学会Python之后！亲朋好友都夸我厉害！用Python买到最优惠的家具

概述 excel表格： 词频统计：   爬取到的价格是string类型的，且有些价格并不明确的，所以这里需要对价格进行处理并排序，用到的list的sort(key=take_price)方法，其中key=take_price指定的方法，使用指

excel表格：

词频统计：

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爬取到的价格是string类型的，且有些价格并不明确的，所以这里需要对价格进行处理并排序，用到的List的sort(key=take_price)方法，其中key=take_price指定的方法，使用指定的方法去进行比较排序。

生成表格

这里采用的xlsxwriter库，便于图片的插入，安装pip install xlsxwriter

主要用到的方法：

xlsxwriter.Workbook("")创建excel表格。

add_worksheet("")创建工作表。

write(row,col,*args) 根据行、列坐标将数据写入单元格。

set_row(row,height) 设置行高。

set_column(first_col,last_col,wIDth) 设置列宽，first_col 指定开始列位置，last_col 指定结束列位置。

insert_image(row,image[,options]) 用于插入图片到指定的单元格

创建两个表，一个用于存放爬取的数据，一个用于存放词频。

目录下会生成 furniture.xlsx 表格

生成词频

利用jIEba分词对家具名进行分词处理，用字典保存各个名词的数量，写入到excel。

词频统计，实地去购买的时候，也可以根据相应的词汇去咨询卖家~

这篇文章用到的爬虫方面的知识还是比较基础的，excel表格的生成也是xlsxwriter库的使用，制作成表格也方便父母辈查看。当然，爬虫的数据还可以用在许多地方。

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总结

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