Python爬虫之在MySQL中存储数据

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于网站开发中的数据存储。在爬虫中，数据的存储是非常重要的一环。下面我们先简单介绍MySQL的基本知识，再讲一下在Python爬虫中如何使用MySQL进行数据存储。

MySQL基本概念

数据库

数据库是存储数据的容器。数据库可以被看做是一个文件夹，其中可以存放各种不同类型的文件，这些文件中包含着我们需要存储的数据。

表

表是数据库中最小的存储单位，可以看做是一个二维表格，其中包含了若干行和若干列。每一行代表一个数据记录，每一列代表数据记录中的一个属性。

字段

字段是表中最小的存储单元，代表数据记录中的一个属性。

主键

主键是表中用于唯一标识每个数据记录的一列或一组列。

在Python中使用MySQL存储数据

在Python中，可以使用第三方模块pymysql来操作MySQL数据库。具体的使用方法如下所示：

import pymysql# 连接到数据库conn = pymysql.connect(    host='localhost',    port=3306,    user='root',    password='root',    database='test')# 创建游标对象cursor = conn.cursor()# 执行SQL语句sql = "SELECT * FROM students;"cursor.execute(sql)# 获取查询结果results = cursor.fetchall()# 关闭游标和数据库连接cursor.close()conn.close()

上面的代码是一个简单的使用pymysql连接MySQL数据库、执行SQL语句、获取查询结果的例子，并没有实际的存储数据。接下来我们以一个爬取豆瓣电影数据的示例来讲解如何使用MySQL来存储数据。

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pymysql# 连接到数据库conn = pymysql.connect(    host='localhost',    port=3306,    user='root',    password='root',    database='test')# 创建游标对象cursor = conn.cursor()# 爬取数据for i in range(0, 250, 25):    url = f'https://movie.douban.com/top250?start={i}&filter='    response = requests.get(url)    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')    items = soup.select('.item')    for item in items:        # 获取电影名称、评分、导演等数据        title = item.select_one('.title').text.strip()        score = item.select_one('.rating_num').text.strip()        directors = [d.text.strip() for d in item.select('.bd p')[0].select('span')[1].select('a')]        actors = [a.text.strip() for a in item.select('.bd p')[0].select('span')[3].select('a')]        time = item.select('.bd p')[0].text.strip().split('\n')[-1]                # 将数据存储到数据库中        sql = f"INSERT INTO movies (title, score, directors, actors, time) VALUES ('{title}', '{score}', '{','.join(directors)}', '{','.join(actors)}', '{time}');"        cursor.execute(sql)        conn.commit()# 关闭游标和数据库连接cursor.close()conn.close()

上面的代码首先使用requests和BeautifulSoup爬取了豆瓣电影排行榜的数据，然后将爬取到的数据存储到MySQL数据库中。我们可以观察到存储数据的主要步骤如下：

• 连接到MySQL数据库：使用pymysql模块中的connect函数连接到MySQL数据库。
• 创建游标对象：使用cursor函数创建游标对象。
• 执行SQL语句：使用游标对象的execute方法执行SQL语句。
• 提交事务：使用commit方法提交事务。
• 关闭游标和数据库连接：使用close方法关闭游标对象和数据库连接。

至此，我们就完成了一个简单的Python爬虫从爬取数据到存储数据的完整过程。在实际开发中，我们还需要注意以下几个问题：

数据库表的创建

在存储数据之前，我们需要先在数据库中创建相应的数据表。以上述示例为例，我们需要在MySQL数据库中创建一个名为movies的数据表，并定义相应的字段。可以使用如下的SQL语句进行创建：

CREATE TABLE movies (    id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,    title VARCHAR(255) NOT NULL,    score FLOAT NOT NULL,    directors VARCHAR(255) NOT NULL,    actors VARCHAR(255) NOT NULL,    time VARCHAR(255) NOT NULL,    PRIMARY KEY (id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

上面的代码定义了一个名为movies的数据表，其中包含了以下字段：

• id：电影的唯一标识符，使用AUTO_INCREMENT关键字定义自增长。
• title：电影的名称，使用VARCHAR类型定义长度为255的字符类型。
• score：电影的评分，使用FLOAT类型定义浮点数类型。
• directors：电影的导演，使用VARCHAR类型定义长度为255的字符类型。
• actors：电影的主演，使用VARCHAR类型定义长度为255的字符类型。
• time：电影的上映时间，使用VARCHAR类型定义长度为255的字符类型。
• PRIMARY KEY：使用id字段作为主键。

数据库连接的封装

在实际开发中，我们可以将数据库连接的过程进行封装，以便更好地复用。具体地，可以将连接到数据库的相关代码抽象成一个函数，并将连接信息作为参数进行传递。例如，下面是一个简单的数据库连接函数：

def connect_to_mysql(host, port, user, password, database):    conn = pymysql.connect(        host=host,        port=port,        user=user,        password=password,        database=database    )    return conn

使用上述函数，我们可以以如下的方式连接到MySQL数据库：

conn = connect_to_mysql('localhost', 3306, 'root', 'root', 'test')

SQL注入的风险

在使用SQL语句进行数据插入时，我们需要特别谨慎地处理输入数据，避免SQL注入的风险。SQL注入攻击的本质是通过修改SQL语句中的参数，使得SQL语句在执行时产生不良的影响。例如，通过在输入数据中加入特殊字符（如'、;等），攻击者就可以修改原本的SQL语句，从而可能导致数据泄露、损坏等问题。

为避免SQL注入的风险，我们可以使用参数化查询，将输入数据作为参数绑定到SQL语句中。在使用参数化查询时，我们需要将SQL语句中占位符（如%s）替换为真实的参数，并使用元组或字典来传递参数。例如，下面是一个进行参数化查询的例子：

# 使用元组传递参数sql = "INSERT INTO movies (title, score, directors, actors, time) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s);"params = ('肖申克的救赎', 9.6, '弗兰克·德拉邦特', '蒂姆·罗宾斯,摩根·弗里曼', '1994年9月10日')cursor.execute(sql, params)conn.commit()# 使用字典传递参数sql = "INSERT INTO movies (title, score, directors, actors, time) VALUES (%(title)s, %(score)s, %(directors)s, %(actors)s, %(time)s);"params = {'title': '肖申克的救赎', 'score': 9.6, 'directors':'弗兰克·德拉邦特','actors':'蒂姆·罗宾斯,摩根·弗里曼','time':'1994年9月10日'}cursor.execute(sql, params)conn.commit()

当然，在实际开发中，为了保证输入数据的合法性和安全性，我们还需要使用其他手段进行数据的校验和过滤。

### 数据库连接池的使用

在多线程或多进程爬虫中，我们需要注意数据库连接的并发问题。具体地，由于MySQL数据库的连接数是有限制的，因此我们需要限制同时打开的连接数，并且在使用后及时关闭连接。

为更好地管理数据库连接，我们可以使用连接池。连接池中包含了多个数据库连接，可以在需要时从中取出连接，并在使用完毕后将连接放回连接池中。常用的Python连接池模块包括`pymysqlpool`、`DBUtils`等。

例如，下面是一个使用`DBUtils`模块实现连接池的例子：

from dbutils.pooled_db import PooledDBpool = PooledDB(    creator=pymysql,    maxconnections=5,    maxcached=3,    host='localhost',    port=3306,    user='root',    password='root',    database='test')conn = pool.connection()cursor = conn.cursor()# 执行SQL语句sql = "SELECT * FROM students;"cursor.execute(sql)# 获取查询结果results = cursor.fetchall()# 关闭游标和数据库连接cursor.close()conn.close()

上面的代码使用DBUtils模块创建了一个最大连接数为5，最大缓存连接数为3的连接池，然后通过pool.connection()取得数据库连接。

总结

本文简要介绍了MySQL的基本概念、Python中使用MySQL存储数据的主要步骤，并讨论了一些实际开发中需要注意的问题，包括数据库表的创建、数据库连接的封装、SQL注入的风险和数据库连接池的使用。MySQL作为一款广泛应用的数据库管理系统，在爬虫中的应用也是非常重要的一环，相信通过学习本文，读者可以更好地掌握Python爬虫中如何使用MySQL进行数据存储。

来源地址：https://blog.csdn.net/naer_chongya/article/details/130872479