1、输入import-xlsxwriter。
2、输入excel的for循环。
3、excel收入的文件为格式化数据，在爬取数据后需要提前清洗数据。注意，excel是从1开始的列。使用xlwt模块的主要代码，整个过程就是模拟手动将数据一个个填写到Excel的单元格中，然后保存该Excel文件。
近期,笔者到一些数据竞赛网站进行观察学习,发现很多数据是以csv文件处理的(废话).因而,磨刀不误砍柴工,笔者先对Python的csv库进行学习.
csv模块实现了CSV格式表单数据的读写.这可以以一个兼容Excel的方式读写其数据文件,csv模块中的reader和writer类被用来读写序列化的数据.也可以使用DictReader类和DictWriter类以字典的方式读取数据.
返回一个reader对象,该对象逐行遍历csvfile(文件和列表均适用,但是文件的话应该newline=''.
默认每一行读取一个字符串组成的列表(而非数值,除非修改QUOTE_NONUMERIC).
返回一个writer对象,负责将数据在给定的文件类对象上转换成带分隔符的字符串.csvfile(只要该对象有write()方法,文件的话应该newline=''.)
这两个方法可以把name字符串和dialect关联/脱钩.dialect可以是Dialect的子类,或者fmtparams的关键字参数.
返回一个Dialect对象为name的变种,若其未注册,抛出Error.
返回已经注册的所有变种的 名称
返回当前解析器允许的最大字段大小,如果制定了参数,参数将成为新的最大字段大小.
该对象操作上类似reader,但是把每行中的信息映射到一个字典,字典的键由fieldnames给出
fieldname的参数是一个序列sequence [1] ,如果参数缺省,默认第一行的值作为字段名.
如果某一行中的字段多于字段名(比如说约定有5项属性,但是这一行却出现了6个数据)，则其余字段将放入列表中，字段名由 restkey 指定（默认为 None）。如果非空白行的字段少于字段名，则缺少的值将用 None 填充。
#其实这玩意应该就跟各种填表里面的备注用法差不多.
3.8中返回的行是dict类型.
该对象操作上类似reader,但是把每行中的信息映射到一个字典,字典的键由fieldnames给出,fieldname参数是不可缺省的.restval用来指定字典缺少键的时候要写入的值.extrasaction用于指定关键键在fieldname中找不到的情况的处理机制.'raise'引发ValueError,而'ignore'则会被忽略.
这个类被用来瑞段csv文件的格式
以下诸类均在括号中标注了在其变种注册表中的名称
定义了Excel生成的csv文件的常规属性.('excel')
定义了Excel生成的,tab分割的csv文件的常规属
性.('excel-tab')
定义了UNIX系统上生成的csv文件的常规属性('unix'):
任意可能发生的csv库函数错误.
参考链接
Python3.8.2文档中关于csv库的相关文档
作为超级APP，微信已经成了移动互联网的入口。而我们也早已习惯通过微信收发图片与视频等多媒体文件。身为一名屌丝通信狗，经常出差海外，跟家人的沟通方式主要就靠微信了，每当累了或抑郁了，打开微信看看媳妇儿和孩子的视频照片，就觉得开心多了。最终，微信变得越来越臃肿，视频与图片也必须早点保存到手机或者电脑。但是最终导出的文件命名是让人相当崩溃的。。。
是能忍 孰不能忍 ，作为一名有(xia)抱(zhe)负(teng)的屌丝，是绝不能容忍这么杂乱的文件命名的，也绝不可能因此就对这些文件逐一手动重命名的。
作为批量处理文件的利器，当然非Python莫属了，而且有一堆优质库可供调用，基本搜索一下能解决90%需求。对于这个需求初始想法是直接通过os库获取文件的创始时间，依此来重新命名文件，可是最终发现os库获取的是文件第一次拷贝到系统的时间，并非文件的初始创建时间。比如，2016-09-10日19：00：23拷贝2016-06-16日10：00：00拍摄的视频文件到系统硬盘，系统就记录其时间为2016-09-10日19：00：23，并非6月16日。
上网搜了很久，发现使用exif与ffmpeg可以分别对照片与视频提取初始创建时间：
Exif是用来存储数码照片的属性信息与拍摄数据的，可以附加于JPEG、TIFF、RIFF等文件之中，为其增加有关数码相机拍摄信息的内容和索引图或图像处理软件的版本信息 。
使用exif工具查询当前目录下的pic1.png文件可以得到如下信息：
MacBook:BaiduYun meixuhong$ exif -i pic1.png
显然获取到照片拍摄时间为2016:03:08 21:22:46。
ffmpeg自然不用多说，一款开源的牛逼哄哄的绝大多数开发者与公司都在用的音频解码软件。使用它解析视频文件自然也不在话下。如使用它解析1.mov文件，则会输出如下信息：
MacBook:BaiduYun meixuhong$ ffmpeg -i 1.mov
获取到视频文件拍摄于2016-07-10 09:36:54。
这俩工具当然无懈可击，可是要想用python解析的话就得使用进程调用它们，而且只能将输出结果保存在文本中，那如果有300个文件就得要输出300个文本文件，很复杂，显然不是我要的结果，需要换思路。
Hachoir is a Python library to view and edit a binary stream field by field. In other words, Hachoir allows you to “browse” any binary stream just like you browse directories and files.
即是说使用Hachoir可以直接查看文件的二进制文件，提取文件的 metadata 即可获取到数码照片与视频的初始创建时间了。
实现过程到还是到我的项目主页 Github 一览吧。
执行完Python脚本，再来看各个文件名，以具体拍照时间格式严格命名并排序，感觉整个世界瞬间变得美好了。
