Python数据抓取与存储：从爬虫到数据库255

Python凭借其简洁的语法和丰富的库，成为了数据抓取领域的佼佼者。本文将深入探讨如何使用Python进行数据抓取，并将其有效地存储到数据库中，涵盖从爬虫设计到数据库交互的整个流程。

一、数据抓取 (Web Scraping)

数据抓取，也称网页抓取或网络爬虫，是指从网站或其他在线资源自动提取数据的过程。Python提供了强大的库来实现这一功能，其中最常用的便是requests和Beautiful Soup。

requests库用于发送HTTP请求，获取网页的HTML内容。以下是一个简单的例子，获取指定URL的网页内容：```python
import requests
url = ""
response = (url)
response.raise_for_status() # 检查请求是否成功
html_content =
print(html_content)
```

Beautiful Soup库则用于解析HTML或XML文档，提取我们需要的信息。它提供了一种简洁易用的方式来遍历DOM树，查找特定的元素和属性。```python
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, "")
title =
print(f"网页标题: {title}")
# 提取所有链接
links = [("href") for link in soup.find_all("a")]
print(f"网页链接: {links}")
# 提取特定内容 (例如，所有段落文本)
paragraphs = [ for p in soup.find_all("p")]
print(f"段落文本: {paragraphs}")
```

需要注意的是，在进行数据抓取时，务必遵守网站的协议，避免对网站造成过大的负载，并尊重网站的版权和使用条款。过度的抓取可能会导致你的IP被封禁。

二、数据清洗与预处理

从网页抓取到的数据通常是杂乱无章的，需要进行清洗和预处理，才能用于后续的分析和存储。这包括去除HTML标签、处理特殊字符、规范数据格式等。

Python的re模块 (正则表达式) 可以用于复杂的文本处理，例如提取特定模式的数据。```python
import re
text = "价格：¥123.45"
price = (r"¥(\d+\.\d+)", text)
if price:
print(f"价格: {(1)}")
```

Pandas库则提供了强大的数据处理功能，可以方便地进行数据清洗、转换和分析。```python
import pandas as pd
data = {'name': ['张三', '李四', '王五'], 'age': [25, 30, 28]}
df = (data)
print(df)
```

三、数据存储

将抓取到的数据存储到数据库中，方便后续的访问和管理。Python支持多种数据库，例如SQLite、MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。这里以SQLite为例，展示如何将数据存储到数据库中。```python
import sqlite3
conn = ('')
cursor = ()
# 创建表
('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
name TEXT,
price REAL
)
''')
# 插入数据
data = [('苹果', 5.5), ('香蕉', 3.2), ('橙子', 4.8)]
("INSERT INTO products (name, price) VALUES (?, ?)", data)
# 提交更改
()
# 查询数据
("SELECT * FROM products")
rows = ()
for row in rows:
print(row)
# 关闭连接
()
```