在Python 3中，我有一系列带有“固定宽度文件”的链接。它们是包含公司公共信息的网站。每行都有关于公司的信息
示例链接：
和
我在字典中有这些链接。关键是公司所在国家/地区的名称，价值是链接
for chave, valor in dict_val.items():
print (f'Region of country: {chave} - and link with information: {valor}')
Region of country: Acre - and link with information: http://idg.receita.fazenda.gov.br/orientacao/tributaria/cadastros/cadastro-nacional-de-pessoas-juridicas-cnpj/consultas/download/F.K03200UF.D71214AC
Region of country: Espírito Santo - and link with information: http://idg.receita.fazenda.gov.br/orientacao/tributaria/cadastros/cadastro-nacional-de-pessoas-juridicas-cnpj/consultas/download/F.K03200UF.D71214ES
...
我想阅读这些链接（固定宽度文件）并将内容保存为CSV文件。示例内容：
0107397388000155ASSOCIACAO CULTURAL
02073973880001552 16MARIA DO SOCORRO RODRIGUES ALVES BRAGA
0101904573000102ABREU E SILVA COMERCIO DE MEDICAMENTOS LTDA-ME - ME
02019045730001022 49JETEBERSON OLIVEIRA DE ABREU
02019045730001022 49LUZINETE SANTOS DA SILVA ABREU
0101668652000161CONSELHO ESCOLAR DA ESCOLA ULISSES GUIMARAES
02016686520001612 10REGINA CLAUDIA RAMOS DA SILVA PESSOA
0101631137000107FORTERM * REPRESENTACOES E COMERCIO LTDA
02016311370001072 49ANTONIO MARCOS GONCALVES
02016311370001072 22IVANEIDE BERNARDO DE MENEZES
但是要填充CSV列的行，我需要使用“固定宽度文件”分离和测试链接的每一行
我必须遵循以下规则：
1.如果行以“01”开头，则是包含公司注册号及其名称的行。示例："0107397388000155ASSOCIACAO CULTURAL"
1.1 - “01”表示此/
1.2 - 该行的下一个14个职位是公司代码 - 从第3位开始到16 - （07397388000155）/
1.3 - 以下150个职位是公司名称 - 从第17位开始到166结束 - （ASSOCIACAO CULTURAL）
和
2.如果该行以“02”开头，它将包含有关公司合作伙伴的信息。示例："02073973880001552 16MARIA DO SOCORRO RODRIGUES ALVES BRAGA" /
2.1 - “02”表示此/
2.2 - 接下来的十四个职位是公司注册码 - 从第3位开始到第16位结束（07397388000155）/
2.3 - 下一个数字是成员标识符代码，可以是1,2或3 - 开始和结束在第17位 - （2）/
2.4 - 接下来的十四个职位是另一个识别成员的代码 - 从第18位开始到31结束 - （“” - 在这种情况下是空的）/
2.5 - 接下来的两个位置是识别成员的另一个代码 - 从第32位开始到第33（16）位结束/
2.6 - 150个最终位置是合作伙伴的名字 - 从第34位开始到183结束（MARIA DO SOCORRO RODRIGUES ALVES BRAGA）
请在这种情况下，一种可能的策略是将每个链接保存为TXT？然后尝试分开立场？或者有更好的方法来擦除固定宽度的文件？
您可以查看任何URL解析模块。我推荐Requests，虽然你可以使用与python捆绑在一起的urllib。
考虑到这一点，您可以从页面中查看文本，并查看它不需要登录任何来自请求，它只是一个问题：
import requests
r = requests.get('Your link from receita.fazenda.gov.br')
page_text = r.text
阅读Quickstart部分请求中的更多内容。我将把“位置分离”留给你。
提示：使用正则表达式。
使用scrapy可以将链接中的内容作为流读取并处理它而不保存到文件。 scrapy的文档是here
这里还有一个相关的问题：How do you open a file stream for reading using Scrapy?