❶ python爬虫几个步骤教你写入mysql数据库
构建Python爬虫以将数据写入MySQL数据库，实现数据持久化存储，通常有多种方式，如Excel、TXT、JSON、CSV等。然而，将数据存入MySQL数据库提供了丰富的操作和灵活性，尤其对Python后端开发人员有益。以下是一系列步骤，帮助您熟悉整个流程。
首先，安装phpStudy并按照指南配置MySQL数据库。设置用户名和密码，然后启动服务。在主界面，找到MySQL客户端并连接到本地数据库，使用设置的用户名和密码。
接着，创建MySQL数据库中的相应表结构。使用SQL语句定义表的列和属性，确保与爬取的数据结构相匹配。
编写一个SQL语句字符串，用于插入数据。通过Python的连接对象执行SQL语句，实现数据写入。这里提供了一个简单的SQL语句生成和执行函数模板，方便使用。
对于网页数据爬取，使用如XPath等技术提取信息。在浏览器开发者工具中，定位所需元素，复制其选择器或路径。这一步是数据提取的关键。
下面是一个实现数据爬取和写入数据库的Python类示例代码，供参考。确保按照实际需求调整代码，以适应具体网页结构。
最终目标是展示爬取成功，数据已正确保存到MySQL数据库中。通过查询数据库验证数据是否完整且正确。
❷ python爬虫用什么库
以下是爬虫经常用到的库
请求库
1. requests
requests库应该是现在做爬虫最火最实用的库了，非常的人性化。有关于它的使用我之前也写过一篇文章 一起看看Python之Requests库 ，大家可以去看一下。
2.urllib3
urllib3是一个非常强大的http请求库，提供一系列的操作URL的功能。
3.selenium
自动化测试工具。一个调用浏览器的 driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。
对于这个库并非只是Python才能用，像JAVA、Python、C#等都能够使用selenium这个库
4.aiohttp
基于 asyncio 实现的 HTTP 框架。异步操作借助于 async/await 关键字，使用异步库进行数据抓取，可以大大提高效率。
这个属于进阶爬虫时候必须掌握的异步库。有关于aiohttp的详细操作，可以去官方文档：https://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/
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解析库
1、beautifulsoup
html 和 XML 的解析,从网页中提取信息，同时拥有强大的API和多样解析方式。一个我经常使用的解析库，对于html的解析是非常的好用。对于写爬虫的人来说这也是必须掌握的库。
2、lxml
支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高。
3、pyquery
jQuery 的 Python 实现，能够以 jQuery 的语法来操作解析 HTML 文档，易用性和解析速度都很好。
数据存储
1、pymysql
官方文档：https://pymysql.readthedocs.io/en/latest/
一个纯 Python 实现的 MySQL 客户端操作库。非常的实用、非常的简单。
2、pymongo
官方文档：https://api.mongodb.com/python/
顾名思义，一个用于直接连接 mongodb 数据库进行查询操作的库。
3、redismp
redis-mp是将redis和json互转的工具；redis-mp是基于ruby开发，需要ruby环境，而且新版本的redis-mp要求2.2.2以上的ruby版本，centos中yum只能安装2.0版本的ruby。需要先安装ruby的管理工具rvm安装高版本的ruby。
❸ 爬虫写入mysql表里的数据都是这种Unicode编码，怎么转为可读文字
unicode emoji是4个字节的，存不进MySQL里，找到一个转义的库code.iamcal.com/php/emoji/，但是转为Unicode之后，还是4个字节，一样存不进，应该说根本没转。转为其他格式的emoji又怕以后新增了表情不好做，你们在不改数据库编码的前提下，是怎么弄的？
方法1：base_encode64
这种方法是可以，但是旧数据没有经过encode操作，取数据的时候如果统一进行decode的话，旧数据会丢失的。
方法2：urlencode
这个似乎可以，对没有经过encode的数据进行decode也不会有影响，而且多次decode似乎也不会有影响。
❹ Python爬虫如何写
先检查是否有API
API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独特，那么有API则应优先采用调用API的方式。
数据结构分析和数据存储
爬虫需求要十分清晰，具体表现为需要哪些字段，这些字段可以是网页上现有的，也可以是根据网页上现有的字段进一步计算的，这些字段如何构建表，多张表如何连接等。值得一提的是，确定字段环节，不要只看少量的网页，因为单个网页可以缺少别的同类网页的字段，这既有可能是由于网站的问题，也可能是用户行为的差异，只有多观察一些网页才能综合抽象出具有普适性的关键字段——这并不是几分钟看几个网页就可以决定的简单事情，如果遇上了那种臃肿、混乱的网站，可能坑非常多。
对于大规模爬虫，除了本身要采集的数据外，其他重要的中间数据（比如页面Id或者url）也建议存储下来，这样可以不必每次重新爬取id。
数据库并没有固定的选择，本质仍是将Python里的数据写到库里，可以选择关系型数据库MySQL等，也可以选择非关系型数据库MongoDB等；对于普通的结构化数据一般存在关系型数据库即可。sqlalchemy是一个成熟好用的数据库连接框架，其引擎可与Pandas配套使用，把数据处理和数据存储连接起来，一气呵成。
数据流分析
对于要批量爬取的网页，往上一层，看它的入口在哪里；这个是根据采集范围来确定入口，比如若只想爬一个地区的数据，那从该地区的主页切入即可；但若想爬全国数据，则应更往上一层，从全国的入口切入。一般的网站网页都以树状结构为主，找到切入点作为根节点一层层往里进入即可。
值得注意的一点是，一般网站都不会直接把全量的数据做成列表给你一页页往下翻直到遍历完数据，比如链家上面很清楚地写着有24587套二手房，但是它只给100页，每页30个，如果直接这么切入只能访问3000个，远远低于真实数据量；因此先切片，再整合的数据思维可以获得更大的数据量。显然100页是系统设定，只要超过300个就只显示100页，因此可以通过其他的筛选条件不断细分，只到筛选结果小于等于300页就表示该条件下没有缺漏；最后把各种条件下的筛选结果集合在一起，就能够尽可能地还原真实数据量。
明确了大规模爬虫的数据流动机制，下一步就是针对单个网页进行解析，然后把这个模式复制到整体。对于单个网页，采用抓包工具可以查看它的请求方式，是get还是post，有没有提交表单，欲采集的数据是写入源代码里还是通过AJAX调用JSON数据。
同样的道理，不能只看一个页面，要观察多个页面，因为批量爬虫要弄清这些大量页面url以及参数的规律，以便可以自动构造；有的网站的url以及关键参数是加密的，这样就悲剧了，不能靠着明显的逻辑直接构造，这种情况下要批量爬虫，要么找到它加密的js代码，在爬虫代码上加入从明文到密码的加密过程；要么采用下文所述的模拟浏览器的方式。
数据采集
之前用R做爬虫，不要笑，R的确可以做爬虫工作；但在爬虫方面，Python显然优势更明显，受众更广，这得益于其成熟的爬虫框架，以及其他的在计算机系统上更好的性能。scrapy是一个成熟的爬虫框架，直接往里套用就好，比较适合新手学习；requests是一个比原生的urllib包更简洁强大的包，适合作定制化的爬虫功能。requests主要提供一个基本访问功能，把网页的源代码给download下来。一般而言，只要加上跟浏览器同样的Requests Headers参数，就可以正常访问，status_code为200，并成功得到网页源代码；但是也有某些反爬虫较为严格的网站，这么直接访问会被禁止；或者说status为200也不会返回正常的网页源码，而是要求写验证码的js脚本等。
下载到了源码之后，如果数据就在源码中，这种情况是最简单的，这就表示已经成功获取到了数据，剩下的无非就是数据提取、清洗、入库。但若网页上有，然而源代码里没有的，就表示数据写在其他地方，一般而言是通过AJAX异步加载JSON数据，从XHR中找即可找到；如果这样还找不到，那就需要去解析js脚本了。
解析工具
源码下载后，就是解析数据了，常用的有两种方法，一种是用BeautifulSoup对树状HTML进行解析，另一种是通过正则表达式从文本中抽取数据。
BeautifulSoup比较简单，支持Xpath和CSSSelector两种途径，而且像Chrome这类浏览器一般都已经把各个结点的Xpath或者CSSSelector标记好了，直接复制即可。以CSSSelector为例，可以选择tag、id、class等多种方式进行定位选择，如果有id建议选id，因为根据HTML语法，一个id只能绑定一个标签。
正则表达式很强大，但构造起来有点复杂，需要专门去学习。因为下载下来的源码格式就是字符串，所以正则表达式可以大显身手，而且处理速度很快。
对于HTML结构固定，即同样的字段处tag、id和class名称都相同，采用BeautifulSoup解析是一种简单高效的方案，但有的网站混乱，同样的数据在不同页面间HTML结构不同，这种情况下BeautifulSoup就不太好使；如果数据本身格式固定，则用正则表达式更方便。比如以下的例子，这两个都是深圳地区某个地方的经度，但一个页面的class是long，一个页面的class是longitude，根据class来选择就没办法同时满足2个，但只要注意到深圳地区的经度都是介于113到114之间的浮点数，就可以通过正则表达式"11[3-4].\d+"来使两个都满足。
数据整理
一般而言，爬下来的原始数据都不是清洁的，所以在入库前要先整理；由于大部分都是字符串，所以主要也就是字符串的处理方式了。
字符串自带的方法可以满足大部分简单的处理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字符或者换行符等，replace可以将指定部分替换成需要的部分，split可以在指定部分分割然后截取一部分。
如果字符串处理的需求太复杂以致常规的字符串处理方法不好解决，那就要请出正则表达式这个大杀器。
Pandas是Python中常用的数据处理模块，虽然作为一个从R转过来的人一直觉得这个模仿R的包实在是太难用了。Pandas不仅可以进行向量化处理、筛选、分组、计算，还能够整合成DataFrame，将采集的数据整合成一张表，呈现最终的存储效果。
写入数据库
如果只是中小规模的爬虫，可以把最后的爬虫结果汇合成一张表，最后导出成一张表格以便后续使用；但对于表数量多、单张表容量大的大规模爬虫，再导出成一堆零散的表就不合适了，肯定还是要放在数据库中，既方便存储，也方便进一步整理。
写入数据库有两种方法，一种是通过Pandas的DataFrame自带的to_sql方法，好处是自动建表，对于对表结构没有严格要求的情况下可以采用这种方式，不过值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否则报错，虽然这个认为不太合理；另一种是利用数据库引擎来执行SQL语句，这种情况下要先自己建表，虽然多了一步，但是表结构完全是自己控制之下。Pandas与SQL都可以用来建表、整理数据，结合起来使用效率更高。