mysql储存爬虫数据_爬虫分析之数据存储——基于MySQL,Scrapy

配置MySql

关于MySQL在Ubuntu的Pycharm上的配置,可以参考这篇文章中的第三部分

如果上面的步骤处理完毕后找不到你新建的数据库, 可以参照下图配置

勾选要显示的Schemas(数据库集合)

数据存储需要用到pymysql模块, 在File->Settings中找到如图的设置页面,点击加号搜索pymysql并安装

如何存储

在开始考虑如何存储之前, 我们需要考虑一个问题, 数据存储应该是什么时候要做的事.

假设你已经了解过Scrapy框架, 下面是来自官网对item pipeline的典型应用

清理数据

验证爬取的数据(检查item包含某些字段)

查重(并丢弃)

将爬取结果保存到数据库中

我们要实现的数据存储, 先来试一试能否成功吧

你可以参考以下代码编写自己的pipeline

import pymysql

class jobCrawlerPipeline(object):

def process_item(self, item, spider):

”’

将爬取的信息保存到mysql

:param item:

:param spider:

:return: item

”’

Get data from item

job_name = item[‘job_name’]

company = item[‘company’]

address = item[‘address’]

salary = item[‘salary’]

time = item[‘time’]

Connecting with local database, change the value if not the same

db = pymysql.connect(

host=’localhost’,

user=’root’,

passwd=’1320′,

db=’scrapyDB’,

charset=’utf8′,

cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)

try:

open the cursor

cursor = db.cursor()

sql = ‘INSERT INTO tb_job(job_name,company,address,salary,time)’ \

‘VALUES (“%s”, “%s”, “%s”, “%s”, “%s”)’ % (job_name,company,address,salary,time)

execute the sql

cursor.execute(sql)

db.commit()

finally:

close the connection

db.close()

return item

爬虫尚未结束, 但是通过终端, 我们知道该停下爬虫了.

爬取中…

存储在MySQL的信息

重新回到爬虫项目的思路

思考整个爬虫项目的流程, 应该是这样

抓取信息->清理信息->整理信息->存储信息->分析信息

数据整理

而上面的存储信息虽然已经成功了一部分,但是薪资信息仍需要整理,更重要的是爬取的信息中没有明确的id, 如何在后续中加入topSalary, bottomSalary 等整理后才有的信息与之对应呢?

重新审视Item Pipeline的典型应用, 我们能不能在Pipeline上实现整理,清理, 验证或是丢弃呢?

分析item中的项目, 整理和验证可能是最容易实现的部分

我们先把整理功能实现并验证是否成功, 在class jobCrawlerPipeline(object):中添加下面这个方法.用于把爬取下来的工资数据进行整理,关于这个方法的实现,请参考前一篇爬虫练习之数据整理——基于Pandas

class jobCrawlerPipeline(object):

def cut_word(self, word, method):

if method == ‘bottom’:

length = len(word)

if (word.find(‘万’) == -1):

if (word.find(‘以下’) != -1):

XX千以下

postion = word.find(‘以下’)

bottomSalary = str(word[:(postion – 5)])

elif (word.find(‘以上’) != -1):

postion = word.find(‘以上’)

bottomSalary = str(float(word[:postion – 5]))

else:

XX千/月

postion = word.find(‘-‘)

bottomSalary = str(float(word[:(postion)]))

else:

if (word.find(‘年’) == -1):

if (word.find(‘以下’) != -1):

XX万以下

postion = word.find(‘以下’)

bottomSalary = str(float(word[:(postion – 5)]) * 10)

elif (word.find(‘以上’) != -1):

XX万以上

postion = word.find(‘以上’)

bottomSalary = str(float(word[:postion – 5]) * 10)

elif (word.find(‘+’) != -1):

XX万+

postion = word.find(‘+’)

bottomSalary = str(float(word[:(postion)]) * 10)

else:

XX万/月

postion = word.find(‘-‘)

bottomSalary = str(float(word[:(postion)]) * 10)

else:

if (word.find(‘以下’) != -1):

XX万以下/年

postion = word.find(‘以下’)

bottomSalary = str(float(word[:(postion – 5)]) / 1.2)

elif (word.find(‘以上’) != -1):

postion = word.find(‘以上’)

bottomSalary = str(float(word[:postion – 5]) / 1.2)

elif (word.find(‘+’) != -1):

XX万+

postion = word.find(‘+’)

bottomSalary = str(float(word[:(postion)]) / 1.2)

else:

XX万/年

postion = word.find(‘-‘)

bottomSalary = word[:(postion)]

bottomSalary = str(float(bottomSalary) / 1.2)

return bottomSalary

if method == ‘top’:

length = len(word)

if (word.find(‘万’) == -1):

if (word.find(‘以下’) != -1):

XX千以下

postion = word.find(‘以下’)

topSalary = str(float(word[:(postion – 5)]))

elif (word.find(‘以上’) != -1):

postion = word.find(‘以上’)

topSalary = str(float(word[:postion – 5]))

else:

XX千/月

postion = word.find(‘-‘)

topSalary = str(float(word[(postion + 1):(length – 11)]))

else:

if (word.find(‘年’) == -1):

if (word.find(‘以下’) != -1):

XX万以下

postion = word.find(‘以下’)

topSalary = str(float(word[:(postion – 5)]) * 10)

elif (word.find(‘以上’) != -1):

XX万以上

postion = word.find(‘以上’)

topSalary = str(float(word[:postion – 5]) * 10)

else:

XX万/月

postion = word.find(‘-‘)

topSalary = str(float(word[(postion + 1):(length – 11)]) * 10)

else:

if (word.find(‘以下’) != -1):

XX万以下/年

postion = word.find(‘以下’)

topSalary = str(float(word[:(postion – 5)]) / 1.2)

elif (word.find(‘以上’) != -1):

XX万以上一年

postion = word.find(‘以上’)

topSalary = str(float(word[:postion – 5]) / 1.2)

elif (word.find(‘+’) != -1):

XX万+

postion = word.find(‘+’)

topSalary = str(float(word[:(postion)]) / 1.2)

else:

XX万/年

postion = word.find(‘-‘)

topSalary = word[(postion + 1):(length – 11)]

topSalary = str(int(topSalary) / 1.2)

return topSalary

如果你看了上面的代码, 你可能发现与前一篇有些许不同, 最主要的差别就是字符串数组切片的位置发生了改变.

为什么要改呢?

因为这是Python的编码坑啊

通过观察终端的输出，可以看到爬下来尚未存储的数据是以unicode的形式存在，这个时候是5个字节一个中文

因此看到下面截图中的salary，可以判断要得到薪资的底薪和顶薪，需要剔除掉11个字节

爬取数据中

数据清洗

至此，数据的基本处理已经合并到Pipeline中，鉴于可能还有脏数据在item中，我们在Pipeline的process_item方法中加入相应的代码

这段代码应当加在处理数据之前，减少一些系统开销

Get data from item

job_name = item[‘job_name’]

salary = item[‘salary’]

dirty_job_name = re.compile(r'(*|在家|试用|体验|无需|无须|试玩|红包)+’)

dirty_salary = re.compile(r'(小时|天)+’)

clean dirty data

if(dirty_job_name.search(str(job_name))):

raise DropItem(“Dirty data %s” % item)

if(dirty_salary.search(str(salary))):

raise DropItem(“Dirty data %s” % item)

if(salary == None):

raise DropItem(“Dirty data %s” % item)

数据存储

把清洗并整理完毕的数据进行数据存储

建立数据库的相关MySql语句是

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS scrapyDB DEFAULT CHARACTER SET utf8;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_job(

job_id bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,

job_name varchar(50) NOT NULL,

company varchar(50) NOT NULL,

address varchar(50) NOT NULL,

bottom_salary varchar(10) NOT NULL,

top_salary varchar(10) NOT NULL,

salary varchar(15) NOT NULL,

time varchar(10) NOT NULL,

PRIMARY KEY (job_id),

UNIQUE KEY unique_info(job_name, company, address)

);

这里实现的思路不止一种

Solution 1 在process_item中直接将处理完的item保存到数据库中

实际测试的时候发现保存下来的数据除了job_name字段外, 其他中文字段全部变成Unicode码, 原因不明. 大家如果成功用这种方法实现了, 不妨在留言区告知一下, 毕竟第二种方法多了文件IO的开销, 耗时会比较大

Solution 2 在爬取结束之后再进行数据库写入操作

爬取结束后, 用pandas模块的csv读取函数打开爬取完毕的csv文件, 写入数据库

Attention!

以上两种方法的commit()建议在全部插入后一次commit完成

必须在close_spider方法中关闭数据库

若使用第一种方法, 建议在open_spider中实现数据库初始化工作, 而不是每执行一次process_item进行一次打开关闭数据库

写入数据库

参考代码

Function1

def open_spider(self, spider):

self.conn = pymysql.connect(

host=’localhost’,

user=’root’,

passwd=’mysql’,

db=’scrapyDB’,

charset=’utf8′,

cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)

def close_spider(self, spider):

try:

open the cursor

self.cursor = self.conn.cursor()

get data from csv file

reload data

f = open(r’job.csv’, ‘r’)

f.close()

job_info = pandas.read_csv(r’job.csv’, iterator=True,chunksize=1,

header=None,names=

[‘job_name’,’company’,’address’,’bottom_salary’,’top_salary’,’salary’,’time’])

store data

for i, job in enumerate (job_info):

use -1 or ‘ ‘ to fill NAN

job = job.fillna({‘job_name’:”,’company’:”,’address’:”,’time’:”})

job = job.fillna(-1)

transform series to list type

job = job.values[0]

sql = ‘INSERT INTO tb_job(job_name,company,address,bottom_salary,top_salary,salary,time)’ \

‘VALUES (“%s”, “%s”, “%s”, “%s”, “%s”, “%s”, “%s”)’ % (

job[6], job[2], job[3], job[1], job[5], job[0], job[6])

self.cursor.execute(sql)

self.conn.commit()

finally:

close the connection

self.conn.close()

Function2

未将打开关闭数据库拆分出来, 请自行修改

db = pymysql.connect(

host=’localhost’,

user=’root’,

passwd=’mysql’,

db=’scrapyDB’,

charset=’utf8′,

cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)

try:

open the cursor

cursor = db.cursor()

sql = ‘INSERT INTO tb_job(job_name,company,address,bottom_salary,top_salary,salary,time)’ \

‘VALUES (“%s”, “%s”, “%s”, “%s”, “%s”, “%s”, “%s”)’ % (job_name,item[‘company’],item[‘address’],item[‘bottomSalary’],item[‘topSalary’],item[‘salary’],item[‘time’])

execute the sql

cursor.execute(sql)

db.commit()

finally:

close the connection

db.close()

最终的数据库代码中, 暂时删除了unique_info索引, 原因是当前只需要尚不需要进行增量爬取. 使用unique_info索引后, 如果遇到重复的数据将直接RollBack, 而我们是在最后才一次性commit的, 这样肯定不行

就需要增加开销去每插入一条数据提交一次

后续将对这个问题进行处理, 敬请期待

Original: https://blog.csdn.net/weixin_30113867/article/details/113454457
Author: 黄一凯
Title: mysql储存爬虫数据_爬虫分析之数据存储——基于MySQL,Scrapy