[教程]揭秘Python爬虫：轻松掌握数据库存取技巧

引言随着互联网的快速发展，数据已经成为企业和社会的重要资源。Python作为一种高效、易学的编程语言，在数据爬取和数据库存取方面具有显著优势。本文将详细介绍Python爬虫的基本原理、常用库以及数据库...

引言

随着互联网的快速发展，数据已经成为企业和社会的重要资源。Python作为一种高效、易学的编程语言，在数据爬取和数据库存取方面具有显著优势。本文将详细介绍Python爬虫的基本原理、常用库以及数据库存取技巧，帮助读者轻松掌握这一技能。

一、Python爬虫概述

1.1 爬虫定义

爬虫（Spider）是一种模拟人类行为，自动从互联网上获取信息的程序。它通过分析网页结构，提取所需数据，并将数据存储到本地或数据库中。

1.2 爬虫类型

根据工作方式，爬虫可分为以下几类：

• 通用爬虫：广泛爬取互联网上的网页，如搜索引擎。
• 聚焦爬虫：针对特定领域或网站进行爬取，如电商网站爬虫。
• 网络爬虫：通过网络协议获取数据，如HTTP爬虫。

二、Python爬虫常用库

2.1 requests库

requests库是Python中常用的HTTP库，用于发送HTTP请求，获取网页内容。

import requests
url = 'http://www.example.com'
response = requests.get(url)
content = response.text

2.2 BeautifulSoup库

BeautifulSoup库用于解析HTML和XML文档，提取所需数据。

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
title = soup.find('title').text

2.3 Scrapy库

Scrapy是一个强大的爬虫框架，用于快速构建爬虫项目。

import scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider): name = 'example_spider' start_urls = ['http://www.example.com'] def parse(self, response): title = response.css('title::text').get() # 处理数据

三、数据库存取技巧

3.1 常用数据库

• 关系型数据库：MySQL、Oracle、SQL Server等。
• 非关系型数据库：MongoDB、Redis等。

3.2 Python数据库连接

使用Python内置的sqlite3库连接SQLite数据库。

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

3.3 数据库操作

• 创建表：

cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS articles ( id INTEGER PRIMARY KEY, title TEXT, content TEXT
)
''')

• 插入数据：

cursor.execute('''
INSERT INTO articles (title, content) VALUES (?, ?)
''', (title, content))

• 查询数据：

cursor.execute('SELECT * FROM articles WHERE title LIKE ?', ('%title%',))
rows = cursor.fetchall()

3.4 数据库连接池

使用DBUtils模块创建数据库连接池，提高数据库操作效率。

import DBUtils
pool = DBUtils.PooledDB( creator='sqlite3', maxconnections=6, mincached=2, maxcached=5, maxusage=None, blocking=True, setsession=[], ping=300, host='localhost', port='3306', user='root', password='root', database='example'
)

四、总结

Python爬虫在数据获取和数据库存取方面具有广泛应用。通过掌握相关库和技巧，我们可以轻松实现数据爬取和存储。本文介绍了Python爬虫的基本原理、常用库以及数据库存取技巧，希望对读者有所帮助。