python对mysql数据分析
python使用adbapi实现MySQL数据库的异步存储之前一直在写有关scrapy爬虫的事情，今天我们看看使用scrapy如何把爬到的数据放在mysql数据库中保存。
有关python操作mysql数据库的内容，网上已经有很多内容可以参考了，但都是在同步的操作mysql数据库。在数据量不大的情况下，这种方法固然可以，但是一旦数据量增长后，mysql就会出现崩溃的情况，因为网上爬虫的速度要远远高过往数据库中插入数据的速度。为了避免这种情况发生，我们就需要使用异步的方法来存储数据，爬虫与数据存储互不影响。
为了显示方便，我们把程序设计的简单一点，只是爬一页的数据。我们今天选择伯乐在线这个网站来爬取，只爬取第一页的数据。
首先我们还是要启动一个爬虫项目，然后自己建了一个爬虫的文件jobbole.py。我们先来看看这个文件中的代码
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# -*- coding: utf-8 -*-import ioimport sysimport scrapyimport reimport datetimefrom scrapy.http import requestfrom urllib import parsefrom articlespider.items import jobbolearticleitem, articleitemloaderfrom scrapy.loader import itemloadersys.stdout = io.textiowrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf-8') class jobbolespider(scrapy.spider): """docstring for jobbolespider""" name = "jobbole" allowed_domain = ["blog.jobbole.com"] start_urls = ['http://blog.jobbole.com/all-posts/'] def parse(self, response): """ 1.获取列表页中的文章url """ # 解析列表汇中所有文章url并交给scrapy下载器并进行解析 post_nodes = response.css("#archive .floated-thumb .post-thumb a") for post_node in post_nodes: image_url = post_node.css("img::attr(src)").extract_first("")# 这里取出每篇文章的封面图，并作为meta传入request post_url = post_node.css("::attr(href)").extract_first("") yield request(url = parse.urljoin(response.url, post_url), meta = {"front_image_url":image_url}, callback = self.parse_detail) def parse_detail(self, response): article_item = jobbolearticleitem() # 通过itemloader加载item # 通过add_css后的返回值都是list型，所有我们再items.py要进行处理 item_loader = articleitemloader(item = jobbolearticleitem(), response = response) item_loader.add_css("title", ".entry-header h1::text") item_loader.add_value("url", response.url) # item_loader.add_value("url_object_id", get_md5(response.url)) item_loader.add_value("url_object_id", response.url) item_loader.add_css("create_date", "p.entry-meta-hide-on-mobile::text") item_loader.add_value("front_image_url", [front_image_url]) item_loader.add_css("praise_nums", ".vote-post-up h10::text") item_loader.add_css("comment_nums", "a[href='#article-comment'] span::text") item_loader.add_css("fav_nums", ".bookmark-btn::text") item_loader.add_css("tags", "p.entry-meta-hide-on-mobile a::text") item_loader.add_css("content", "li.entry") article_item = item_loader.load_item() print(article_item["tags"]) yield article_item pass |
这里我把代码进行了简化，首先对列表页发出请求，这里只爬取一页数据，然后分析每一页的url，并且交给scrapy对每一个url进行请求，得到每篇文章的详情页，把详情页的相关内容放在mysql数据库中。
这里使用itemloader来进行页面的解析，这样解析有个最大的好处就是可以把解析规则存放在数据库中，实现对解析规则的动态加载。但是要注意一点是使用itemloader中css方式和xpath方式得到的数据都是list型，因此还需要在items.py中再对相对应的数据进行处理。
接下来我们就来看看items.py是如何处理list数据的。
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# -*- coding: utf-8 -*- # define here the models for your scraped items## see documentation in:# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport datetimeimport re import scrapyfrom scrapy.loader import itemloaderfrom scrapy.loader.processors import mapcompose, takefirst,joinfrom articlespider.utils.common import get_md5 def convert_date(value): try: create_date = datetime.datetime.strptime(create_date, "%y/%m/%d").date() except exception as e: create_date = datetime.datetime.now().date() return create_date def get_nums(value): match_re = re.match(".*?(\d+).*", value) if match_re: nums = int(match_re.group(1)) else: nums = 0 return nums def remove_comment_tags(value): # 去掉tags中的评论内容 if "评论" in value: # 这里做了修改，如果返回""，则在list中仍然会占位，会变成类似于["程序员",,"解锁"]这样 # return "" return none else: return value def return_value(value): return class articleitemloader(itemloader): """docstring for ariticleitemloader""" # 自定义itemloader default_output_processor = takefirst() class articlespideritem(scrapy.item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.field() pass class jobbolearticleitem(scrapy.item): """docstring for articlespideritem""" title = scrapy.field() create_date = scrapy.field( input_processor = mapcompose(convert_date) ) url = scrapy.field() url_object_id = scrapy.field( output_processor = mapcompose(get_md5) ) # 这里注意front_image_url还是一个list，在进行sql语句时还需要处理 front_image_url = scrapy.field( output_processor = mapcompose(return_value) ) front_image_path = scrapy.field() praise_nums = scrapy.field( input_processor = mapcompose(get_nums) ) comment_nums = scrapy.field( input_processor = mapcompose(get_nums) ) fav_nums = scrapy.field( input_processor = mapcompose(get_nums) ) # tags要做另行处理，因为tags我们需要的就是list tags = scrapy.field( input_processor = mapcompose(remove_comment_tags), output_processor = join(",") ) content = scrapy.field() |
首先我们看到定义了一个类articleitemloader，在这个类中只有一句话，就是对于每个items都默认采用list中的第一个元素，这样我们就可以把每个items中的第一个元素取出来。但是要注意，有些items我们是必须要用list型的，比如我们给imagepipeline的数据就要求必须是list型，这样我们就需要对front_image_url单独进行处理。这里我们做了一个小技巧，对front_image_url什么都不错，因为我们传过来的front_image_url就是list型
在items的field中有两个参数，一个是input_processor，另一个是output_processor，这两个参数可以帮助我们对items的list中的每个元素进行处理，比如有些需要用md5进行加密，有些需要用正则表达式进行筛选或者排序等等。
在进行mysql的pipeline之前，我们需要设计数据库，下面是我自己设计的数据库的字段，仅供参考
这里我把url_object_id作为该表的主键，由于它不会重复，所以适合做主键。
下面我们来看看数据库的pipeline。
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# -*- coding: utf-8 -*- # define your item pipelines here## don't forget to add your pipeline to the item_pipelines setting# see: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.htmlimport codecsimport jsonfrom twisted.enterprise import adbapiimport mysqldbimport mysqldb.cursors class mysqltwistedpipeline(object): """docstring for mysqltwistedpipeline""" #采用异步的机制写入mysql def __init__(self, dbpool): self.dbpool = dbpool @classmethod def from_settings(cls, settings): dbparms = dict( host = settings["mysql_host"], db = settings["mysql_dbname"], user = settings["mysql_user"], passwd = settings["mysql_password"], charset='utf8', cursorclass=mysqldb.cursors.dictcursor, use_unicode=true, ) dbpool = adbapi.connectionpool("mysqldb", **dbparms) return cls(dbpool) def process_item(self, item, spider): #使用twisted将mysql插入变成异步执行 query = self.dbpool.runinteraction(self.do_insert, item) query.adderrback(self.handle_error, item, spider) #处理异常 return item def handle_error(self, failure, item, spider): # 处理异步插入的异常 print (failure) def do_insert(self, cursor, item): #执行具体的插入 #根据不同的item 构建不同的sql语句并插入到mysql中 # insert_sql, params = item.get_insert_sql() # print (insert_sql, params) # cursor.execute(insert_sql, params) insert_sql = """ insert into jobbole_article(title, url, create_date, fav_nums, url_object_id) values (%s, %s, %s, %s, %s) """ # 可以只使用execute，而不需要再使用commit函数 cursor.execute(insert_sql, (item["title"], item["url"], item["create_date"], item["fav_nums"], item["url_object_id"])) |
在这里我们只是演示一下，我们只向数据库中插入5个字段的数据，分别是title，url，create_date，fav_nums，url_object_id。
当然你也可以再加入其它的字段。
首先我们看看from_settings这个函数，它可以从settings.py文件中取出我们想想要的数据，这里我们把数据库的host，dbname，username和password都放在settings.py中。实际的插入语句还是在process_item中进行，我们自己定义了一个函数do_insert，然后把它传给dbpool中用于插入真正的数据。
最后我们来看看settings.py中的代码，这里就很简单了。
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mysql_host = "localhost"mysql_dbname = "article_wilson"mysql_user = "root"mysql_password = "root" |
其实这里是和pipeline中的代码是想对应的，别忘了把在settings.py中把pipeline打开。
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item_pipelines = { # 'articlespider.pipelines.articlespiderpipeline': 300, # 'articlespider.pipelines.jsonwithencodingpipeline': 1 # # 'scrapy.pipelines.images.imagepipeline': 1, # 'articlespider.pipelines.jsonexporterpipleline': 1 # 'articlespider.pipelines.articleimagepipeline': 2 # 'articlespider.pipelines.mysqlpipeline': 1 'articlespider.pipelines.mysqltwistedpipeline': 1} |
好了，现在我们可以跑一程序吧。
scrapy crawl jobbole
下面是运行结果的截图
好了，以上就是今天的全部内容了。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持开心学习网。
原文链接：https://blog.csdn.net/Wilson_Iceman/article/details/79270235