# 📚 Python文件操作完全指南 --- # 目录 1. [先导知识：Python基础回顾](#1-先导知识python基础回顾) 2. [with语句：文件操作的好帮手](#2-with语句文件操作的好帮手) 3. [文本文件读写](#3-文本文件读写) 4. [CSV文件：表格数据存储](#4-csv文件表格数据存储) 5. [JSON文件：结构化数据存储](#5-json文件结构化数据存储) 6. [二进制文件：图片的读写](#6-二进制文件图片的读写) 7. [动手练习](#7-动手练习) --- # 1. 先导知识：Python基础回顾 > 在开始文件操作之前，我们先来复习一下Python中最常用的数据结构。这些内容非常重要，后面会反复用到！ ## 1.1 变量和数据类型 **什么是变量？** 变量就像一个盒子，我们把数据放进盒子里，给盒子贴个标签（变量名），方便以后使用。 ```python # 整数 - 就像数学里的整数 age = 20 print(f'年龄: {age}') # 浮点数 - 带小数点的数 score = 88.5 print(f'成绩: {score}') # 字符串 - 用引号包起来的文字 name = '张三' print(f'姓名: {name}') # 布尔值 - 只有两个值：True（真）和 False（假） is_passed = True print(f'是否及格: {is_passed}') # 空值 - 表示"什么都没有" empty_value = None print(f'空值: {empty_value}') ``` **小提示：** Python中的变量不需要声明类型，同一个变量可以赋不同类型的值： ```python x = 10 # 现在x是整数 print(f'x = {x}, 类型: {type(x)}') x = 'hello' # 现在x变成字符串了！ print(f'x = {x}, 类型: {type(x)}') ``` **常见数据类型一览：** | 数据类型 | 示例 | 说明 | |---------|------|------| | int | 20, 100, -5 | 整数 | | float | 88.5, 3.14 | 浮点数（小数） | | str | '你好', "Python" | 字符串（文字） | | bool | True, False | 布尔值 | | None | None | 空值 | --- ## 1.2 列表 List **什么是列表？** 列表就像一排连续的储物盒，每个盒子里放一个数据，通过编号（索引）来访问。 ### 1.2.1 创建列表 ```python # 用方括号创建列表，元素之间用逗号分隔 fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄'] # 字符串列表 numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 整数列表 mixed = ['hello', 123, True, 3.14] # 混合列表 ``` ### 1.2.2 访问列表元素 **重要：索引从0开始！** ```python fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄'] print(fruits[0]) # 第一个元素：苹果 print(fruits[1]) # 第二个元素：香蕉 print(fruits[-1]) # 最后一个元素：葡萄 print(fruits[-2]) # 倒数第二个：橙子 ``` **索引示意图：** ``` fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄'] [0] [1] [2] [3] [-4] [-3] [-2] [-1] ``` ### 1.2.3 修改列表元素 ```python fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄'] fruits[0] = '西瓜' # 修改第一个元素 print(fruits) # ['西瓜', '香蕉', '橙子', '葡萄'] ``` ### 1.2.4 添加元素 ```python fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄'] fruits.append('草莓') # 在末尾添加 print(fruits) # ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄', '草莓'] fruits.insert(1, '桃子') # 在索引1的位置插入 print(fruits) # ['苹果', '桃子', '香蕉', '橙子', '葡萄', '草莓'] ``` ### 1.2.5 删除元素 ```python fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄'] fruits.remove('香蕉') # 删除指定元素（删除第一个匹配的） print(fruits) # ['苹果', '橙子', '葡萄'] del fruits[0] # 删除指定索引的元素 print(fruits) # ['橙子', '葡萄'] ``` ### 1.2.6 列表长度 ```python fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄'] print(len(fruits)) # 4 ``` ### 1.2.7 遍历列表 ```python fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄'] # 方法1：直接遍历（最常用） for fruit in fruits: print(fruit) # 方法2：带索引遍历 for i, fruit in enumerate(fruits): print(f'{i}: {fruit}') ``` **输出：** ``` 苹果 香蕉 橙子 葡萄 ``` ### 1.2.8 列表切片 切片就像从列表中"切"出一部分。 ```python numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] print(numbers[2:5]) # [2, 3, 4] - 从索引2到4（不包含5） print(numbers[:4]) # [0, 1, 2, 3] - 从开头到索引3 print(numbers[5:]) # [5, 6, 7, 8, 9] - 从索引5到结尾 print(numbers[-3:]) # [7, 8, 9] - 最后3个元素 ``` **切片语法：`列表[开始:结束:步长]`** --- ## 1.3 字典 Dict **什么是字典？** 字典就像真实的字典，用"键"来找"值"。每个键对应一个值，形成键值对。 ### 1.3.1 创建字典 ```python student = { 'name': '张三', # 键是'name'，值是'张三' 'age': 20, # 键是'age'，值是20 'major': '人工智能', # 键是'major'，值是'人工智能' 'score': 88.5 # 键是'score'，值是88.5 } ``` ### 1.3.2 访问字典的值 ```python # 通过键来访问值 print(student['name']) # 张三 print(student['age']) # 20 # 使用get()方法（更安全） print(student.get('city')) # None（键不存在，返回None） print(student.get('city', '未知')) # 未知（键不存在，返回默认值） ``` ### 1.3.3 修改和添加 ```python student = {'name': '张三', 'age': 20} student['age'] = 21 # 修改已有键的值 student['city'] = '北京' # 添加新的键值对 print(student) # {'name': '张三', 'age': 21, 'city': '北京'} ``` ### 1.3.4 删除键值对 ```python student = {'name': '张三', 'age': 20, 'city': '北京'} del student['city'] # 删除指定键值对 print(student) # {'name': '张三', 'age': 20} ``` ### 1.3.5 遍历字典 ```python student = {'name': '张三', 'age': 20, 'major': '人工智能'} # 遍历所有键 for key in student: print(f'{key}: {student[key]}') # 遍历所有键值对（常用！） for key, value in student.items(): print(f'{key} = {value}') # 只遍历值 for value in student.values(): print(value) ``` --- ## 1.4 字符串基础 ### 1.4.1 字符串的创建 ```python s1 = '单引号字符串' s2 = "双引号字符串" s3 = '''三引号字符串 可以换行''' # 三引号可以写多行 ``` ### 1.4.2 字符串拼接 ```python first_name = '张' last_name = '三' full_name = first_name + last_name print(full_name) # 张三 ``` ### 1.4.3 字符串格式化（重要！） ```python name = '李四' age = 21 # 方法1：f-string（推荐，最常用！） info = f'姓名: {name}, 年龄: {age}' print(info) # 姓名: 李四, 年龄: 21 # 方法2：format() info = '姓名: {}, 年龄: {}'.format(name, age) print(info) # 姓名: 李四, 年龄: 21 ``` ### 1.4.4 常用字符串方法 ```python text = ' Hello, Python! ' print(text.strip()) # 'Hello, Python!' - 去除首尾空白 print(text.lower()) # ' hello, python! ' - 转小写 print(text.upper()) # ' HELLO, PYTHON! ' - 转大写 print(text.replace('Python', 'World')) # ' Hello, World! ' - 替换 ``` ### 1.4.5 字符串分割 ```python csv_line = '张三,20,人工智能,88.5' # split() 把字符串按分隔符拆分成列表 parts = csv_line.split(',') print(parts) # ['张三', '20', '人工智能', '88.5'] ``` ### 1.4.6 判断包含 ```python text = 'Hello, Python!' if 'Python' in text: print('包含Python') ``` --- # 2. with语句：文件操作的好帮手 > 这一节非常重要！with语句是Python文件操作的核心，必须完全掌握。 ## 2.1 为什么需要with语句？ ### 2.1.1 普通方式的问题 ```python # 普通方式打开文件 f = open('test.txt', 'w', encoding='utf-8') f.write('Hello') # 问题：如果这里发生异常，close()不会执行！ # f.close() 容易被遗忘 print('文件已打开，但忘记关闭') ``` **问题在哪？** - 如果写入过程中出错，程序会崩溃，`close()`不会执行 - 文件没关闭可能导致数据丢失 - 忘记关文件还浪费系统资源 ### 2.1.2 try-finally方式 ```python # 用try-finally确保关闭 f = None try: f = open('test.txt', 'w', encoding='utf-8') f.write('try-finally方式') finally: if f: f.close() # 无论如何都会执行 print('已关闭') ``` **缺点：** 代码太繁琐！ ### 2.1.3 with语句（推荐！） ```python # 用with语句，自动管理关闭 with open('test.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('with语句方式') # with会自动调用 f.close() print('文件已自动关闭') ``` **优点：** - 自动关闭，无需手动写close() - 即使出错也会正确关闭 - 代码更简洁 --- ## 2.2 with语句的工作原理 with语句背后依赖两个方法：`__enter__()` 和 `__exit__()` ```python # with 相当于自动调用这两个方法： # 1. with进入时 → 调用 __enter__() # 2. with退出时 → 调用 __exit__() # 想象成： # f = open('test.txt', 'w') → __enter__()返回文件对象 # f.write('Hello') # f.close() → __exit__()自动调用 ``` **为什么用as？** ```python with open('test.txt', 'r') as f: # open()返回的文件对象传给f content = f.read() # 离开with块时，自动调用f.close() print(content) # 在外面仍然可以使用content ``` --- ## 2.3 with的多种用法 ### 用法1：单个文件 ```python with open('file1.txt', 'w') as f: f.write('写入内容') ``` ### 用法2：同时操作多个文件 ```python with open('source.txt', 'w') as src, open('dest.txt', 'w') as dst: src.write('源文件内容') dst.write('目标文件内容') ``` ### 用法3：嵌套with ```python with open('outer.txt', 'w') as outer: outer.write('外层') with open('inner.txt', 'w') as inner: inner.write('内层') ``` ### 用法4：with结合循环 ```python lines = ['第一行', '第二行', '第三行'] with open('lines.txt', 'w') as f: for i, line in enumerate(lines): f.write(f'{i+1}. {line}\n') ``` --- # 3. 文本文件读写 > 文本文件是最常见的文件类型，.txt、.py、.md都是文本文件。 ## 3.1 文件打开模式 打开文件时，需要指定**模式**： | 模式 | 字符 | 说明 | 注意事项 | |------|------|------|----------| | 只读 | 'r' | 读取文件 | 文件不存在会报错 | | 写入 | 'w' | 写入文件 | 文件存在会**清空**内容 | | 追加 | 'a' | 在末尾添加 | 文件不存在会创建 | | 创建 | 'x' | 创建文件 | 文件存在会报错 | **加上 `b` 表示二进制模式：** - `rb`、`wb`、`ab` - 二进制读写 **加上 `+` 表示同时读写：** - `r+`、`w+`、`a+` - 读写模式 ### 模式对比 ```python # 'w' 写入模式 - 文件存在会清空 f = open('test.txt', 'w') f.write('第一次') f.close() f = open('test.txt', 'w') # 再打开，内容被清空！ f.write('第二次') f.close() with open('test.txt', 'r') as f: print(f.read()) # 只有"第二次" # 'a' 追加模式 - 在末尾添加 f = open('test.txt', 'a') f.write('\n追加的内容') f.close() with open('test.txt', 'r') as f: print(f.read()) # "第二次" + "追加的内容" # 'r' 只读模式 try: with open('not_exist.txt', 'r') as f: print(f.read()) except FileNotFoundError: print('文件不存在！') # 'x' 创建模式 try: with open('new_file.txt', 'x') as f: f.write('新文件') except FileExistsError: print('文件已存在！') ``` --- ## 3.2 文件读取方法 准备测试文件： ```python with open('read_test.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('第一行内容\n') f.write('第二行内容\n') f.write('第三行内容\n') f.write('第四行内容\n') f.write('第五行（无换行）') ``` ### 方法1：read() - 读取全部 ```python with open('read_test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() print(content) ``` ### 方法2：read(n) - 读取n个字符 ```python with open('read_test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read(10) # 只读10个字符 print(content) ``` ### 方法3：readline() - 读取一行 ```python with open('read_test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: line1 = f.readline() # 读第一行 line2 = f.readline() # 读第二行 print(f'第一行: {line1}') print(f'第二行: {line2}') # 注意：readline会保留换行符\n ``` ### 方法4：readlines() - 读取所有行到列表 ```python with open('read_test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() print(f'共{len(lines)}行') for i, line in enumerate(lines): print(f'{i}: {repr(line)}') # repr显示原始内容 ``` ### 方法5：for循环遍历（推荐！） ```python with open('read_test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: print(line.strip()) # strip()去除换行符 ``` **推荐原因：** 内存友好，大文件也不会卡 --- ## 3.3 文件写入方法 ### 方法1：write() - 写入字符串 ```python with open('write_test.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('第一行') f.write('\n第二行') # 换行要自己加\n f.write('\n第三行') ``` ### 方法2：writelines() - 写入多行 ```python lines = ['第一行\n', '第二行\n', '第三行\n'] with open('writelines_test.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.writelines(lines) ``` **注意：** writelines不会自动加换行符！ --- ## 3.4 逐行处理实战 ### 例1：读取并处理CSV格式数据 ```python # 准备数据 data = '''姓名,年龄,专业 张三,20,人工智能 李四,21,计算机科学 王五,19,软件工程''' with open('students.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(data) # 逐行处理 with open('students.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: header = f.readline().strip() # 读取第一行（表头） print(f'表头: {header}') for line in f: # 遍历其余行 line = line.strip() if line: parts = line.split(',') name, age, major = parts print(f'{name} - {major}') ``` ### 例2：计算平均年龄 ```python with open('students.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: next(f) # 跳过表头 total_age = 0 count = 0 for line in f: line = line.strip() if line: parts = line.split(',') age = int(parts[1]) total_age += age count += 1 average = total_age / count print(f'学生人数: {count}') print(f'平均年龄: {average:.1f}') ``` ### 例3：筛选并保存 ```python with open('students.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: header = f.readline() # 保存表头 with open('filtered.txt', 'w', encoding='utf-8') as out: out.write(header) # 写入表头 for line in f: line = line.strip() if line: parts = line.split(',') age = int(parts[1]) if age > 20: # 筛选年龄>20的 out.write('\n' + line) ``` --- # 4. CSV文件：表格数据存储 > CSV是最常用的表格数据格式，可以用Excel打开。 ## 4.1 什么是CSV？ ``` CSV = Comma Separated Values（逗号分隔值） 示例内容： 姓名,年龄,专业 张三,20,人工智能 李四,21,计算机科学 特点： - 每行一条记录 - 字段之间用逗号分隔 - 第一行通常是表头 - 可以直接用Excel打开编辑 ``` --- ## 4.2 CSV模块基础 Python内置了`csv`模块，使用前需要导入。 ### 4.2.1 写入CSV **重要：一定要加 `newline=''`！** ```python import csv # 准备数据 header = ['姓名', '年龄', '专业', '成绩'] students = [ ['张三', 20, '人工智能', 88.5], ['李四', 21, '计算机科学', 92.0], ['王五', 19, '软件工程', 85.5], ] # 写入CSV（关键：newline=''） with open('students.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(header) # 写入一行 writer.writerows(students) # 写入多行 ``` ### 4.2.2 为什么要加 newline=''？ **不加会产生多余空行！** ```python # 错误方式 with open('wrong.csv', 'w', encoding='utf-8') as f: # 少了newline='' writer = csv.writer(f) writer.writerow(['A', 'B', 'C']) # 读取看结果：会有多余空行！ with open('wrong.csv', 'r') as f: print(repr(f.read())) # 输出: 'A,B,C\r\n\r\nA,B,C\r\n\r\nA,B,C\r\n' ← 多余的\r\n # 正确方式 with open('correct.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['A', 'B', 'C']) with open('correct.csv', 'r') as f: print(repr(f.read())) # 输出: 'A,B,C' ← 正确！ ``` ### 4.2.3 读取CSV ```python import csv with open('students.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: print(row) ``` --- ## 4.3 CSV字典方式（更直观！） ### 4.3.1 写入 ```python import csv students = [ {'姓名': '张三', '年龄': 20, '专业': '人工智能', '成绩': 88.5}, {'姓名': '李四', '年龄': 21, '专业': '计算机科学', '成绩': 92.0}, {'姓名': '王五', '年龄': 19, '专业': '软件工程', '成绩': 85.5}, ] fieldnames = ['姓名', '年龄', '专业', '成绩'] with open('students_dict.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() # 写入表头 writer.writerows(students) # 写入多行 ``` ### 4.3.2 读取 ```python import csv with open('students_dict.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) # reader.fieldnames 自动包含表头 print(f'表头: {reader.fieldnames}') for row in reader: # 用键名访问，直观！ print(f"姓名: {row['姓名']}, 专业: {row['专业']}, 成绩: {row['成绩']}") ``` ### 4.3.3 对比：列表方式 vs 字典方式 ```python # 列表方式 with open('students.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) next(reader) # 跳过表头 for row in reader: print(f'{row[0]} - {row[2]}') # row[0]是什么？row[2]是什么？容易搞混 # 还要记住：0是姓名，2是专业 # 字典方式 with open('students_dict.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: print(f"{row['姓名']} - {row['专业']}") # 一目了然！ ``` --- # 5. JSON文件：结构化数据存储 > JSON是现代编程中最流行的数据格式，用于API传输、配置文件等。 ## 5.1 什么是JSON？ ``` JSON = JavaScript Object Notation 特点： - 轻量级数据交换格式 - 浏览器和服务器之间的标准数据传输格式 - 配置文件常用格式（config.json, package.json） 数据类型： - 字符串："Hello" - 数字：123, 45.67 - 布尔值：true, false - 空值：null - 数组：[] - 对象：{} ``` **Python数据类型 ↔ JSON数据类型** | Python | JSON | |--------|------| | str | string | | int, float | number | | bool | boolean | | None | null | | list, tuple | array | | dict | object | --- ## 5.2 JSON读写操作 ### 5.2.1 写入JSON文件 ```python import json config = { 'app_name': '人工智能数据服务平台', 'version': '1.0.0', 'debug': True, 'max_users': 100, 'database': { 'host': 'localhost', 'port': 3306, 'username': 'root', 'password': '123456' }, 'allowed_modules': ['图像处理', '文本处理', '语音处理'], 'settings': None } # 写入JSON with open('config.json', 'w', encoding='utf-8') as f: # ensure_ascii=False：保留中文字符（重要！） # indent=2：格式化缩进，易读 json.dump(config, f, ensure_ascii=False, indent=2) ``` ### 5.2.2 读取JSON文件 ```python import json with open('config.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) # 读取并解析为Python对象 print(f'应用名称: {data["app_name"]}') print(f'版本: {data["version"]}') print(f'调试模式: {data["debug"]}') print(f'允许的模块: {data["allowed_modules"]}') print(f'数据库主机: {data["database"]["host"]}') ``` ### 5.2.3 dump/dumps/load/loads 区别 ```python import json data = {'name': '张三', 'age': 20} # json.dump() - 写入文件 with open('test.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False) # json.dumps() - 转为字符串（用于网络传输） json_string = json.dumps(data, ensure_ascii=False) print(f'字符串: {json_string}') print(f'类型: {type(json_string)}') # str # json.loads() - 从字符串解析 parsed = json.loads(json_string) print(f'解析后: {parsed}') ``` ### 5.2.4 实战：保存学生成绩 ```python import json scores = [ {'姓名': '张三', '成绩': 88.5}, {'姓名': '李四', '成绩': 92.0}, {'姓名': '王五', '成绩': 85.5}, ] # 保存 with open('scores.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(scores, f, ensure_ascii=False, indent=2) # 读取 with open('scores.json', 'r', encoding='utf-8') as f: loaded = json.load(f) # 计算平均分 total = sum(s['成绩'] for s in loaded) avg = total / len(loaded) print(f'平均成绩: {avg:.2f}') ``` --- # 6. 二进制文件：图片的读写 > 图片、音频、视频都是二进制文件，和文本文件处理方式不同！ ## 6.1 文本文件 vs 二进制文件 | 类型 | 读出来 | 写进去 | 特点 | |------|--------|--------|------| | 文本文件 (t) | str | str | 有编码（UTF-8等） | | 二进制文件 (b) | bytes | bytes | 无编码，原始字节 | **文件模式：** ```python 'r' 或 'rt' # 文本只读 'w' 或 'wt' # 文本写入 'rb' # 二进制只读 'wb' # 二进制写入 ``` --- ## 6.2 保存从网络下载的图片 **上节课学过的requests爬取图片：** ```python import requests # requests.get().content 返回的是bytes（字节数据） response = requests.get('https://example.com/image.jpg') image_bytes = response.content ``` **保存图片到本地：** ```python # 假设这是从网络获取的图片字节 image_bytes = b'\x89PNG\r\n\x1a\n...' # 实际的图片字节数据 # 用'wb'模式写入二进制文件 with open('downloaded_image.png', 'wb') as f: f.write(image_bytes) print('图片保存成功！') ``` --- ## 6.3 读取图片到内存 ```python # 读取图片 with open('downloaded_image.png', 'rb') as f: image_data = f.read() print(f'图片大小: {len(image_data)} 字节') print(f'文件头: {image_data[:8].hex()}') # PNG文件头是 89 50 4E 47 ``` --- ## 6.4 content vs text 的区别 ```python import requests # response.text → str（文本内容，如HTML、JSON） # response.content → bytes（二进制内容，如图片、音频、视频） # 示例： response = requests.get('https://api.example.com/data') html = response.text # 字符串 json_data = response.json() # 自动解析JSON # 下载图片 response = requests.get('https://example.com/photo.jpg') image_bytes = response.content # 字节数据 ``` --- ## 6.5 复制图片文件 ```python # 一次性读取写入（适合小文件） with open('photo1.png', 'rb') as src: data = src.read() with open('photo1_copy.png', 'wb') as dst: dst.write(data) print('图片复制完成！') # 验证 import os print(f'原文件: {os.path.getsize("photo1.png")} 字节') print(f'复制文件: {os.path.getsize("photo1_copy.png")} 字节') ``` --- --- # 7. 动手练习：爬取豆瓣电影Top250 > 这一节我们综合运用所学知识，爬取豆瓣电影Top250的数据，并保存到文件中。 ## 7.1 准备知识：豆瓣电影Top250 豆瓣电影Top250是豆瓣网精选的250部高分电影，网址是： ``` https://movie.douban.com/top250 ``` 我们需要爬取： - 电影排名 - 中文名称 - 英文名称 - 评分 - 经典台词（如果有的话） --- ## 练习1：爬取并保存电影名称到文本文件 **目标：** 用requests爬取豆瓣电影Top250首页，获取前10部电影的中文名称，保存到 `movies.txt` **步骤：** 1. 发送网络请求获取页面 2. 用正则表达式提取电影名称 3. 保存到文本文件
参考答案 ```python import requests import re # 1. 发送请求获取页面 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36' } url = 'https://movie.douban.com/top250' response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 2. 用正则表达式提取电影名称 # 电影名称在 中 pattern = r'([^<&]+)' titles = re.findall(pattern, html) # 3. 过滤掉英文名（只保留中文名） chinese_titles = [t for t in titles if not t.startswith('/')] # 取前10个 top10 = chinese_titles[:10] # 4. 保存到文本文件 with open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for i, title in enumerate(top10, 1): f.write(f'{i}. {title}\n') print('已保存前10部电影到 movies.txt') # 显示内容验证 with open('movies.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: print(f.read()) ``` **运行结果：** ``` 1. 肖申克的救赎 2. 霸王别姬 3. 泰坦尼克号 4. 阿甘正传 5. 千与千寻 6. 美丽人生 7. 星际穿越 8. 这个杀手不太冷 9. 盗梦空间 10. 楚门的世界 ```
--- ## 练习2：爬取并保存为CSV文件 **目标：** 爬取前10部电影的完整信息（排名、中文名、英文名、评分），保存到 `movies.csv` **数据示例：** ``` 排名,中文名,英文名,评分 1,肖申克的救赎,The Shawshank Redemption,9.7 2,霸王别姬,,9.6 ... ```
参考答案 ```python import requests import re import csv # 1. 爬取页面 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36' } url = 'https://movie.douban.com/top250' response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 2. 用正则提取数据 # 电影名称 title_pattern = r'([^<&]+)' # 评分 rating_pattern = r']*>(\d+\.?\d*)' titles = re.findall(title_pattern, html) ratings = re.findall(rating_pattern, html) # 3. 整理数据（中文名和英文名配对） movies = [] for i in range(min(10, len(titles))): # 每两个title为一组（中文 + 可能有的英文） title = titles[i] if not titles[i].startswith('/') else '' en_title = titles[i+1] if i+1 < len(titles) and titles[i+1].startswith('/') else '' en_title = en_title.replace('/ ', '') if en_title else '' movie = { 'rank': i + 1, 'title': title, 'en_title': en_title, 'rating': ratings[i] if i < len(ratings) else '' } movies.append(movie) # 4. 保存到CSV with open('movies.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['rank', 'title', 'en_title', 'rating']) writer.writeheader() writer.writerows(movies) print('已保存到 movies.csv') # 验证内容 with open('movies.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: print(line.strip()) ```
--- ## 练习3：爬取并保存为JSON文件 **目标：** 把电影数据保存为JSON格式，便于后续处理和API传输 **JSON格式示例：** ```json [ { "rank": 1, "title": "肖申克的救赎", "en_title": "The Shawshank Redemption", "rating": "9.7", "quote": "" }, ... ] ```
参考答案 ```python import requests import re import json # 1. 爬取页面 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36' } url = 'https://movie.douban.com/top250' response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 2. 提取数据 title_pattern = r'([^<&]+)' rating_pattern = r']*>(\d+\.?\d*)' quote_pattern = r'([^<]+)' titles = re.findall(title_pattern, html) ratings = re.findall(rating_pattern, html) quotes = re.findall(quote_pattern, html) # 3. 构建电影列表 movies = [] title_index = 0 for i in range(10): # 跳过英文名（带/的） while title_index < len(titles) and titles[title_index].startswith('/'): title_index += 1 movie = { 'rank': i + 1, 'title': titles[title_index] if title_index < len(titles) else '', 'en_title': '', 'rating': ratings[i] if i < len(ratings) else '', 'quote': quotes[i] if i < len(quotes) else '' } # 检查下一个是不是英文名 if title_index + 1 < len(titles) and titles[title_index + 1].startswith('/'): movie['en_title'] = titles[title_index + 1].replace('/ ', '') movies.append(movie) title_index += 1 # 4. 保存到JSON with open('movies.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(movies, f, ensure_ascii=False, indent=2) print('已保存到 movies.json') # 验证：读取并显示 with open('movies.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) print(f'共保存 {len(data)} 部电影') for m in data[:3]: print(f" {m['rank']}. {m['title']} ({m['en_title']}) - {m['rating']}") ```
--- ## 练习4：读取CSV并筛选数据 **目标：** 读取之前保存的 `movies.csv`，筛选出评分高于9.5的电影
参考答案 ```python import csv # 读取CSV文件 with open('movies.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) print('评分高于9.5的电影：') print('-' * 40) count = 0 for row in reader: # 评分是字符串，转为浮点数比较 if float(row['rating']) > 9.5: count += 1 print(f"{row['rank']}. {row['title']}") print(f" 英文名: {row['en_title']}") print(f" 评分: {row['rating']}") print() print(f'共 {count} 部评分超过9.5') ``` **运行结果：** ``` 评分高于9.5的电影： ---------------------------------------- 1. 肖申克的救赎 英文名: The Shawshank Redemption 评分: 9.7 2. 霸王别姬 英文名: 评分: 9.6 共 2 部评分超过9.5 ```
--- ## 练习5：读取JSON并统计 **目标：** 读取 `movies.json`，计算平均分，找出评分最高的电影
参考答案 ```python import json # 读取JSON with open('movies.json', 'r', encoding='utf-8') as f: movies = json.load(f) # 计算平均分 total = sum(float(m['rating']) for m in movies) average = total / len(movies) print(f'Top10 电影平均分: {average:.2f}') # 找出最高分 highest = max(movies, key=lambda m: float(m['rating'])) print(f'\n评分最高的电影:') print(f" {highest['rank']}. {highest['title']} ({highest['en_title']})") print(f" 评分: {highest['rating']}") # 统计有经典台词的电影 with_quote = [m for m in movies if m['quote']] print(f'\n有经典台词的电影: {len(with_quote)} 部') for m in with_quote: print(f" \"{m['quote']}\" —— {m['title']}") ```
--- ## 练习6：保存电影海报图片（模拟） **目标：** 模拟爬取电影海报（图片），保存到本地 实际场景中，海报URL从网页源码中提取： ```html 肖申克的救赎 ```
参考答案 ```python import requests import os import json # 模拟：从网页提取的海报URL（实际应从HTML中提取） poster_urls = [ {'rank': 1, 'title': '肖申克的救赎', 'url': 'https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p480747492.jpg'}, {'rank': 2, 'title': '霸王别姬', 'url': 'https://img1.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2911205318.jpg'}, {'rank': 3, 'title': '泰坦尼克号', 'url': 'https://img9.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p457760035.jpg'}, ] headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36' } # 创建目录 os.makedirs('posters', exist_ok=True) # 保存图片 saved_info = [] for info in poster_urls: try: # 发送请求获取图片 response = requests.get(info['url'], headers=headers, timeout=10) image_data = response.content # 保存图片 filename = f"posters/{info['rank']}_{info['title']}.jpg" with open(filename, 'wb') as f: f.write(image_data) saved_info.append({ 'rank': info['rank'], 'title': info['title'], 'filename': filename, 'size': len(image_data) }) print(f'已保存: {filename} ({len(image_data)} bytes)') except Exception as e: print(f'下载失败 {info["title"]}: {e}') # 保存图片信息到JSON with open('posters/info.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(saved_info, f, ensure_ascii=False, indent=2) print('\n图片信息已保存到 posters/info.json') ``` **注意：** 实际爬取时请添加延时（`time.sleep(1)`），不要过快请求，以免被封IP。
--- ## 练习7：综合练习 - 批量爬取并保存 **目标：** 编写一个完整的爬虫脚本，爬取豆瓣Top10电影的所有信息，保存为CSV和JSON
参考答案 ```python import requests import re import csv import json import os import time def crawl_douban_top10(): """爬取豆瓣Top10电影信息""" print('开始爬取豆瓣电影Top10...') # 1. 爬取页面 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36', 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml', } url = 'https://movie.douban.com/top250' response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) html = response.text # 2. 提取数据 # 电影名称（中文） title_cn = re.findall(r'([^<&]+)', html) # 评分 ratings = re.findall(r']*>(\d+\.?\d*)', html) # 经典台词 quotes = re.findall(r'([^<]+)', html) # 3. 整理数据 movies = [] cn_index = 0 for i in range(10): # 跳过英文名 while cn_index < len(title_cn) and title_cn[cn_index].startswith('/'): cn_index += 1 movie = { 'rank': i + 1, 'title': title_cn[cn_index] if cn_index < len(title_cn) else '', 'rating': ratings[i] if i < len(ratings) else '', 'quote': quotes[i] if i < len(quotes) else '' } movies.append(movie) cn_index += 1 return movies def save_to_csv(movies, filename): """保存为CSV""" with open(filename, 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['rank', 'title', 'rating', 'quote']) writer.writeheader() writer.writerows(movies) print(f'CSV已保存: {filename}') def save_to_json(movies, filename): """保存为JSON""" with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(movies, f, ensure_ascii=False, indent=2) print(f'JSON已保存: {filename}') def main(): # 创建输出目录 os.makedirs('douban_output', exist_ok=True) # 爬取数据 movies = crawl_douban_top10() # 保存文件 save_to_csv(movies, 'douban_output/movies.csv') save_to_json(movies, 'douban_output/movies.json') # 显示结果 print('\n爬取结果：') print('-' * 50) for m in movies: quote_text = f'「{m["quote"]}」' if m['quote'] else '' print(f"{m['rank']}. {m['title']} - 评分: {m['rating']} {quote_text}") print('\n完成！') if __name__ == '__main__': main() ```
--- # 附录：常见错误汇总 | 错误 | 原因 | 解决方法 | |------|------|----------| | `UnicodeDecodeError` | 用文本模式读二进制文件 | 用 `'rb'` 模式 | | `requests.exceptions.SSLError` | SSL证书问题 | 换用其他网站或忽略验证 | | CSV多余空行 | 没加 `newline=''` | 加上 `newline=''` | | `FileNotFoundError` | 文件不存在 | 用 `'w'` 模式创建，或先检查 | | 数据没换行 | `write()` 不会自动换行 | 手动加 `'\n'` | | JSON中文变乱码 | 没加 `ensure_ascii=False` | 加上 `ensure_ascii=False` | | 爬虫被封 | 请求过快 | 添加 `time.sleep(1)` 延时 | | 中文显示乱码 | 文件编码不对 | 确保用 `encoding='utf-8'` | --- # 课程回顾 本节学习了： 1. ✅ Python基础（变量、列表、字典、字符串） 2. ✅ with语句（自动关闭文件） 3. ✅ 文本文件读写（open/read/write） 4. ✅ CSV文件操作（csv模块） 5. ✅ JSON文件操作（json模块） 6. ✅ 二进制文件（图片读写） 7. ✅ 综合实战：爬取豆瓣电影Top250 **学习建议：** - 先理解每个知识点的原理 - 跟着示例代码动手敲一遍 - 修改代码中的参数，观察结果变化 - 尝试完成所有练习题 **拓展挑战：** - 爬取豆瓣Top250全部250部电影 - 保存电影海报图片 - 用matplotlib绘制评分分布图