本篇內容介紹了“怎么用Python采集web質量數據到Excel表”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

Python腳本編寫前的準備：

• 下載pycurl模塊，直接雙擊安裝即可。

• xlsxwriter使用pip命令安裝，此處需要注意環境變量是否配置。

1、由于pycurl是下載下來直接安裝的，這里就不寫了，比較簡單。
2、安裝xlsxwriter模塊（需可連接Internet）

3、采集數據的腳本如下：

# _._ coding:utf-8 _._
import os,sys
import pycurl
import xlsxwriter

URL="www.baidu.com"            #探測目標的url，需要探測哪個目標，這里改哪個即可
c = pycurl.Curl()                     #創建一個curl對象
c.setopt(pycurl.URL, URL)             #定義請求的url常量
c.setopt(pycurl.CONNECTTIMEOUT, 10)  #定義請求連接的等待時間
c.setopt(pycurl.TIMEOUT, 10)          #定義請求超時時間 
c.setopt(pycurl.NOPROGRESS, 1)       #屏蔽下載進度條
c.setopt(pycurl.FORBID_REUSE, 1)      #完成交互后強制斷開連接，不重用
c.setopt(pycurl.MAXREDIRS, 1)         #指定HTTP重定向的大數為1
c.setopt(pycurl.DNS_CACHE_TIMEOUT, 30)
#創建一個文件對象，以’wb’方式打開，用來存儲返回的http頭部及頁面內容
indexfile = open(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))+"/content.txt","wb")
c.setopt(pycurl.WRITEHEADER, indexfile)  #將返回的http頭部定向到indexfile文件
c.setopt(pycurl.WRITEDATA, indexfile)    #將返回的html內容定向到indexfile文件
c.perform()

NAMELOOKUP_TIME = c.getinfo(c.NAMELOOKUP_TIME)  #獲取DNS解析時間
CONNECT_TIME = c.getinfo(c.CONNECT_TIME)   #獲取建立連接時間
TOTAL_TIME = c.getinfo(c.TOTAL_TIME)        #獲取傳輸的總時間
HTTP_CODE = c.getinfo(c.HTTP_CODE)     #獲取HTTP狀態碼
SIZE_DOWNLOAD = c.getinfo(c.SIZE_DOWNLOAD)   #獲取下載數據包大小
HEADER_SIZE = c.getinfo(c.HEADER_SIZE)    #獲取HTTP頭部大小
SPEED_DOWNLOAD=c.getinfo(c.SPEED_DOWNLOAD)   #獲取平均下載速度

print u"HTTP狀態碼: %s" %(HTTP_CODE)  #輸出狀態碼
print u"DNS解析時間: %.2f ms" %(NAMELOOKUP_TIME*1000)  #輸出DNS解析時間
print u"建立連接時間: %.2f ms" %(CONNECT_TIME*1000)  #輸出建立連接時間
print u"傳輸結束總時間: %.2f ms" %(TOTAL_TIME*1000)   #輸出傳輸結束總時間
print u"下載數據包大小: %d bytes/s" %(SIZE_DOWNLOAD)  #輸出下載數據包大小
print u"HTTP頭部大小: %d byte" %(HEADER_SIZE)   #輸出HTTP頭部大小
print u"平均下載速度: %d bytes/s" %(SPEED_DOWNLOAD)  #輸出平均下載速度
indexfile.close()          #關閉文件
c.close()                #關閉curl對象

f = file('chart.txt','a')     #打開一個chart.txt文件，以追加的方式
f.write(str(HTTP_CODE)+','+str(NAMELOOKUP_TIME*1000)+','+str(CONNECT_TIME*1000)+','+str(TOTAL_TIME*1000)+','+str(SIZE_DOWNLOAD/1024)+','+str(HEADER_SIZE)+','+str(SPEED_DOWNLOAD/1024)+'\n')               #將上面輸出的結果寫入到chart.txt文件
f.close()                #關閉chart.txt文件

workbook = xlsxwriter.Workbook('chart.xlsx')   #創建一個chart.xlsx的excel文件      
worksheet = workbook.add_worksheet()      #創建一個工作表對象，默認為Sheet1
chart = workbook.add_chart({'type': 'column'})  #創建一個圖表對象

title = [URL , u' HTTP狀態碼',u' DNS解析時間',u' 建立連接時間',u' 傳輸結束時間',u' 下載數據包大小',u' HTTP頭部大小',u' 平均下載速度']   #定義數據表頭列表

format=workbook.add_format()    #定義format格式對象
format.set_border(1)      #定義format對象單元格邊框加粗(1像素)的格式

format_title=workbook.add_format()   #定義format_title格式對象
format_title.set_border(1)   #定義format_title對象單元格邊框加粗(1像素)的格式
format_title.set_bg_color('#00FF00')  #定義format_title對象單元格背景顏色為’#cccccc’

format_title.set_align('center')   #定義format_title對象單元格居中對齊的格式
format_title.set_bold()         #定義format_title對象單元格內容加粗的格式

worksheet.write_row(0, 0,title,format_title)    #將title的內容寫入到第一行

f = open('chart.txt','r')          #以只讀的方式打開chart.txt文件
line = 1                   #定義變量line等于1
for i in f:                  #開啟for循環讀文件
    head = [line]           #定義變量head等于line
    lineList = i.split(',')       #將字符串轉化為列表形式
    lineList = map(lambda i2:int(float(i2.replace("\n", ''))), lineList)  #將列表中的最后\n刪除,將小數點后面的數字刪除,將浮點型轉換成整型
    lineList = head + lineList                                  #兩個列表相加
    worksheet.write_row(line, 0, lineList, format)              #將數據寫入到execl表格中
    line += 1

average = [u'平均值', '=AVERAGE(B2:B' + str((line - 1)) +')', '=AVERAGE(C2:C' + str((line - 1)) +')', '=AVERAGE(D2:D' + str((line - 1)) +')', '=AVERAGE(E2:E' + str((line - 1)) +')', '=AVERAGE(F2:F' + str((line - 1)) +')', '=AVERAGE(G2:G' + str((line - 1)) +')', '=AVERAGE(H2:H' + str((line - 1)) +')']           #求每一列的平均值
worksheet.write_row(line, 0, average, format)    #在最后一行數據下面寫入平均值
f.close()            #關閉文件

def chart_series(cur_row, line):     #定義一個函數
    chart.add_series({
        'categories': '=Sheet1!$B$1:$H$1',    #將要輸出的參數作為圖表數據標簽（X軸）
        'values':     '=Sheet1!$B$'+cur_row+':$H$'+cur_row,   #獲取B列到H列的數據        
        'line':       {'color': 'black'},           #線條顏色定義為black
        'name':    '=Sheet1!$A'+ cur_row,                  #引用業務名稱為圖例項
    })

for row in range(2, line + 1):  #從第二行開始到最后一次取文本中的行的數據系列函數調用
    chart_series(str(row), line)

chart.set_size({'width':876,'height':287})    #定義圖表的寬度及高度

worksheet.insert_chart(line + 2, 0, chart)    #在最后一行數據下面的兩行處插入圖表
workbook.close()                     #關閉execl文檔

4、運行腳本后，會在腳本所在的目錄下產生三個文件，兩個是txt文本文件，一個是Excel文件，執行腳本后，會顯示如下信息：

5、當前目錄下產生的文件如下：

其中，兩個txt格式的文件都是為了給Excel做鋪墊的，所以可以選擇性忽略即可，主要是看Excel中的數據。Excel中的數據如下（以下是執行6次腳本后的顯示結果，也就是說探測了6次）：

“怎么用Python采集web質量數據到Excel表”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注創新互聯網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！

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