大家好，我是浪仔，带你看看用 Python 实现爬虫数据写入 Excel 的 5 种超实用方法，每种都让人眼前一亮！
在数据分析和处理的工作中，如何将爬取的数据高效地存入 Excel，是一个绕不过去的问题。
1. 使用 Pandas
Pandas 是数据处理的神器，用它来写入 Excel 简直轻而易举。
import pandas as pd
# 模拟爬取数据
data = {'姓名': ['张三', '李四'], '年龄': [25, 30]}
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 写入 Excel
df.to_excel('data.xlsx', index=False)
优点：简单高效，特别适合结构化数据。
适用场景：小规模数据处理、简单的 Excel 报表。
2. 使用 OpenPyXL
OpenPyXL 是专门处理 Excel 文件的库，功能强大，灵活性高。
from openpyxl import Workbook
# 创建工作簿
workbook = Workbook()
sheet = workbook.active
# 写入数据
sheet['A1'] = '姓名'
sheet['B1'] = '年龄'
sheet.append(['张三', 25])
sheet.append(['李四', 30])
# 保存文件
workbook.save('data.xlsx')
优点：支持复杂的 Excel 操作，比如图表、样式等。
适用场景：需要对 Excel 进行复杂操作时。
3. 使用 XlsxWriter
XlsxWriter 提供了丰富的 Excel 功能，适合需要精细化控制的场景。
import xlsxwriter
# 创建工作簿
workbook = xlsxwriter.Workbook('data.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
# 写入数据
worksheet.write('A1', '姓名')
worksheet.write('B1', '年龄')
worksheet.write('A2', '张三')
worksheet.write('B2', 25)
# 关闭工作簿
workbook.close()
优点：支持图表、格式化等高级功能。
适用场景：生成专业报表、图表等场景。
4. 使用 ExcelWriter
ExcelWriter 是 Pandas 的一个扩展工具，用于更灵活地管理 Excel 文件。
import pandas as pd
# 模拟数据
data = {'姓名': ['张三', '李四'], '年龄': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 ExcelWriter 写入
with pd.ExcelWriter('data.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
优点：结合 Pandas 和 XlsxWriter，功能更强大。
适用场景：多表操作、复杂数据处理。
5. 使用 PyExcel
PyExcel 是一个简单易用的 Excel 处理库，专注于快速读取和写入。
import pyexcel as pe
# 模拟数据
data = [['姓名', '年龄'], ['张三', 25], ['李四', 30]]
# 写入 Excel
pe.save_as(array=data, dest_file_name='data.xlsx')
优点：简单快速，特别适合轻量级操作。
适用场景：快速导出小规模数据。
总结
这 5 种方法各有千秋，适用于不同的使用场景：
Pandas：简单高效，适合处理结构化数据。 OpenPyXL：功能丰富，支持复杂操作。 XlsxWriter：高级功能强大，适合专业报表。 ExcelWriter：结合 Pandas 和 XlsxWriter，灵活性强。 PyExcel：轻量快速，适合小规模数据处理。
不管你是需要简单的导出还是复杂的 Excel 操作，总有一款适合你。赶紧试试这些方法，让你的爬虫数据存储更高效！
