一、在工程目录中新建一个excel文件

二、使用python脚本程序将目标excel文件中的列头写入，本文省略该部分的code展示，可自行网上查询

三、以下code内容为：实现从接口获取到的数据值写入excel的整体步骤

       1、整体思路：

             (1)、根据每日调取接口的日期来作为excel文件中：列名为“收集日期”的值

             (2)、程序默认是每天会定时调取接口并获取接口的返回值并写入excel中(我使用的定时任务是：linux下的contab)

             (3)、针对接口异常未正确返回数据时，使用特殊符号如：NA代替并写入excel文件中(后期使用excel数据做分析时有用)

        2、完整代码如下：

import requests, xlrd, os, sys, urllib3
from datetime import date, timedelta
from xlutils.copy import copy
basedir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
sys.path.append(basedir)
from lib.mysqldb import mysqldb
from lib.public_methods import test_login
def collect_data():
  """test_rooms.test_kpi卡片下：adr指标值收集"""
  get_all_code_sql = 'select DISTINCT test_code from test_info WHERE open_flag = 1'
  test_code_all = mysqldb("test_data").selectsql(get_all_code_sql)
  test_code_list = []
  adr_insert_data_list = []
  yesterday = (date.today() + timedelta(days=-1)).strftime("%Y-%m-%d")
  adr_insert_data_list.append(yesterday)
  for j in range(len(test_code_all)):
    test_code_list.append(test_code_all[j]["test_code"])
  for m in range(len(test_code_list)):
    url = "https://www.baidu.com/test/api/data/query.json"
    header = {
      "Content-Type": "application/json;charset=UTF-8",
      "Cookie": str(test_login())
    }
    param = {
      "code": "test_rooms.test_kpi",
      "page": 1,
      "pageSize": 1000,
      "params": {
        "start_date_year": "2019",
        "start_date_month": "9",
        "start_date_day": "16",
        "end_date_year": "2019",
        "currency_type": "usd",
        "end_date_day": "16",
        "end_date_month": "9",
        "tests": "test_001"
      }
    }
    """替换请求参数中的开始日期"""
    param["params"]["start_date_year"] = str(yesterday).split("-")[0]
    param["params"]["start_date_month"] = str(yesterday).split("-")[1]
    param["params"]["start_date_day"] = str(yesterday).split("-")[2]
    """替换请求参数中的结束日期"""
    param["params"]["end_date_year"] = param["params"]["start_date_year"]
    param["params"]["end_date_month"] = param["params"]["start_date_month"]
    param["params"]["end_date_day"] = param["params"]["start_date_day"]
    param["params"]["tests"] = test_code_list[m]
    urllib3.disable_warnings()
    result = requests.post(url=url, headers=header, json=param, verify=False).json()
    if str(result["data"]["data"]) != "None":
      """adr指标值收集"""
      indicatorList = result["data"]["data"]["test_indicator_list"]
      test_actualorLast_Forecast = result["data"]["data"]["test_actual"]
      new_indicator_actualvalue = {}
      i = 0
      while i < len(indicatorList):
        dit = {indicatorList[i]: test_actualorLast_Forecast[i]}
        new_indicator_actualvalue.update(dit)
        i += 1
      if str(new_indicator_actualvalue["adr"]) == "--":
        adr_value_result = "NA"
        adr_insert_data_list.append(adr_value_result)
      else:
        adr_value_result = new_indicator_actualvalue["adr"]
        adr_insert_data_list.append(adr_value_result)
    else:
      adr_value_result = "NA"
      adr_insert_data_list.append(adr_value_result)
  """adr指标值数据收集入excel路径"""
  workbook = xlrd.open_workbook(basedir + "/data/collect_data_center.xls") # 打开工作簿
  sheets = workbook.sheet_names() # 获取工作簿中的所有表格
  worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[0]) # 获取工作簿中所有表格中的的第一个表格
  rows_old = worksheet.nrows # 获取表格中已存在的数据的行数
  new_workbook = copy(workbook) # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象
  new_worksheet = new_workbook.get_sheet(0) # 获取转化后工作簿中的第一个表格
  for i in range(0, 1):
    for j in range(0, len([adr_insert_data_list][i])):
      new_worksheet.write(i + rows_old, j, [adr_insert_data_list][i][j]) # 追加写入数据，注意是从i+rows_old行开始写入
  new_workbook.save(basedir + "/data/collect_data_center.xls") # 保存工作簿
  print("adr指标值---xls格式表格【追加】写入数据成功！")

              3、从步骤2中的代码可看出代码整体分为3个部分：

                    (1)、组装接口参数；

                    (2)、调用接口将接口返回的结果集收集在list中；

                    (3)、将收集的结果写入excel中并保存；

tips：windows与linux下excel的路径格式需要区分下，以上代码中的"/data/collect_data_center.xls"为linux环境下路径

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python实现大数据收集至excel的思路详解，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对python博客网站的支持！
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