Python采集--数据的储存

Python网络数据采集3-数据存到CSV以及MySql

先热热身，下载某个页面的所有图片。

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'  ' Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36 Edge/15.16193'}

start_url = 'https://www.pythonscraping.com'r = requests.get(start_url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')# 获取所有img标签img_tags = soup.find_all('img')for tag in img_tags:print(tag['src'])

http://pythonscraping.com/img/lrg%20(1).jpg

将网页表格存储到CSV文件中

以这个网址为例，有好几个表格，我们对第一个表格进行爬取。Wiki-各种编辑器的比较

import csvimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoup

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'  ' Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36 Edge/15.16193'}

url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_text_editors'r = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')# 只要第一个表格rows = soup.find('table', class_='wikitable').find_all('tr')# csv写入时候每写一行会有一空行被写入，所以设置newline为空with open('editors.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)for row in rows:
        csv_row = []for cell in row.find_all(['th', 'td']):
            csv_row.append(cell.text)

        writer.writerow(csv_row)

需要注意的有一点，打开文件的时候需要指定newline=''，因为写入csv文件时，每写入一行就会有一空行被写入。

从网络读取CSV文件

上面介绍了将网页内容存到CSV文件中。如果是从网上获取到了CSV文件呢？我们不希望下载后再从本地读取。但是网络请求的话，返回的是字符串而非文件对象。csv.reader()需要传入一个文件对象。故需要将获取到的字符串转换成文件对象。Python的内置库，StringIO和BytesIO可以将字符串/字节当作文件一样来处理。对于csv模块，要求reader迭代器返回字符串类型，所以使用StringIO，如果处理二进制数据，则用BytesIO。转换为文件对象，就能用CSV模块处理了。

下面的代码最为关键的就是data_file = StringIO(csv_data.text)将字符串转换为类似文件的对象。

from io import StringIOimport csvimport requests

csv_data = requests.get('http://pythonscraping.com/files/MontyPythonAlbums.csv')
data_file = StringIO(csv_data.text)
reader = csv.reader(data_file)for row in reader:print(row)

['Name', 'Year']
["Monty Python's Flying Circus", '1970']
['Another Monty Python Record', '1971']
["Monty Python's Previous Record", '1972']
['The Monty Python Matching Tie and Handkerchief', '1973']
['Monty Python Live at Drury Lane', '1974']
['An Album of the Soundtrack of the Trailer of the Film of Monty Python and the Holy Grail', '1975']
['Monty Python Live at City Center', '1977']
['The Monty Python Instant Record Collection', '1977']
["Monty Python's Life of Brian", '1979']
["Monty Python's Cotractual Obligation Album", '1980']
["Monty Python's The Meaning of Life", '1983']
['The Final Rip Off', '1987']
['Monty Python Sings', '1989']
['The Ultimate Monty Python Rip Off', '1994']
['Monty Python Sings Again', '2014']

DictReader可以像操作字典那样获取数据，把表的第一行（一般是标头）作为key。可访问每一行中那个某个key对应的数据。
每一行数据都是OrderDict，使用Key可访问。看上面打印信息的第一行，说明由Name和Year两个Key。也可以使用reader.fieldnames查看。

from io import StringIOimport csvimport requests

csv_data = requests.get('http://pythonscraping.com/files/MontyPythonAlbums.csv')
data_file = StringIO(csv_data.text)
reader = csv.DictReader(data_file)# 查看Keyprint(reader.fieldnames)for row in reader:print(row['Year'], row['Name'], sep=': ')

['Name', 'Year']
1970: Monty Python's Flying Circus
1971: Another Monty Python Record
1972: Monty Python's Previous Record
1973: The Monty Python Matching Tie and Handkerchief
1974: Monty Python Live at Drury Lane
1975: An Album of the Soundtrack of the Trailer of the Film of Monty Python and the Holy Grail
1977: Monty Python Live at City Center
1977: The Monty Python Instant Record Collection
1979: Monty Python's Life of Brian
1980: Monty Python's Cotractual Obligation Album
1983: Monty Python's The Meaning of Life
1987: The Final Rip Off
1989: Monty Python Sings
1994: The Ultimate Monty Python Rip Off
2014: Monty Python Sings Again

存储数据

大数据存储与数据交互能力, 在新式的程序开发中已经是重中之重了.

存储媒体文件的2种主要方式: 只获取url链接, 或直接将源文件下载下来

直接引用url链接的优点:

爬虫运行得更快,耗费的流量更少,因为只要链接,不需要下载文件。

可以节省很多存储空间,因为只需要存储 URL 链接就可以。

存储 URL 的代码更容易写,也不需要实现文件下载代码。

不下载文件能够降低目标主机服务器的负载。

直接引用url链接的缺点:

这些内嵌在网站或应用中的外站 URL 链接被称为盗链(hotlinking), 每个网站都会实施防盗链措施。

因为链接文件在别人的服务器上,所以应用就要跟着别人的节奏运行了。

盗链是很容易改变的。如果盗链图片放在博客上,要是被对方服务器发现,很可能被恶搞。如果 URL 链接存起来准备以后再用,可能用的时候链接已经失效了,或者是变成了完全无关的内容。

python3的urllib.request.urlretrieve可以根据文件的url下载文件:

from urllib.request import urlretrievefrom urllib.request import urlopenfrom bs4 import BeautifulSouphtml = urlopen("http://www.pythonscraping.com")bsObj = BeautifulSoup(html)imageLocation = bsObj.find("a", {"id": "logo"}).find("img")["src"]urlretrieve (imageLocation, "logo.jpg")

csv(comma-separated values, 逗号分隔值)是存储表格数据的常用文件格式

网络数据采集的一个常用功能就是获取html表格并写入csv

除了用户定义的变量名,mysql是不区分大小写的, 习惯上mysql关键字用大写表示

连接与游标(connection/cursor)是数据库编程的2种模式:

连接模式除了要连接数据库之外, 还要发送数据库信息, 处理回滚操作, 创建游标对象等

一个连接可以创建多个游标, 一个游标跟踪一种状态信息, 比如数据库的使用状态. 游标还会包含最后一次查询执行的结果. 通过调用游标函数, 如fetchall获取查询结果

游标与连接使用完毕之后,务必要关闭, 否则会导致连接泄漏, 会一直消耗数据库资源

使用try ... finally语句保证数据库连接与游标的关闭

让数据库更高效的几种方法:

给每张表都增加id字段. 通常数据库很难智能地选择主键

用智能索引, CREATE INDEX definition ON dictionary (id, definition(16));

选择合适的范式

发送Email, 通过爬虫或api获取信息, 设置条件自动发送Email! 那些订阅邮件, 肯定就是这么来的!

保存链接之间的联系

比如链接A，能够在这个页面里找到链接B。则可以表示为A -> B。我们就是要保存这种联系到数据库。先建表：

pages表只保存链接url。

CREATE TABLE `pages` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `url` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `created` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`)
)

links表保存链接的fromId和toId，这两个id和pages里面的id是一致的。如1 -> 2就是pages里id为1的url页面里可以访问到id为2的url的意思。

CREATE TABLE `links` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `fromId` int(11) DEFAULT NULL,
  `toId` int(11) DEFAULT NULL,
  `created` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`)

上面的建表语句看起来有点臃肿，我是先用可视化工具建表后，再用show create table pages这样的语句查看的。

import reimport pymysqlimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoup

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'  ' Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36 Edge/15.16193'}

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='admin', db='wiki', charset='utf8')
cur = conn.cursor()def insert_page_if_not_exists(url):
    cur.execute(f"SELECT * FROM pages WHERE url='{url}';")# 这条url没有插入的话if cur.rowcount == 0:# 那就插入cur.execute(f"INSERT INTO pages(url) VALUES('{url}');")
        conn.commit()# 刚插入数据的idreturn cur.lastrowid# 否则已经存在这条数据，因为url一般是唯一的，所以获取一个就行，取脚标0是获得idelse:return cur.fetchone()[0]def insert_link(from_page, to_page):print(from_page, ' -> ', to_page)
    cur.execute(f"SELECT * FROM links WHERE fromId={from_page} AND toId={to_page};")# 如果查询不到数据，则插入，插入需要两个pages的id，即两个urlif cur.rowcount == 0:
        cur.execute(f"INSERT INTO links(fromId, toId) VALUES({from_page}, {to_page});")
        conn.commit()# 链接去重pages = set()# 得到所有链接def get_links(page_url, recursion_level):global pagesif recursion_level == 0:return# 这是刚插入的链接page_id = insert_page_if_not_exists(page_url)
    r = requests.get('https://en.wikipedia.org' + page_url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
    link_tags = soup.find_all('a', href=re.compile('^/wiki/[^:/]*$'))for link_tag in link_tags:# page_id是刚插入的url，参数里再次调用了insert_page...方法，获得了刚插入的url里能去往的url列表# 由此形成联系，比如刚插入的id为1，id为1的url里能去往的id有2、3、4...，则形成1 -> 2, 1 -> 3这样的联系insert_link(page_id, insert_page_if_not_exists(link_tag['href']))if link_tag['href'] not in pages:
            new_page = link_tag['href']
            pages.add(new_page)# 递归查找, 只能递归recursion_level次get_links(new_page, recursion_level - 1)if __name__ == '__main__':try:
        get_links('/wiki/Kevin_Bacon', 5)except Exception as e:print(e)finally:
        cur.close()
        conn.close()

1  ->  2
2  ->  1
1  ->  2
1  ->  3
3  ->  4
4  ->  5
4  ->  6
4  ->  7
4  ->  8
4  ->  4
4  ->  4
4  ->  9
4  ->  9
3  ->  10
10  ->  11
10  ->  12
10  ->  13
10  ->  14
10  ->  15
10  ->  16
10  ->  17
10  ->  18
10  ->  19
10  ->  20
10  ->  21
...

看打印的信息，一目了然。看前两行打印，pages表里id为1的url可以访问id为2的url，同时pages表里id为2的url可以访问id为1的url...依次类推。

首先需要使用insert_page_if_not_exists(page_url)获得链接的id，然后使用insert_link(fromId, toId)形成联系。fromId是当前页面的url，toId则是从当前页面能够去往的url的id，这些能去往的url用bs4找到以列表形式返回。当前所处的url即page_id，所以需要在insert_link的第二个参数中，再次调用insert_page_if_not_exists(link)以获得列表中每个url的id。由此形成了联系。比如刚插入的id为1，id为1的url里能去往的id有2、3、4...，则形成1 -> 2, 1 -> 3这样的联系。

看下数据库。下面是pages表，每一个id都对应一个url。

然后下面是links表，fromId和toId就是pages中的id。当然和打印的数据是一样的咯，不过打印了看看就过去了，存下来的话哪天需要分析这些数据就大有用处了。

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