python爬蟲存儲資料庫

Ⅰ python爬蟲幾個步驟教你寫入mysql資料庫

構建Python爬蟲以將數據寫入MySQL資料庫，實現數據持久化存儲，通常有多種方式，如Excel、TXT、JSON、CSV等。然而，將數據存入MySQL資料庫提供了豐富的操作和靈活性，尤其對Python後端開發人員有益。以下是一系列步驟，幫助您熟悉整個流程。

首先，安裝PHPStudy並按照指南配置MySQL資料庫。設置用戶名和密碼，然後啟動服務。在主界面，找到MySQL客戶端並連接到本地資料庫，使用設置的用戶名和密碼。

接著，創建MySQL資料庫中的相應表結構。使用SQL語句定義表的列和屬性，確保與爬取的數據結構相匹配。

編寫一個SQL語句字元串，用於插入數據。通過Python的連接對象執行SQL語句，實現數據寫入。這里提供了一個簡單的SQL語句生成和執行函數模板，方便使用。

對於網頁數據爬取，使用如XPath等技術提取信息。在瀏覽器開發者工具中，定位所需元素，復制其選擇器或路徑。這一步是數據提取的關鍵。

下面是一個實現數據爬取和寫入資料庫的Python類示例代碼，供參考。確保按照實際需求調整代碼，以適應具體網頁結構。

最終目標是展示爬取成功，數據已正確保存到MySQL資料庫中。通過查詢資料庫驗證數據是否完整且正確。

Ⅱ Python寫爬蟲都用到什麼庫

Python爬蟲，全稱Python網路爬蟲，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或腳本，主要用於抓取證券交易數據、天氣數據、網站用戶數據和圖片數據等，Python為支持網路爬蟲正常功能實現，內置了大量的庫，主要有幾種類型。下面本篇文章就來給大家介紹。
一、Python爬蟲網路庫
Python爬蟲網路庫主要包括：urllib、requests、grab、pycurl、urllib3、httplib2、RoboBrowser、MechanicalSoup、mechanize、socket、Unirest for Python、hyper、PySocks、treq以及aiohttp等。
二、Python網路爬蟲框架
Python網路爬蟲框架主要包括：grab、scrapy、pyspider、cola、portia、restkit以及demiurge等。
三、HTML/XML解析器?
●lxml：C語言編寫高效HTML/ XML處理庫。支持XPath。
●cssselect：解析DOM樹和CSS選擇器。
●pyquery：解析DOM樹和jQuery選擇器。
●BeautifulSoup：低效HTML/ XML處理庫，純Python實現。
●html5lib：根據WHATWG規范生成HTML/ XML文檔的DOM。該規范被用在現在所有的瀏覽器上。
●feedparser：解析RSS/ATOM feeds。
●MarkupSafe：為XML/HTML/XHTML提供了安全轉義的字元串。
●xmltodict：一個可以讓你在處理XML時感覺像在處理JSON一樣的Python模塊。
●xhtml2pdf：將HTML/CSS轉換為PDF。
●untangle：輕松實現將XML文件轉換為Python對象。
四、文本處理
用於解析和操作簡單文本的庫。
●difflib：（Python標准庫）幫助進行差異化比較。
●Levenshtein：快速計算Levenshtein距離和字元串相似度。
●fuzzywuzzy：模糊字元串匹配。
●esmre：正則表達式加速器。
●ftfy：自動整理Unicode文本，減少碎片化。
五、特定格式文件處理
解析和處理特定文本格式的庫。
●tablib：一個把數據導出為XLS、CSV、JSON、YAML等格式的模塊。
●textract：從各種文件中提取文本，比如 Word、PowerPoint、PDF等。
●messytables：解析混亂的表格數據的工具。
●rows：一個常用數據介面，支持的格式很多（目前支持CSV，HTML，XLS，TXT：將來還會提供更多！）。

Ⅲ python爬蟲用什麼庫

以下是爬蟲經常用到的庫

請求庫

1. requests

requests庫應該是現在做爬蟲最火最實用的庫了，非常的人性化。有關於它的使用我之前也寫過一篇文章 一起看看Python之Requests庫 ，大家可以去看一下。

2.urllib3

urllib3是一個非常強大的http請求庫，提供一系列的操作URL的功能。

3.selenium

自動化測試工具。一個調用瀏覽器的 driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。

對於這個庫並非只是Python才能用，像JAVA、Python、C#等都能夠使用selenium這個庫

4.aiohttp

基於 asyncio 實現的 HTTP 框架。非同步操作藉助於 async/await 關鍵字，使用非同步庫進行數據抓取，可以大大提高效率。

這個屬於進階爬蟲時候必須掌握的非同步庫。有關於aiohttp的詳細操作，可以去官方文檔：https://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/

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解析庫

1、beautifulsoup

html 和 XML 的解析,從網頁中提取信息，同時擁有強大的API和多樣解析方式。一個我經常使用的解析庫，對於html的解析是非常的好用。對於寫爬蟲的人來說這也是必須掌握的庫。

2、lxml

支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高。

3、pyquery

jQuery 的 Python 實現，能夠以 jQuery 的語法來操作解析 HTML 文檔，易用性和解析速度都很好。

數據存儲

1、pymysql

官方文檔：https://pymysql.readthedocs.io/en/latest/

一個純 Python 實現的 MySQL 客戶端操作庫。非常的實用、非常的簡單。

2、pymongo

官方文檔：https://api.mongodb.com/python/

顧名思義，一個用於直接連接 mongodb 資料庫進行查詢操作的庫。

3、redismp

redis-mp是將redis和json互轉的工具；redis-mp是基於ruby開發，需要ruby環境，而且新版本的redis-mp要求2.2.2以上的ruby版本，centos中yum只能安裝2.0版本的ruby。需要先安裝ruby的管理工具rvm安裝高版本的ruby。

Ⅳ 爬蟲都可以干什麼

爬蟲可以做的是以下四種：

1、收集數據：Python爬蟲程序可用於收集數據，這是最直接和最常用的方法。由於爬蟲程序是一個程序，程序運行得非常快，不會因為重復的事情而感到疲倦，因此使用爬蟲程序獲取大量數據變得非常簡單、快速。
2、數據儲存：Python爬蟲可以將從各個網站收集的數據存入原始頁面資料庫。其中的頁面數據與用戶瀏覽器得到的HTML是完全一樣的。注意：搜索引擎蜘蛛在抓取頁面時，也做一定的重復內容檢測，一旦遇到訪問許可權很低的網站上有大量抄襲、採集或者復制的內容，很可能就不再爬行。
3、網頁預處理：Python爬蟲可以將爬蟲抓取回來的頁面，進行各種步驟的預處理。比如提取文字、中文分詞、消除噪音、索引處理、特殊文字處理等。
4、提供檢索服務、網站排名：Python爬蟲在對信息進行組織和處理之後，為用戶提供關鍵字檢索服務，將用戶檢索相關的信息展示給用戶。同時可以根據頁面的PageRank值來進行網站排名，這樣Rank值高的網站在搜索結果中會排名較前，當然也可以直接使用Money購買搜索引擎網站排名。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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Ⅳ python爬取數據後儲存數據到mysql資料庫後如何覆蓋舊

python爬取數據後儲存數據到mysql資料庫後添加新數缺基卜據覆蓋舊。
1、先根據PRIMARY_KEY或UNIQUE欄位查詢庫里是否存在數據（select）。
2、如果存在數據鋒螞，則更改許要更改的欄位（update）。
3、如果不粗在數據，則進行添伏穗加新數據（insert）。

Ⅵ Python 爬蟲進階篇——diskcache緩存

在Python爬蟲進階篇中，我們深入探討了緩存技術，特別是diskcache，一個基於磁碟的緩存庫。本文旨在幫助提高爬蟲的效率，通過減少不必要的網路請求。diskcache的核心在於使用磁碟空間作為緩存，有效利用系統中可能被浪費的空餘磁碟空間，為爬蟲應用提供高效的數據存儲和檢索能力。

安裝與初始化

diskcache的安裝非常簡單，只需要通過Python的包管理工具即可完成。初始化diskcache時，只需提供目錄路徑，系統將自動創建所需的目錄結構，以確保緩存數據的安全存儲。

緩存操作

在diskcache中，創建和獲取緩存數據的操作簡單明了。初始化後，通過`diskcache.Cache`類輕松進行緩存的設置與獲取。設置緩存時，需要指定鍵值、值、過期時間、讀取模式、標簽和重試策略等參數。獲取緩存時，只需指定鍵值，diskcache將返回相應的緩存數據，若數據不存在，可設置默認返回值。

更新與添加緩存

diskcache提供`touch`方法用於更新緩存的時間戳，以及`add`方法用於在確保緩存不存在時添加新的數據。`add`方法的獨特之處在於它首先檢查緩存是否已過期，只有在緩存未過期或不存在的情況下才會添加新的數據，確保了數據的一致性和有效性。

增量與減量操作

對於需要數值操作的緩存場景，diskcache提供了`incr`和`decr`方法，用於實現數據的原子性增量和減量。這些方法確保在操作過程中數據的一致性和完整性，適用於需要實時更新計數器等場景。

刪除緩存

當不再需要某些緩存數據時，diskcache提供了`delete`和`pop`方法進行數據的刪除。`delete`方法用於刪除指定的鍵值，並返回操作是否成功的標志；`pop`方法則用於刪除指定鍵值的緩存並返回其值，若鍵值不存在則返回默認值。

過期緩存的處理

diskcache中的過期緩存不會被實際刪除，而是被系統過濾，以節省資源。如果需要清除大量過期緩存，可以使用`expire`方法，該方法允許指定刪除時間范圍，清理不再使用的數據，釋放磁碟空間。

總結與應用

總結來說，diskcache是一個功能強大、易於使用的磁碟緩存庫，特別適合Python爬蟲應用。它能夠顯著提高爬蟲的效率，減少重復請求，節省資源。對於爬取大型網站或進行腳本測試時，diskcache是不可或缺的工具，有助於構建更高效、更可持續的爬蟲系統。