本篇内容介绍了“怎么用Python采集web质量数据到Excel表”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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Python脚本编写前的准备：
1、由于pycurl是下载下来直接安装的，这里就不写了，比较简单。
2、安装xlsxwriter模块（需可连接Internet）
3、采集数据的脚本如下：
# _._ coding:utf-8 _._
import os,sys
import pycurl
import xlsxwriter
URL="www.baidu.com" #探测目标的url，需要探测哪个目标，这里改哪个即可
c = pycurl.Curl() #创建一个curl对象
c.setopt(pycurl.URL, URL) #定义请求的url常量
c.setopt(pycurl.CONNECTTIMEOUT, 10) #定义请求连接的等待时间
c.setopt(pycurl.TIMEOUT, 10) #定义请求超时时间
c.setopt(pycurl.NOPROGRESS, 1) #屏蔽下载进度条
c.setopt(pycurl.FORBID_REUSE, 1) #完成交互后强制断开连接，不重用
c.setopt(pycurl.MAXREDIRS, 1) #指定HTTP重定向的最大数为1
c.setopt(pycurl.DNS_CACHE_TIMEOUT, 30)
#创建一个文件对象，以’wb’方式打开，用来存储返回的http头部及页面内容
indexfile = open(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))+"/content.txt","wb")
c.setopt(pycurl.WRITEHEADER, indexfile) #将返回的http头部定向到indexfile文件
c.setopt(pycurl.WRITEDATA, indexfile) #将返回的html内容定向到indexfile文件
c.perform()
NAMELOOKUP_TIME = c.getinfo(c.NAMELOOKUP_TIME) #获取DNS解析时间
CONNECT_TIME = c.getinfo(c.CONNECT_TIME) #获取建立连接时间
TOTAL_TIME = c.getinfo(c.TOTAL_TIME) #获取传输的总时间
HTTP_CODE = c.getinfo(c.HTTP_CODE) #获取HTTP状态码
SIZE_DOWNLOAD = c.getinfo(c.SIZE_DOWNLOAD) #获取下载数据包大小
HEADER_SIZE = c.getinfo(c.HEADER_SIZE) #获取HTTP头部大小
SPEED_DOWNLOAD=c.getinfo(c.SPEED_DOWNLOAD) #获取平均下载速度
print u"HTTP状态码: %s" %(HTTP_CODE) #输出状态码
print u"DNS解析时间: %.2f ms" %(NAMELOOKUP_TIME*1000) #输出DNS解析时间
print u"建立连接时间: %.2f ms" %(CONNECT_TIME*1000) #输出建立连接时间
print u"传输结束总时间: %.2f ms" %(TOTAL_TIME*1000) #输出传输结束总时间
print u"下载数据包大小: %d bytes/s" %(SIZE_DOWNLOAD) #输出下载数据包大小
print u"HTTP头部大小: %d byte" %(HEADER_SIZE) #输出HTTP头部大小
print u"平均下载速度: %d bytes/s" %(SPEED_DOWNLOAD) #输出平均下载速度
indexfile.close() #关闭文件
c.close() #关闭curl对象
f = file('chart.txt','a') #打开一个chart.txt文件，以追加的方式
f.write(str(HTTP_CODE)+','+str(NAMELOOKUP_TIME*1000)+','+str(CONNECT_TIME*1000)+','+str(TOTAL_TIME*1000)+','+str(SIZE_DOWNLOAD/1024)+','+str(HEADER_SIZE)+','+str(SPEED_DOWNLOAD/1024)+'\n') #将上面输出的结果写入到chart.txt文件
f.close() #关闭chart.txt文件
workbook = xlsxwriter.Workbook('chart.xlsx') #创建一个chart.xlsx的excel文件
worksheet = workbook.add_worksheet() #创建一个工作表对象，默认为Sheet1
chart = workbook.add_chart({'type': 'column'}) #创建一个图表对象
title = [URL , u' HTTP状态码',u' DNS解析时间',u' 建立连接时间',u' 传输结束时间',u' 下载数据包大小',u' HTTP头部大小',u' 平均下载速度'] #定义数据表头列表
format=workbook.add_format() #定义format格式对象
format.set_border(1) #定义format对象单元格边框加粗(1像素)的格式
format_title=workbook.add_format() #定义format_title格式对象
format_title.set_border(1) #定义format_title对象单元格边框加粗(1像素)的格式
format_title.set_bg_color('#00FF00') #定义format_title对象单元格背景颜色为’#cccccc’
format_title.set_align('center') #定义format_title对象单元格居中对齐的格式
format_title.set_bold() #定义format_title对象单元格内容加粗的格式
worksheet.write_row(0, 0,title,format_title) #将title的内容写入到第一行
f = open('chart.txt','r') #以只读的方式打开chart.txt文件
line = 1 #定义变量line等于1
for i in f: #开启for循环读文件
head = [line] #定义变量head等于line
lineList = i.split(',') #将字符串转化为列表形式
lineList = map(lambda i2:int(float(i2.replace("\n", ''))), lineList) #将列表中的最后\n删除,将小数点后面的数字删除,将浮点型转换成整型
lineList = head + lineList #两个列表相加
worksheet.write_row(line, 0, lineList, format) #将数据写入到execl表格中
line += 1
average = [u'平均值', '=AVERAGE(B2:B' + str((line - 1)) +')', '=AVERAGE(C2:C' + str((line - 1)) +')', '=AVERAGE(D2:D' + str((line - 1)) +')', '=AVERAGE(E2:E' + str((line - 1)) +')', '=AVERAGE(F2:F' + str((line - 1)) +')', '=AVERAGE(G2:G' + str((line - 1)) +')', '=AVERAGE(H2:H' + str((line - 1)) +')'] #求每一列的平均值
worksheet.write_row(line, 0, average, format) #在最后一行数据下面写入平均值
f.close() #关闭文件
def chart_series(cur_row, line): #定义一个函数
chart.add_series({
'categories': '=Sheet1!$B$1:$H$1', #将要输出的参数作为图表数据标签（X轴）
'values': '=Sheet1!$B$'+cur_row+':$H$'+cur_row, #获取B列到H列的数据
'line': {'color': 'black'}, #线条颜色定义为black
'name': '=Sheet1!$A'+ cur_row, #引用业务名称为图例项
})
for row in range(2, line + 1): #从第二行开始到最后一次取文本中的行的数据系列函数调用
chart_series(str(row), line)
chart.set_size({'width':876,'height':287}) #定义图表的宽度及高度
worksheet.insert_chart(line + 2, 0, chart) #在最后一行数据下面的两行处插入图表
workbook.close() #关闭execl文档4、运行脚本后，会在脚本所在的目录下产生三个文件，两个是txt文本文件，一个是Excel文件，执行脚本后，会显示如下信息：
5、当前目录下产生的文件如下：
其中，两个txt格式的文件都是为了给Excel做铺垫的，所以可以选择性忽略即可，主要是看Excel中的数据。Excel中的数据如下（以下是执行6次脚本后的显示结果，也就是说探测了6次）：
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