Python爬虫学习笔记5：数据的存储

不念不忘少年蓝@ 2021-11-26 10:42 274阅读 0赞

参考：Python3网络爬虫开发实战

数据存储类型：TXT、 JSON、 csv、MySql、MongoDB、Redis

5.1 文件存储

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import requests
    from pyquery import PyQuery as pq
    
    url = 'https://www.zhihu.com/explore'
    headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'
    }
    html = requests.get(url,headers=headers).text
    # print(html.text)
    doc = pq(html)
    items = doc('.explore-tab .feed-item').items()  # 这里该如何对应页面代码去找节点还是有点蒙
    for item in items:
        question = item.find('h2').text()
        author = item.find('.author-link-line').text()
        answer = pq(item.find('.content').html()).text()
        file = open('explore.txt','a',encoding='utf-8')
        file.write('\n'.join([question,author,answer]))
        file.write('\n' + "=" * 50 + '\n')
        file.close()

5.1.2 JSON 文件存储

JSON，全称为 JavaScript O同ect Notation， 也就是 JavaScript对象标记 ， 它通过对象和数组的组合 米表示数据，构造简洁但是结构化程度非常高，是一种轻量级的数据交换格式 。

1. 对象和数组

一切都是对象 。

对象:它在 JavaScript中是使用花括号\{\}包裹起来的内容，数据结构为\{keyl: valuel, key2: value2， ... \}的键值对结构。

数组:数组在 JavaScript 中是方括号 \[\]包裹起来的内容，数据结构为\[ ”java”， ”javascript”， "vb'’，.. .\]的索引结构 。

2. 读取 JSON

调用 JSON库 的 loads()方法将 JSON 文本字符串转为 JSON对象，可以通过 dumps()方法将 JSON对象转为文本字 符串

# 读取json
    import json
    
    str = '''
    [{
        "name":"bob",   # json的数据格式需要使用双引号
        "gender":"male"
    },{
        "a":"1",
        "b":"2"
    }]  # 由于最外层是中括号，所以最终的数据类型是列表
    '''
    print(type(str))
    data = json.loads(str) #loads转化为json对象
    print(data)
    print(type(data))
    data[0]['name'] # 获取内容
    data[0].get('name') # 推荐使用方式，没有不会报错，会返回None,第二个参数可以自定义返回一个默认值

3. 输出 JSON

调用 dumps()方法将 JSON对象转化为字符串

import json
    
    data = [{
        "1":"1",
        "2":"b"
    }]
    with open("data.json",'w') as file:
        # dumps 将json对象转化为字符串,
        # indent=2保存为json格式
        # ensure_ascii=False,输出中文
        file.write(json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False))

5.1.3 csv文件存储

import  csv
    
    with open('data.csv', 'w') as file:
        # delimter 设置分割类型
        # writerows可以写入多行，此时参数就需要为二维列表
        write = csv.writer(file, delimter=' ') # 初始化写入对象
        write.writerow(['id', 'name', 'age'])
    
    # 字典形式
    with open("data.csv",'w') as csvfile:
        filenames = ['id','name','age'] # 先定义字段
        write = write.Dictwriter(csvfile, filenames = filenames)
        write.writerheader() # 先写入表头信息，即filenames
        write.writerow('1','2','3')

5.2 关系型数据库存储

关系型数据库有多种，如 SQLite、 MySQL、 Oracle、 SQLServer、 DB2等

5.2.1 MySQL的存储

使用的库是 PyMySQL

[mac用brew安装mysql,设置初始密码][mac_brew_mysql]  可以使用mysql -u root -p 进行密码连接

MySQLWorkbench可视化客户端

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quit 退出mysql

[mysql 查看并修改默认端口号][mysql]

import pymysql
    
    db = pymysql.connect(host = 'localhost',user='root',password='123456789', port=3306)
    # 获取mysql的操作游标
    cursor = db.cursor()
    # 执行mysql语句
    cursor.execute("select version()")
    # 获取第一条数据
    data = cursor.fetchone()
    # 创建spider数据库
    cursor.execute("create database spider default character set utf8")
    db.close()

3. 创建表

# 创建表
    import pymysql
    
    db = pymysql.connect(host='localhost', user='root',password='123456789',port=3306,bd='spider')
    cursor = db.cursor()
    sql='create table if not exists students(id varchar(255) not null,name varchar(255) not null,' \
        'age int not null,primary_key (id))'
    cursor.execute(sql)
    db.close()

4. 插入数据

import pymysql
    
    id = 'a'
    name = 'b'
    age = 'c'
    
    db = pymysql.connect(host='localhost', user='root',password='123456789',port='3306',db='spider')
    cursor = db.cursor()
    sql = 'insert into student(id,name,age) values(%s,%s,%s)'
    try:
        cursor.execute(sql,(id,name,age))
        db.commit()
    except:
        db.rollback()
    db.close()

5. 更新数据

sql =’UPDATE students SET age = %s WHERE name = %s’
    try:
        cursor.execute(sql,(25, ’Bob' ))
        db.commit()
    except:
        db. rollback ()
        db.close()

6. 删除数据

![1513541-20190704152218936-1357789474.png][]

7. 查询数据

![1513541-20190704152334296-340387413.png][]

转载于:https://www.cnblogs.com/zheng1076/p/11132737.html

[1513541-20190704140344595-790634632.png]: /images/20211126/6eac6337fb494f67a703e6f679ff03fc.png
[mac_brew_mysql]: https://blog.csdn.net/plpldog/article/details/80761646
[1513541-20190704145010465-6354387.png]: /images/20211126/f813b214735f41a6b73a7c1bb0e70c87.png
[mysql]: https://www.cnblogs.com/tianlangshu/p/5665290.html
[1513541-20190704152218936-1357789474.png]: /images/20211126/2f379221ff8e43989b0268b62032568c.png
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