python爬虫存储数据库

Ⅰ python爬虫几个步骤教你写入mysql数据库

构建Python爬虫以将数据写入MySQL数据库，实现数据持久化存储，通常有多种方式，如Excel、TXT、JSON、CSV等。然而，将数据存入MySQL数据库提供了丰富的操作和灵活性，尤其对Python后端开发人员有益。以下是一系列步骤，帮助您熟悉整个流程。

首先，安装PHPStudy并按照指南配置MySQL数据库。设置用户名和密码，然后启动服务。在主界面，找到MySQL客户端并连接到本地数据库，使用设置的用户名和密码。

接着，创建MySQL数据库中的相应表结构。使用SQL语句定义表的列和属性，确保与爬取的数据结构相匹配。

编写一个SQL语句字符串，用于插入数据。通过Python的连接对象执行SQL语句，实现数据写入。这里提供了一个简单的SQL语句生成和执行函数模板，方便使用。

对于网页数据爬取，使用如XPath等技术提取信息。在浏览器开发者工具中，定位所需元素，复制其选择器或路径。这一步是数据提取的关键。

下面是一个实现数据爬取和写入数据库的Python类示例代码，供参考。确保按照实际需求调整代码，以适应具体网页结构。

最终目标是展示爬取成功，数据已正确保存到MySQL数据库中。通过查询数据库验证数据是否完整且正确。

Ⅱ Python写爬虫都用到什么库

Python爬虫，全称Python网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或脚本，主要用于抓取证券交易数据、天气数据、网站用户数据和图片数据等，Python为支持网络爬虫正常功能实现，内置了大量的库，主要有几种类型。下面本篇文章就来给大家介绍。
一、Python爬虫网络库
Python爬虫网络库主要包括：urllib、requests、grab、pycurl、urllib3、httplib2、RoboBrowser、MechanicalSoup、mechanize、socket、Unirest for Python、hyper、PySocks、treq以及aiohttp等。
二、Python网络爬虫框架
Python网络爬虫框架主要包括：grab、scrapy、pyspider、cola、portia、restkit以及demiurge等。
三、HTML/XML解析器?
●lxml：C语言编写高效HTML/ XML处理库。支持XPath。
●cssselect：解析DOM树和CSS选择器。
●pyquery：解析DOM树和jQuery选择器。
●BeautifulSoup：低效HTML/ XML处理库，纯Python实现。
●html5lib：根据WHATWG规范生成HTML/ XML文档的DOM。该规范被用在现在所有的浏览器上。
●feedparser：解析RSS/ATOM feeds。
●MarkupSafe：为XML/HTML/XHTML提供了安全转义的字符串。
●xmltodict：一个可以让你在处理XML时感觉像在处理JSON一样的Python模块。
●xhtml2pdf：将HTML/CSS转换为PDF。
●untangle：轻松实现将XML文件转换为Python对象。
四、文本处理
用于解析和操作简单文本的库。
●difflib：（Python标准库）帮助进行差异化比较。
●Levenshtein：快速计算Levenshtein距离和字符串相似度。
●fuzzywuzzy：模糊字符串匹配。
●esmre：正则表达式加速器。
●ftfy：自动整理Unicode文本，减少碎片化。
五、特定格式文件处理
解析和处理特定文本格式的库。
●tablib：一个把数据导出为XLS、CSV、JSON、YAML等格式的模块。
●textract：从各种文件中提取文本，比如 Word、PowerPoint、PDF等。
●messytables：解析混乱的表格数据的工具。
●rows：一个常用数据接口，支持的格式很多（目前支持CSV，HTML，XLS，TXT：将来还会提供更多！）。

Ⅲ python爬虫用什么库

以下是爬虫经常用到的库

请求库

1. requests

requests库应该是现在做爬虫最火最实用的库了，非常的人性化。有关于它的使用我之前也写过一篇文章 一起看看Python之Requests库 ，大家可以去看一下。

2.urllib3

urllib3是一个非常强大的http请求库，提供一系列的操作URL的功能。

3.selenium

自动化测试工具。一个调用浏览器的 driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。

对于这个库并非只是Python才能用，像JAVA、Python、C#等都能够使用selenium这个库

4.aiohttp

基于 asyncio 实现的 HTTP 框架。异步操作借助于 async/await 关键字，使用异步库进行数据抓取，可以大大提高效率。

这个属于进阶爬虫时候必须掌握的异步库。有关于aiohttp的详细操作，可以去官方文档：https://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/

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解析库

1、beautifulsoup

html 和 XML 的解析,从网页中提取信息，同时拥有强大的API和多样解析方式。一个我经常使用的解析库，对于html的解析是非常的好用。对于写爬虫的人来说这也是必须掌握的库。

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 实现，能够以 jQuery 的语法来操作解析 HTML 文档，易用性和解析速度都很好。

数据存储

1、pymysql

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

一个纯 Python 实现的 MySQL 客户端操作库。非常的实用、非常的简单。

2、pymongo

官方文档：https://api.mongodb.com/python/

顾名思义，一个用于直接连接 mongodb 数据库进行查询操作的库。

3、redismp

redis-mp是将redis和json互转的工具；redis-mp是基于ruby开发，需要ruby环境，而且新版本的redis-mp要求2.2.2以上的ruby版本，centos中yum只能安装2.0版本的ruby。需要先安装ruby的管理工具rvm安装高版本的ruby。

Ⅳ 爬虫都可以干什么

爬虫可以做的是以下四种：

1、收集数据：Python爬虫程序可用于收集数据，这是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单、快速。
2、数据储存：Python爬虫可以将从各个网站收集的数据存入原始页面数据库。其中的页面数据与用户浏览器得到的HTML是完全一样的。注意：搜索引擎蜘蛛在抓取页面时，也做一定的重复内容检测，一旦遇到访问权限很低的网站上有大量抄袭、采集或者复制的内容，很可能就不再爬行。
3、网页预处理：Python爬虫可以将爬虫抓取回来的页面，进行各种步骤的预处理。比如提取文字、中文分词、消除噪音、索引处理、特殊文字处理等。
4、提供检索服务、网站排名：Python爬虫在对信息进行组织和处理之后，为用户提供关键字检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户。同时可以根据页面的PageRank值来进行网站排名，这样Rank值高的网站在搜索结果中会排名较前，当然也可以直接使用Money购买搜索引擎网站排名。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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Ⅳ python爬取数据后储存数据到mysql数据库后如何覆盖旧

python爬取数据后储存数据到mysql数据库后添加新数缺基卜据覆盖旧。
1、先根据PRIMARY_KEY或UNIQUE字段查询库里是否存在数据（select）。
2、如果存在数据锋蚂，则更改许要更改的字段（update）。
3、如果不粗在数据，则进行添伏穗加新数据（insert）。

Ⅵ Python 爬虫进阶篇——diskcache缓存

在Python爬虫进阶篇中，我们深入探讨了缓存技术，特别是diskcache，一个基于磁盘的缓存库。本文旨在帮助提高爬虫的效率，通过减少不必要的网络请求。diskcache的核心在于使用磁盘空间作为缓存，有效利用系统中可能被浪费的空余磁盘空间，为爬虫应用提供高效的数据存储和检索能力。

安装与初始化

diskcache的安装非常简单，只需要通过Python的包管理工具即可完成。初始化diskcache时，只需提供目录路径，系统将自动创建所需的目录结构，以确保缓存数据的安全存储。

缓存操作

在diskcache中，创建和获取缓存数据的操作简单明了。初始化后，通过`diskcache.Cache`类轻松进行缓存的设置与获取。设置缓存时，需要指定键值、值、过期时间、读取模式、标签和重试策略等参数。获取缓存时，只需指定键值，diskcache将返回相应的缓存数据，若数据不存在，可设置默认返回值。

更新与添加缓存

diskcache提供`touch`方法用于更新缓存的时间戳，以及`add`方法用于在确保缓存不存在时添加新的数据。`add`方法的独特之处在于它首先检查缓存是否已过期，只有在缓存未过期或不存在的情况下才会添加新的数据，确保了数据的一致性和有效性。

增量与减量操作

对于需要数值操作的缓存场景，diskcache提供了`incr`和`decr`方法，用于实现数据的原子性增量和减量。这些方法确保在操作过程中数据的一致性和完整性，适用于需要实时更新计数器等场景。

删除缓存

当不再需要某些缓存数据时，diskcache提供了`delete`和`pop`方法进行数据的删除。`delete`方法用于删除指定的键值，并返回操作是否成功的标志；`pop`方法则用于删除指定键值的缓存并返回其值，若键值不存在则返回默认值。

过期缓存的处理

diskcache中的过期缓存不会被实际删除，而是被系统过滤，以节省资源。如果需要清除大量过期缓存，可以使用`expire`方法，该方法允许指定删除时间范围，清理不再使用的数据，释放磁盘空间。

总结与应用

总结来说，diskcache是一个功能强大、易于使用的磁盘缓存库，特别适合Python爬虫应用。它能够显着提高爬虫的效率，减少重复请求，节省资源。对于爬取大型网站或进行脚本测试时，diskcache是不可或缺的工具，有助于构建更高效、更可持续的爬虫系统。