爬虫学习之第三章数据存储

第三章 数据存储

第一节 json文件处理：

什么是json：

json(javascript object notation, js 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ecmascript (w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 json 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。更多解释请见：https://baike.baidu.com/item/json/2462549?fr=aladdin

json支持数据格式：

1. 对象（字典）。使用花括号。
2. 数组（列表）。使用方括号。
3. 整形、浮点型、布尔类型还有null类型。
4. 字符串类型（字符串必须要用双引号，不能用单引号）。

多个数据之间使用逗号分开。
注意：json本质上就是一个字符串。

字典和列表转json：

import json

books = [
    {
        'title': '钢铁是怎样练成的',
        'price': 9.8
    },
    {
        'title': '红楼梦',
        'price': 9.9
    }
]

json_str = json.dumps(books,ensure_ascii=false)
print(json_str)

 

因为json在dump的时候，只能存放ascii的字符，因此会将中文进行转义，这时候我们可以使用ensure_ascii=false关闭这个特性。
在python中。只有基本数据类型才能转换成json格式的字符串。也即：int、float、str、list、dict、tuple。

将json数据直接dump到文件中：

json模块中除了dumps函数，还有一个dump函数，这个函数可以传入一个文件指针，直接将字符串dump到文件中。示例代码如下：

books = [
    {
        'title': '钢铁是怎样练成的',
        'price': 9.8
    },
    {
        'title': '红楼梦',
        'price': 9.9
    }
]
with open('a.json','w') as fp:
    json.dump(books,fp)

 

将一个json字符串load成python对象：

json_str = '[{"title": "钢铁是怎样练成的", "price": 9.8}, {"title": "红楼梦", "price": 9.9}]'
books = json.loads(json_str,encoding='utf-8')
print(type(books))
print(books)

 

直接从文件中读取json：

import json
with open('a.json','r',encoding='utf-8') as fp:
    json_str = json.load(fp)
    print(json_str)

 

第二节 csv文件处理

读取csv文件：

import csv

with open('stock.csv','r') as fp:
    reader = csv.reader(fp)
    titles = next(reader)
    for x in reader:
        print(x)

 

这样操作，以后获取数据的时候，就要通过下表来获取数据。如果想要在获取数据的时候通过标题来获取。那么可以使用dictreader。示例代码如下：

import csv

with open('stock.csv','r') as fp:
    reader = csv.dictreader(fp)
    for x in reader:
        print(x['turnovervol'])

 

写入数据到csv文件：

写入数据到csv文件，需要创建一个writer对象，主要用到两个方法。一个是writerow，这个是写入一行。一个是writerows，这个是写入多行。示例代码如下：

import csv

headers = ['name','age','classroom']
values = [
    ('zhiliao',18,'111'),
    ('wena',20,'222'),
    ('bbc',21,'111')
]
with open('test.csv','w',newline='') as fp:
    writer = csv.writer(fp)
    writer.writerow(headers)
    writer.writerows(values)

 

也可以使用字典的方式把数据写入进去。这时候就需要使用dictwriter了。示例代码如下：

import csv

headers = ['name','age','classroom']
values = [
    {"name":'wenn',"age":20,"classroom":'222'},
    {"name":'abc',"age":30,"classroom":'333'}
]
with open('test.csv','w',newline='') as fp:
    writer = csv.dictwriter(fp,headers)
    writer = csv.writeheader()
    writer.writerow({'name':'zhiliao',"age":18,"classroom":'111'})
    writer.writerows(values)

第三节 mysql数据库操作

安装mysql：

1. 在官网：
2. 如果提示没有.net framework框架。那么就在提示框中找到下载链接，下载一个就可以了。
3. 如果提示没有microsoft virtual c++ x64(x86)，那么百度或者谷歌这个软件安装即可。
4. 如果没有找到。那么私聊我。

navicat：

navicat是一个操作mysql数据库非常方便的软件。使用他操作数据库，就跟使用excel操作数据是一样的。

安装驱动程序：

python要想操作mysql。必须要有一个中间件，或者叫做驱动程序。驱动程序有很多。比如有mysqldb、mysqlclient、pymysql等。在这里，我们选择用pymysql。安装方式也是非常简单，通过命令pip install pymysql即可安装。

数据库连接：

数据库连接之前。首先先确认以下工作完成，这里我们以一个pymysql_test数据库.以下将介绍连接mysql的示例代码：

 import pymysql

    db = pymysql.connect(
        host="127.0.0.1",
        user='root',
        password='root',
        database='pymysql_test',
        port=3306
    )
    cursor = db.cursor()
    cursor.execute("select 1")
    data = cursor.fetchone()
    print(data)
    db.close()

 

插入数据：

import pymysql

db = pymysql.connect(
    host="127.0.0.1",
    user='root',
    password='root',
    database='pymysql_test',
    port=3306
)
cursor = db.cursor()
sql = """
insert into user(
    id,username,gender,age,password
  ) 
  values(null,'abc',1,18,'111111');
"""
cursor.execute(sql)
db.commit()
db.close()

 

如果在数据还不能保证的情况下，可以使用以下方式来插入数据：

sql = """
insert into user(
    id,username,gender,age,password
  ) 
  values(null,%s,%s,%s,%s);
"""

cursor.execute(sql,('spider',1,20,'222222'))

import pymysql

db = pymysql.connect(
    host="127.0.0.1",
    user='root',
    password='root',
    database='pymysql_test',
    port=3306
)
cursor = db.cursor()
sql = """
insert into user(
    id,username,gender,age,password
  ) 
  values(null,'abc',1,18,'111111');
"""
cursor.execute(sql)
db.commit()
db.close()

 

查找数据：

使用pymysql查询数据。可以使用fetch*方法。

1. fetchone()：这个方法每次之获取一条数据。
2. fetchall()：这个方法接收全部的返回结果。
3. fetchmany(size)：可以获取指定条数的数据。
   示例代码如下：

cursor = db.cursor()

sql = """
select * from user
"""

cursor.execute(sql)
while true:
    result = cursor.fetchone()
    if not result:
        break
    print(result)
db.close()

 

或者是直接使用fetchall，一次性可以把所有满足条件的数据都取出来：

cursor = db.cursor()

sql = """
select * from user
"""

cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
for result in results:
    print(result)
db.close()

 

或者是使用fetchmany，指定获取多少条数据：

cursor = db.cursor()

sql = """
select * from user
"""

cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchmany(1)
for result in results:
    print(result)
db.close()

 

删除数据：

cursor = db.cursor()

sql = """
delete from user where id=1
"""

cursor.execute(sql)
db.commit()
db.close()

 

更新数据：

conn = pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='root',database='pymysql_demo',port=3306)
cursor = conn.cursor()

sql = """
update user set username='aaa' where id=1
"""
cursor.execute(sql)
conn.commit()

conn.close()