前言 一般我们都会将数据爬取下来保存在临时文件或者控制台直接输出,但对于超大规模数据的快速读写,高并发场景的访问,用数据库管理无疑是不二之选.首先简单描述一下MySQL和MongoDB的区别:MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库.它们各有各的优点.我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言. 一.关系型数据库 关系模型就是指二维…

前面一篇文章主要讲述,如何通过Python爬取招聘信息,且爬取的日期为前一天的,同时将爬取的内容保存到数据库中:这篇文章主要讲述如何将python文件压缩成exe可执行文件,供后面的操作. 这系列文章主要是最近研究了数据库的定时计划备份,联系爬虫简单做的一个实验,但方法可以,尤其在Windows xp年代.整个系列主要分为五部分,共五篇文章: 1.Python爬取招聘信息,并且存储到MySQL数据库中: 2.调用pyinstaller包将py文件打包成exe可执行文件: 3.设置Windows系…

多线程爬取二手房网页并将数据保存到mongodb的代码: import pymongo import threading import time from lxml import etree import requests from queue import Queue index_url='https://m.lianjia.com/gz/ershoufang/pg{}/' detail_url='https://m.lianjia.com{}' # 设置爬取主页的页数 INDEX_PAGE_…

先建立es的mapping,也就是建立在es中建立一个空的Index,代码如下:执行后就会在es建lagou 这个index.     from datetime import datetime from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, \ analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text, Integer from elasticsearch_dsl.connection…

书接上文,前文最后提到将爬取的电影信息写入数据库,以方便查看,今天就具体实现. 首先还是上代码: # -*- coding:utf-8 -*- import requests import re import mysql.connector #changepage用来产生不同页数的链接 def changepage(url,total_page): page_group = ['https://www.dygod.net/html/gndy/jddy/index.html'] for i in…

import requests from lxml import etree import re import pymysql import time conn= pymysql.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='mydb',port=3306,charset='utf8') cursor=conn.cursor() headers={ #'User-Agent':'Nokia6600/1.0 (3.42.1) Symb…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:崩坏的芝麻 由于实验室需要一些语料做研究,语料要求是知网上的论文摘要,但是目前最新版的知网爬起来有些麻烦,所以我利用的是知网的另外一个搜索接口 比如下面这个网页:http://search.cnki.net/Search.aspx?q=肉制品 搜索出来的结果和知网上的结果几乎一样,另外以后面试找Python工作,项目经验展示是核心,如果你缺项目练习,去小编的Pyth…

网页情况: 代码: import requests from requests.exceptions import RequestException from bs4 import BeautifulSoup as bs import re import time import pymysql def get_one_page(url): #得到一页的内容 try: headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x…

pipelines.py文件中 import codecs import csv # 保存到CSV文件中 class CsvPipeline(object): def __init__(self): self.file = codecs.open('a.csv', 'w', encoding='utf_8_sig') def process_item(self, item, spider): fieldnames = ['title', 'img_url', 'download_http'] w…

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymongo from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobi…