).split("-")[0] param["params"]["start_date_month"] = str(yesterday).split("-")[1] param["params"]["start_date_day"] = str(yesterday).split("-")[2] """替换请求参数中的结束日期""" param["params"]["end_date_year"] = param["params"]["start_date_year"] param["params"]["end_date_month"] = param["params"]["start_date_month"] param["params"]["end_date_day"] = param["params"]["start_date_day"] param["params"]["tests"] = test_code_list[m] urllib3.disable_warnings() result = requests.post(url=url, headers=header, json=param, verify=False).json() if str(result["data"]["data"]) != "None": """adr指标值收集""" indicatorList = result["data"]["data"]["test_indicator_list"] test_actualorLast_Forecast = result["data"]["data"]["test_actual"] new_indicator_actualvalue = {} i = 0 while i < len(indicatorList): dit = {indicatorList[i]: test_actualorLast_Forecast[i]} new_indicator_actualvalue.update(dit) i += 1 if str(new_indicator_actualvalue["adr"]) == "--": adr_value_result = "NA" adr_insert_data_list.append(adr_value_result) else: adr_value_result = new_indicator_actualvalue["adr"] adr_insert_data_list.append(adr_value_result) else: adr_value_result = "NA" adr_insert_data_list.append(adr_value_result) """adr指标值数据收集入excel路径""" workbook = xlrd.open_workbook(basedir + "/data/collect_data_center.xls") # 打开工作簿 sheets = workbook.sheet_names() # 获取工作簿中的所有表格 worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[0]) # 获取工作簿中所有表格中的的第一个表格 rows_old = worksheet.nrows # 获取表格中已存在的数据的行数 new_workbook = copy(workbook) # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象 new_worksheet = new_workbook.get_sheet(0) # 获取转化后工作簿中的第一个表格 for i in range(0, 1): for j in range(0, len([adr_insert_data_list][i])): new_worksheet.write(i + rows_old, j, [adr_insert_data_list][i][j]) # 追加写入数据,注意是从i+rows_old行开始写入 new_workbook.save(basedir + "/data/collect_data_center.xls") # 保存工作簿 print("adr指标值---xls格式表格【追加】写入数据成功!")
3、从步骤2中的代码可看出代码整体分为3个部分:
(1)、组装接口参数;
(2)、调用接口将接口返回的结果集收集在list中;
(3)、将收集的结果写入excel中并保存;
tips:windows与linux下excel的路径格式需要区分下,以上代码中的"/data/collect_data_center.xls"为linux环境下路径
看完了这篇文章,相信你对“Python如何实现大数据收集至excel”有了一定的了解,如果想了解更多相关知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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