编写数据提取软件的方法可以分为几个步骤，具体取决于你想要从哪种类型的数据源中提取数据以及你希望软件具备哪些功能。以下是一些常见的方法和工具：
1. 使用现有的数据提取工具
Excel数据提取
Microsoft Excel：可以使用鼠标选中需要提取复制的区域进行数据提取。对于手机操作，可以使用AI识别王应用等工具来识别和提取Excel文件中的数据。
数据提取助手：这是一款简单易用的Excel数据提取软件，支持快速提取Excel文件中的数据，具有自动保留需要的数据、查询功能和导出表格等功能。
Web数据提取
BasicScraper：这是一个用于从HTML页面中提取数据的工具，支持发出HTTP请求、解析HTML并使用用户指定的类和标签提取内容。
FireCrawlScraper：基于异步抓取的扩展版，适用于大规模、高效率的数据收集。
JinaReader：集成了智能内容提取功能，可以对抓取的数据进行总结和分析。
文本数据提取
Python：使用正则表达式和re模块中的函数（如`re.findall（）`和`re.search（）`）来匹配和提取文本中的数字。
R语言：使用库函数如`stringr`和`dplyr`来轻松提取带有特定模式的数字。
Java：使用正则表达式的`Pattern`和`Matcher`类来进行模式匹配和数据提取。
MATLAB：使用正则表达式和字符串处理函数（如`regexp`和`str2double`）来提取数字。
2. 使用API进行数据提取
如果你的数据存储在提供API的服务中，可以通过编写脚本或程序来调用这些API进行数据提取。例如，使用Python的`requests`库发送HTTP请求并获取数据。
3. 编写自定义的数据提取软件
使用编程语言
Python：可以使用`pandas`库来读取和处理Excel文件，提取特定列的数据。
R语言：可以使用`dplyr`包进行数据清洗和提取。
Java：可以使用`java.util.regex`包进行正则表达式匹配和数据提取。
使用Web抓取框架
Scrapy：一个用于网络爬取的框架，可以用于从网站中提取数据。
BeautifulSoup：一个用于解析HTML和XML文档的库，常与`requests`库一起使用进行Web数据抓取。
4. 数据提取软件的开发
使用开发工具
Visual Studio：提供丰富的库和工具，适合开发复杂的软件。
PyCharm：一个用于Python开发的IDE，提供代码自动完成和调试功能。
遵循步骤
需求分析：
明确需要提取的数据类型、数据源和提取规则。
设计软件架构：
确定软件的功能模块和用户界面设计。
编写代码：
根据设计进行编码，实现数据提取功能。
测试与优化：
对软件进行测试，确保其稳定性和效率。
发布与维护：
发布软件，并根据用户反馈进行维护和更新。
建议
选择合适的工具：根据数据源和需求选择合适的工具，可以大大提高开发效率。
注重用户体验：设计简洁易用的用户界面，提供良好的用户体验。
确保数据安全性：在处理敏感数据时，确保数据的安全性和隐私保护。
通过以上步骤和方法，你可以编写出适合自己需求的数据提取软件。