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Python Pymysql如何实现数据存储

Python连接并操作MySQL数据库,主要通过Pymysql模块实现。这里讲解如何将抓取的数据存储至MySQL数据库。创建存储数据表首先您应该确定您的计算机上已经安装了MySQL数据库,然后再进行如下操作:#1.连接到mysql数据库mysql-h227.0.0.1-uroot-p123456#2.建库createdatabasemaoyandbcharsetutf8;#3.切换数据库usemaoyandb;#4.创建数据表createtablefilmtab(namevarchar(100),star

本文目录

    Python 连接并操作 MySQL 数据库,主要通过 Pymysql 模块实现。这里讲解如何将抓取的数据存储至 MySQL 数据库。

    创建存储数据表

    首先您应该确定您的计算机上已经安装了 MySQL 数据库,然后再进行如下操作:

    # 1. 连接到mysql数据库
    mysql -h227.0.0.1 -uroot -p123456
    # 2. 建库
    create database maoyandb charset utf8;
    # 3. 切换数据库
    use maoyandb;
    # 4. 创建数据表
    create table filmtab(
    name varchar(100),
    star varchar(400),
    time varchar(30)
    );

    Pymysql基本使用

    1) 连接数据库

    db = pymysql.connect('localhost','root','123456','maoyandb')

    参数说明:

    • localhost:本地 MySQL 服务端地址,也可以是远程数据库的 IP 地址。

    • root:连接数据所使用的用户名。

    • password:连接数据库使用的密码,本机 MySQL 服务端密码“123456”。

    • db:连接的数据库名称。

    2) 创建cursor对象

    cursor = db.cursor()

    3) 执行sql命令

    execute() 方法用来执行 SQL 语句。如下所示:

    #第一种方法:编写sql语句,使用占位符传入相应数据
    sql = "insert into filmtab values('%s','%s','%s')" % ('刺杀,小说家','雷佳音','2021')
    cursor.excute(sql)
    第二种方法:编写sql语句,使用列表传参方式
    sql = 'insert into filmtab values(%s,%s,%s)'
    cursor.execute(sql,['刺杀,小说家','雷佳音','2021'])

    4) 提交数据

    db.commit()

    5) 关闭数据库

    cursor.close()
    db.close()

    完整的代码如下所示:

    # -*-coding:utf-8-*-
    import pymysql
    #创建对象
    db = pymysql.connect('localhost','root','123456','maoyandb')
    cursor = db.cursor()
    # sql语句执性,单行插入
    info_list = ['刺杀,小说家','雷佳音,杨幂','2021-2-12']
    sql = 'insert into movieinfo values(%s,%s,%s)'
    #列表传参
    cursor.execute(sql,info_list)
    db.commit()
    # 关闭
    cursor.close()
    db.close()

    查询数据结果,如下所示:

    mysql> select * from movieinfo;
    +-------------+-------------------+-----------+
    | name        | star              | time      |
    +-------------+-------------------+-----------+
    | 刺杀,小说家   | 雷佳音,杨幂         | 2021-2-12 |
    +-------------+-------------------+-----------+
    1 rows in set (0.01 sec)

    还有一种效率较高的方法,使用 executemany() 可以同时插入多条数据。示例如下:

    db = pymysql.connect('localhost','root','123456','maoyandb',charset='utf8')
    cursor = db.cursor()
    # sql语句执性,列表元组
    info_list = [('我不是药神','徐峥','2018-07-05'),('你好,李焕英','贾玲','2021-02-12')]
    sql = 'insert into movieinfo values(%s,%s,%s)'
    cursor.executemany(sql,info_list)
    db.commit()
    # 关闭
    cursor.close()
    db.close()

    查询插入结果,如下所示:

    mysql> select * from movieinfo;
    +-------------+-------------------+------------+
    | name        | star              | time       |
    +-------------+-------------------+------------+
    | 我不是药神  | 徐峥              | 2018-07-05 |
    | 你好,李焕英 | 贾玲              | 2021-02-12 |
    +-------------+-------------------+------------+
    2 rows in set (0.01 sec)

    修改爬虫程序

    下面修改一下爬虫程序,将抓取下来的数据存储到 MySQL 数据库。如下所示:

    # coding=gbk
    from urllib import request
    import re
    import time
    import random
    from ua_info import ua_list
    import pymysql
    class MaoyanSpider(object):
        def __init__(self):
            #初始化属性对象
            self.url = 'https://maoyan.com/board/4?offset={}'
            #数据库连接对象
            self.db = pymysql.connect(
                'localhost','root','123456','maoyandb',charset='utf8')
            #创建游标对象
            self.cursor = self.db.cursor()
        def get_html(self,url):
            headers = {'User-Agent':random.choice(ua_list)}
            req = request.Request(url=url,headers=headers)
            res = request.urlopen(req)
            html = res.read().decode()
            # 直接解析
            self.parse_html(html)
        def parse_html(self,html):
            re_bds = '.*?title="(.*?)".*?(.*?)

    .*?class="releasetime">(.*?)

    '         pattern = re.compile(re_bds,re.S)         r_list = pattern.findall(html)         self.save_html(r_list)     def save_html(self, r_list):         L = []         sql = 'insert into movieinfo values(%s,%s,%s)'         # 整理数据         for r in r_list:             t = (                 r[0].strip(),                 r[1].strip()[3:],                 r[2].strip()[5:15]             )             L.append(t)             print(L)         # 一次性插入多条数据 L:[(),(),()]         try:             self.cursor.executemany(sql,L)             # 将数据提交数据库             self.db.commit()         except:             # 发生错误则回滚             self.db.rollback()     def run(self):         for offset in range(0,11,10):             url = self.url.format(offset)             self.get_html(url)             time.sleep(random.uniform(1,3))         # 断开游标与数据库连接         self.cursor.close()         self.db.close() if __name__ == '__main__':     start=time.time()     spider = MaoyanSpider()     spider.run()     end=time.time()     print("执行时间:%.2f" % (end-start))

    数据库查询存储结果,如下所示:

    mysql> select * from movieinfo;
    +----------------+----------------------------------------------------------+------------+
    | name           | star                                                     | time       |
    +----------------+----------------------------------------------------------+------------+
    | 我不是药神     | 徐峥,周一围,王传君                                               | 2018-07-05 |
    | 肖申克的救赎   | 蒂姆·罗宾斯,摩根·弗里曼,鲍勃·冈顿                                  | 1994-09-10 |
    | 绿皮书         | 维果·莫腾森,马赫沙拉·阿里,琳达·卡德里尼                            | 2019-03-01 |
    | 海上钢琴师     | 蒂姆·罗斯,比尔·努恩,克兰伦斯·威廉姆斯三世                           | 2019-11-15 |
    | 小偷家族       | 中川雅也,安藤樱,松冈茉优                                          | 2018-08-03 |
    | 霸王别姬       | 张国荣,张丰毅,巩俐                                               | 1993-07-26 |
    | 哪吒之魔童降世 | 吕艳婷,囧森瑟夫,瀚墨                                              | 2019-07-26 |
    | 美丽人生       | 罗伯托·贝尼尼,朱斯蒂诺·杜拉诺,赛尔乔·比尼·布斯特里克                  | 2020-01-03 |
    | 这个杀手不太冷 | 让·雷诺,加里·奥德曼,娜塔莉·波特曼                                   | 1994-09-14 |
    | 盗梦空间       | 莱昂纳多·迪卡普里奥,渡边谦,约瑟夫·高登-莱维特                        | 2010-09-01 |
    +----------------+----------------------------------------------------------+------------+
    10 rows in set (0.01 sec)

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