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杭州建设职业技术学院招聘信息网站,网页设计免费模板,wordpress优化教程,网站轮播图的按钮怎么做的前言 爬虫开发的核心目标是获取有价值的数据#xff0c;而数据保存是将爬取结果落地、实现数据复用的关键环节。TXT 文件作为最基础、通用的文本存储格式#xff0c;具有兼容性强、读写简单、无需额外依赖的特点#xff0c;是爬虫数据保存的入门首选。本文将系统讲解爬虫数…前言爬虫开发的核心目标是获取有价值的数据而数据保存是将爬取结果落地、实现数据复用的关键环节。TXT 文件作为最基础、通用的文本存储格式具有兼容性强、读写简单、无需额外依赖的特点是爬虫数据保存的入门首选。本文将系统讲解爬虫数据保存为 TXT 文件的核心方法从基础文本写入、结构化数据格式化到批量数据保存、异常处理结合 **豆瓣电影 Top250** 实战案例完整演示不同场景下 TXT 文件的保存技巧帮助开发者掌握数据持久化的核心逻辑。摘要本文聚焦爬虫数据保存为 TXT 文件的全流程实战详细解析 Python 文件操作的核心 APIopen ()、write ()、writelines () 等对比不同写入模式w/a/x的适用场景通过豆瓣电影 Top250 爬取案例演示 “单行写入、多行批量写入、结构化数据格式化写入、追加写入” 四种 TXT 文件保存方式。文中包含文件操作核心参数表格、完整代码示例及输出结果解析旨在帮助读者理解 TXT 文件保存的底层逻辑掌握适配不同爬虫场景的数据持久化方法。一、TXT 文件保存核心基础1.1 Python 文件操作核心 API爬虫数据保存为 TXT 文件的底层依赖 Python 内置的文件操作函数核心 API 及功能如下API / 参数核心功能常用取值 / 示例注意事项open()打开文件返回文件对象open(data.txt, w, encodingutf-8)必须指定编码utf-8避免中文乱码mode打开模式定义文件操作类型w覆盖写入、a追加写入、x创建新文件、r只读w 模式会清空原有文件a 模式保留原有内容write()写入单行字符串f.write(豆瓣电影Top250肖申克的救赎\n)需手动添加换行符\n实现换行writelines()写入多行字符串列表f.writelines([第一行\n, 第二行\n])列表中每个元素需自行包含换行符close()关闭文件对象f.close()必须关闭文件否则数据可能未写入磁盘with 语句自动管理文件上下文无需手动 closewith open(...) as f: f.write(...)推荐使用避免忘记关闭文件1.2 核心打开模式对比不同的文件打开模式适配不同的保存场景需根据需求选择模式核心行为适用场景风险点w写入若文件不存在则创建存在则清空原有内容首次保存数据、覆盖更新数据误操作会清空已有数据a追加若文件不存在则创建存在则在末尾追加内容多页爬虫数据分批保存、增量爬取需注意换行避免数据粘连x创建仅创建新文件若文件已存在则报错确保文件唯一性如首次保存重复执行会抛出 FileExistsErrorr读写可读可写不清空原有内容需同时读取和修改文件写入位置需通过 seek () 控制易出错二、TXT 文件保存实战案例2.1 实战准备爬取豆瓣电影 Top250 基础数据首先实现豆瓣电影 Top250 数据爬取提取核心字段排名、片名、评分、简介为后续保存做准备python运行import urllib.request import urllib.error from bs4 import BeautifulSoup # 爬取豆瓣电影Top250基础数据 def crawl_douban_movie(): url https://movie.douban.com/top250 headers { User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36 } try: request urllib.request.Request(urlurl, headersheaders) response urllib.request.urlopen(request, timeout15) html response.read().decode(utf-8) # 解析数据 soup BeautifulSoup(html, lxml) movie_items soup.find_all(div, class_item) movie_list [] for idx, item in enumerate(movie_items): movie {} # 排名 movie[rank] idx 1 # 片名 title_tag item.find(span, class_title) movie[title] title_tag.text.strip() if title_tag else # 评分 score_tag item.find(span, class_rating_num) movie[score] score_tag.text.strip() if score_tag else # 简介 quote_tag item.find(span, class_inq) movie[quote] quote_tag.text.strip() if quote_tag else 无简介 movie_list.append(movie) return movie_list except Exception as e: print(f爬取数据失败{e}) return [] # 执行爬取获取数据 movie_data crawl_douban_movie() print(f成功爬取 {len(movie_data)} 条电影数据)爬取结果控制台输出plaintext成功爬取 25 条电影数据2.2 方式 1基础单行写入逐行保存数据代码实现python运行# 方式1基础单行写入w模式覆盖写入 def save_to_txt_single_line(movie_list): # 打开文件w模式utf-8编码 with open(豆瓣电影Top250_单行写入.txt, w, encodingutf-8) as f: # 写入文件标题 f.write(豆瓣电影Top250数据\n) f.write(*50 \n) # 逐行写入每条电影数据 for movie in movie_list: line f排名{movie[rank]} | 片名{movie[title]} | 评分{movie[score]} | 简介{movie[quote]}\n f.write(line) print(单行写入完成文件保存路径豆瓣电影Top250_单行写入.txt) # 执行保存 save_to_txt_single_line(movie_data)输出结果TXT 文件内容节选plaintext豆瓣电影Top250数据 排名1 | 片名肖申克的救赎 | 评分9.7 | 简介希望让人自由。 排名2 | 片名霸王别姬 | 评分9.6 | 简介风华绝代。 排名3 | 片名阿甘正传 | 评分9.5 | 简介一部美国近现代史。 排名4 | 片名泰坦尼克号 | 评分9.5 | 简介失去的才是永恒的。 ...原理解析使用with语句自动管理文件上下文无需手动调用close()避免文件句柄泄露w模式为覆盖写入每次执行会清空原有文件内容适合首次保存数据每行数据末尾添加\n实现换行确保数据分行显示提升可读性指定encodingutf-8是解决中文乱码的核心TXT 文件默认编码可能为 GBK需显式指定 UTF-8。2.3 方式 2批量多行写入提升写入效率代码实现python运行# 方式2批量多行写入writelines一次性写入 def save_to_txt_batch(movie_list): # 构造待写入的字符串列表 lines [] lines.append(豆瓣电影Top250数据批量写入\n) lines.append(*50 \n) for movie in movie_list: lines.append(f排名{movie[rank]} | 片名{movie[title]} | 评分{movie[score]} | 简介{movie[quote]}\n) # 批量写入 with open(豆瓣电影Top250_批量写入.txt, w, encodingutf-8) as f: f.writelines(lines) print(批量写入完成文件保存路径豆瓣电影Top250_批量写入.txt) # 执行保存 save_to_txt_batch(movie_data)输出结果与 “单行写入” 的 TXT 文件内容一致仅文件名不同。原理解析writelines()接收字符串列表作为参数一次性将所有内容写入文件减少 I/O 操作次数相比逐行write()效率更高尤其数据量较大时列表中每个元素需自行包含换行符\n否则所有内容会粘连成一行批量写入适合数据量较大的场景如爬取数百 / 数千条数据可显著提升保存速度。2.4 方式 3结构化格式化写入提升可读性代码实现python运行# 方式3结构化格式化写入分段、对齐提升可读性 def save_to_txt_structured(movie_list): with open(豆瓣电影Top250_结构化写入.txt, w, encodingutf-8) as f: # 写入标题 f.write(【豆瓣电影Top250】\n) f.write(更新时间2025-12-17\n) f.write(-*60 \n\n) # 结构化写入每条数据 for movie in movie_list: f.write(f排名{movie[rank]:2d}\n) # 右对齐占2位 f.write(f片名{movie[title]}\n) f.write(f评分{movie[score]}\n) f.write(f简介{movie[quote]}\n) f.write(-*60 \n) # 分隔线 print(结构化写入完成文件保存路径豆瓣电影Top250_结构化写入.txt) # 执行保存 save_to_txt_structured(movie_data)输出结果TXT 文件内容节选plaintext【豆瓣电影Top250】 更新时间2025-12-17 ------------------------------------------------------------ 排名 1 片名肖申克的救赎 评分9.7 简介希望让人自由。 ------------------------------------------------------------ 排名 2 片名霸王别姬 评分9.6 简介风华绝代。 ------------------------------------------------------------ 排名 3 片名阿甘正传 评分9.5 简介一部美国近现代史。 ...原理解析使用格式化字符串f{movie[rank]:2d}实现数字右对齐提升视觉整洁度增加更新时间、分隔线等元信息让 TXT 文件更具实用性每条数据分段展示排名 / 片名 / 评分 / 简介各占一行相比单行写入更易阅读适合人工查看。2.5 方式 4追加写入多页爬虫增量保存代码实现python运行# 模拟多页爬取分批追加写入 def save_to_txt_append(): # 模拟第一页数据前10条 page1_data movie_data[:10] # 模拟第二页数据11-20条 page2_data movie_data[10:20] # 模拟第三页数据21-25条 page3_data movie_data[20:] # 第一页覆盖写入初始化文件 with open(豆瓣电影Top250_追加写入.txt, w, encodingutf-8) as f: f.write(豆瓣电影Top250多页追加\n) f.write(*50 \n) for movie in page1_data: f.write(f排名{movie[rank]} | 片名{movie[title]} | 评分{movie[score]}\n) print(第一页数据写入完成) # 第二页追加写入a模式 with open(豆瓣电影Top250_追加写入.txt, a, encodingutf-8) as f: f.write(\n--- 第二页数据 ---\n) for movie in page2_data: f.write(f排名{movie[rank]} | 片名{movie[title]} | 评分{movie[score]}\n) print(第二页数据追加完成) # 第三页追加写入 with open(豆瓣电影Top250_追加写入.txt, a, encodingutf-8) as f: f.write(\n--- 第三页数据 ---\n) for movie in page3_data: f.write(f排名{movie[rank]} | 片名{movie[title]} | 评分{movie[score]}\n) print(第三页数据追加完成文件保存路径豆瓣电影Top250_追加写入.txt) # 执行追加写入 save_to_txt_append()输出结果TXT 文件内容节选plaintext豆瓣电影Top250多页追加 排名1 | 片名肖申克的救赎 | 评分9.7 排名2 | 片名霸王别姬 | 评分9.6 ... 排名10 | 片名楚门的世界 | 评分9.4 --- 第二页数据 --- 排名11 | 片名教父 | 评分9.3 排名12 | 片名星际穿越 | 评分9.4 ... 排名20 | 片名禁闭岛 | 评分9.1 --- 第三页数据 --- 排名21 | 片名盗梦空间 | 评分9.4 ... 排名25 | 片名蝙蝠侠黑暗骑士 | 评分9.2原理解析a模式为追加写入不会清空原有内容仅在文件末尾添加新数据适合多页爬虫、增量爬取场景追加时建议添加分页标识如 “--- 第二页数据 ---”便于区分不同批次的数据若需实现 “断点续爬”可先读取文件中已保存的最大排名再从下一页开始爬取并追加。三、异常处理与数据安全3.1 核心异常处理避免程序崩溃python运行# 带异常处理的TXT保存函数 def save_to_txt_with_exception(movie_list): try: with open(豆瓣电影Top250_异常处理.txt, w, encodingutf-8) as f: # 校验数据是否为空 if not movie_list: f.write(爬取的数据为空) print(数据为空已写入提示信息) return # 批量写入数据 lines [豆瓣电影Top250异常处理版\n, *50 \n] for movie in movie_list: # 校验字段是否存在避免KeyError rank movie.get(rank, 未知) title movie.get(title, 未知) score movie.get(score, 未知) quote movie.get(quote, 无简介) lines.append(f排名{rank} | 片名{title} | 评分{score} | 简介{quote}\n) f.writelines(lines) print(带异常处理的保存完成) except FileNotFoundError: print(错误文件路径不存在请检查保存路径是否正确) except PermissionError: print(错误无文件写入权限请检查文件是否被占用或路径权限) except UnicodeEncodeError: print(错误数据包含无法编码的字符请清洗数据后重试) except Exception as e: print(f未知错误{e}) # 执行保存 save_to_txt_with_exception(movie_data)原理解析捕获FileNotFoundError处理保存路径不存在的问题如指定了不存在的文件夹捕获PermissionError处理文件被占用、权限不足的问题捕获UnicodeEncodeError处理数据中包含特殊字符无法编码的问题使用movie.get(rank, 未知)替代movie[rank]避免字段缺失导致的KeyError先校验数据是否为空避免生成空文件。3.2 数据安全技巧备份原有文件覆盖写入w 模式前可先复制原有文件为备份如data_bak.txt分批保存爬取大量数据时如 1000 条 每爬取 100 条就保存一次避免程序崩溃导致数据丢失编码校验保存前清洗数据去除无法编码的特殊字符如\x00、\r等路径校验保存前检查目标文件夹是否存在不存在则创建使用os.makedirs()。四、TXT 文件保存的局限性与拓展方向4.1 局限性局限性具体表现适用场景无结构化数据以纯文本存储无法直接按字段查询 / 筛选简单数据展示、临时保存读写效率低数据量超大时10 万条 读写速度慢小数据量万级以内易篡改纯文本可直接编辑数据安全性低非核心数据保存4.2 拓展方向CSV 文件适合结构化数据可直接用 Excel 打开使用csv库实现JSON 文件适合嵌套数据便于跨语言解析使用json库实现数据库适合大量数据、高频查询如 SQLite/MySQL/MongoDB压缩保存数据量较大时可将 TXT 文件压缩为 zip/gz 格式减少存储空间。拓展示例TXT 文件压缩保存python运行import zipfile # 将TXT文件压缩为ZIP def compress_txt_file(): # 压缩文件 with zipfile.ZipFile(豆瓣电影Top250_压缩包.zip, w, zipfile.ZIP_DEFLATED) as zf: # 添加TXT文件到压缩包 zf.write(豆瓣电影Top250_结构化写入.txt, arcname豆瓣电影Top250.txt) # 读取压缩包中的文件 with zipfile.ZipFile(豆瓣电影Top250_压缩包.zip, r) as zf: # 列出压缩包内的文件 print(压缩包内文件, zf.namelist()) # 读取文件内容 with zf.open(豆瓣电影Top250.txt) as f: content f.read().decode(utf-8) print(压缩包内文件内容前200字符\n, content[:200]) # 执行压缩 compress_txt_file()五、总结TXT 文件保存是爬虫数据持久化的基础方法其核心在于掌握 Python 文件操作的核心 API、不同打开模式的适用场景以及数据格式化、异常处理的技巧。本文通过豆瓣电影 Top250 实战案例演示了单行写入、批量写入、结构化写入、追加写入四种核心保存方式覆盖了从基础保存到异常处理、数据安全的全流程。在实际爬虫开发中需根据数据量、使用场景选择合适的保存方式小数据量、临时查看选择结构化写入提升可读性大数据量、追求效率选择批量写入减少 I/O 操作多页爬取、增量更新选择追加写入实现断点续爬生产环境必须添加异常处理确保程序稳定性。同时需认识到 TXT 文件的局限性对于结构化数据、大量数据应拓展到 CSV、JSON、数据库等保存方式。掌握 TXT 文件保存的核心逻辑能为后续更复杂的数据持久化操作奠定基础。