在Python中，直接根据网页内容导出为PDF或XLSX格式通常涉及几个步骤。首先，你需要抓取网页内容，然后将其解析成适合导出到PDF或XLSX的结构。下面是一些示例代码，展示如何完成这些任务。
网页内容抓取
你可以使用requests库来抓取网页内容，使用BeautifulSoup来解析HTML。
python
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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
导出为PDF
对于PDF导出，你可以使用weasyprint库，它可以将HTML内容转换为PDF。首先，你需要安装weasyprint：
bash
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pip install weasyprint
然后，你可以使用以下代码将网页内容转换为PDF：
python
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# 抓取网页内容
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
response.raise_for_status() # 检查请求是否成功# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
html_content = str(soup) # 将BeautifulSoup对象转换为字符串# 将HTML内容保存为临时文件with open('webpage.html', 'w', encoding='utf-8') as file:
file.write(html_content)
# 使用weasyprint将HTML转换为PDFimport weasyprint
weasyprint.HTML(filename='webpage.html').write_pdf('webpage.pdf')
导出为XLSX
对于XLSX导出，你可以先将网页内容解析为表格形式（例如使用pandas的DataFrame），然后使用openpyxl或xlsxwriter库将其导出为XLSX文件。首先，你需要安装这些库（如果尚未安装）：
bash
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pip install pandas openpyxl
然后，你可以使用以下代码将网页内容转换为XLSX：
python
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import pandas as pd
# 假设网页内容是一个表格，你需要将其解析为二维列表或字典列表# 这里只是一个示例，你需要根据实际的网页结构来解析数据
data = [
{'Column1': 'Value1', 'Column2': 'Value2'},
{'Column1': 'Value3', 'Column2': 'Value4'},
]
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 导出到XLSX文件
df.to_excel('webpage.xlsx', index=False)
请注意，上面的代码示例假设网页内容可以直接转换为表格形式。实际上，网页内容可能更加复杂，包含各种元素和布局，因此你可能需要编写更复杂的解析逻辑来提取所需的数据。
此外，如果你想要保持网页的原始样式（包括字体、颜色、布局等）在PDF中，那么使用weasyprint是一个不错的选择。但是，对于XLSX格式，由于它是一个表格格式，通常只能保留表格数据，而无法保留原始的网页样式。你需要将数据转换为适合表格表示的形式。
最后，请注意遵守网站的robots.txt文件和使用条款，确保你的爬虫行为是合法和道德的。在抓取大量数据或敏感数据时，最好先获得网站的明确许可。