在 Python 中从 URL 下载 CSV
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在 Python 中使用
pandas.read_csv()
函数从 URL 下载 CSV 文件 -
在 Python 中使用
urllib
和csv
模块从 URL 下载 CSV 文件 -
在 Python 中使用
requests
和csv
模块从 URL 下载 CSV 文件 - 结论
我们可以使用不同的模块,如 requests
、urllib
等,在 Python 中从 Web 读取数据。逗号分隔的文本文件 (CSV) 是可以使用 Pandas 包读入 DataFrame 的数据文件。
本教程演示如何从 Python 中的 URL 下载 CSV 文件。
在 Python 中使用 pandas.read_csv()
函数从 URL 下载 CSV 文件
Pandas 模块中的 read_csv()
函数可以从不同来源读取 CSV 文件并将结果存储在 Pandas DataFrame 中。
我们可以通过直接在函数中提供 URL 来使用此函数从 Python 中的 URL 下载 CSV 文件。
代码:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://sample.com/file.csv')
上面的代码将从提供的 URL 下载 CSV 文件并将其存储在 DataFrame df
中。
在 Python 中使用 urllib
和 csv
模块从 URL 下载 CSV 文件
urllib
模块用于在 Python 中处理和获取来自不同协议的 URL。我们可以使用 urllib.urlopen()
函数来创建到 URL 的连接并读取其内容。
可以使用 csv
模块处理此响应。csv
模块适用于 Python 中的 CSV 文件。
它可以使用 csv.reader()
函数解析响应。然后我们可以一次显示解析结果或一次遍历内容一行。
代码:
import urllib
import csv
res = urllib.urlopen('https://sample.com/file.csv')
data = csv.reader(res)
在 Python 中使用 requests
和 csv
模块从 URL 下载 CSV 文件
requests
是 Python 中另一个可以从 URL 获取数据的模块。它是一个简单的 HTTP 库,具有更好的错误处理能力。
我们可以使用该模块中的 get()
函数从 CSV 文件的给定 URL 获取响应。我们使用 iter_lines()
函数来遍历 get()
函数获取的响应内容。
然后使用 csv.reader()
函数再次解析此内容,以获取适当格式的最终数据。
代码:
import requests
import csv
res = requests.get('https://sample.com/file.csv')
t = res.iter_lines()
data = csv.reader(text, delimiter=',')
结论
我们讨论了如何在 Python 中从 URL 下载 CSV 文件。pandas.read_csv()
函数是最直接的方法,因为它会自动获取文件并将其存储在 DataFrame 中。
其他方法要求我们获取响应并使用 Python 中的 csv
模块对其进行解析以获得最终结果。
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