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把python爬出来的数据,用pymysql插入数据库中

时间:2018-09-18 16:04:20      阅读:217      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:换行   like   lse   upd   hal   怎么   exce   har   5.0   

  怎么说呢,这个虽然是装逼的产物,但是还是有一定实用价值的。

  先说说我看到这只鸡腿的时候,是怎么吃的:

  整体内容可以先分为三部分,抓取数据,整理数据,插入到表。

抓取数据:

  拿到网址后,进去看了一下需要的数据都在什么位置,结构了解清楚后就可以准备准备开始把他撸出来了。

  想要数据当然要先发个请求咯:

        #定义一个内置浏览器session
        s = requests.session()

        url = http://www.310win.com/jingcaizuqiu/rangqiushengpingfu/kaijiang_jc_all.html

        # header把爬虫伪装的像是正常的访问
        header = {
            User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36 ,
            Connection: keep-alive
            }

        # 用requests库的get方法与服务器进行链接
        w = s.get(url, headers=header)

  请求之后再对返回值做一定的处理:

  在这里需要为获取数据做一个动作,因为html中的换行符<br>是单个的,后面提取时会有问题,所以在这里先把它去掉。

        # 用chardet库的detect方法获取网页编码格式,具体的编码格式在encoding这个键对应的值中
        w.encoding = chardet.detect(w.content)[encoding]

        # 设置好编码格式后,用text方法返回为字符串供beautifulSoup处理
        e = w.text

        # 替换掉其中的符号‘-‘,和换行符```这里不能替换‘-’,不然比分出来缺少,改为下面替换
        z=(e.replace(<br>,‘‘)).replace(<br/>,‘‘)

        # 使用BeautifulSoup函数把z转化为一个BeautifulSoup对象,解析器的类型是lxml
        soup = BeautifulSoup(z, lxml)

  然后就是想想办法把需要的数据搞出来了:

  首先根据数据位置与标签结构,用class属性获取到需要的内容,

  之后我这里用了个笨办法(大佬掠过),循环把需要的数据写进list中,

  然后顺便把一些数据处理成插sql时需要的格式。

        # 获取class属性为ni,ni2中的td
        list = soup.select(tr.ni td)
        list2 = soup.select(tr.ni2 td)

        # 用string方法获取td标签中的数据,写进list
        a = 0
        while a < len(list2):
            for z1 in list[a]:
                MATCH_ID.append(2018+z1.string[5:10].replace(-,‘‘)+%s%z1.string[2:5])
                for x1 in list[a+1]:
                    saishi.append(x1.string)
                    for c1 in list[a+3]:
                        BF.append(c1.string)
                        for v1 in list[a+4]:
                            kedui.append(v1.string)
                            for b1 in list[a+5]:
                                BF_HALF.append(b1.string)
                                for n1 in list[a-2]:
                                    pankou.append(n1.string)
                                    for m1 in list[a-1]:
                                        shuju.append(m1.string)
            for z2 in list2[a]:
                MATCH_ID.append(2018+z2.string[5:10].replace(-,‘‘)+%s%z2.string[2:5])
                for x2 in list2[a+1]:
                    saishi.append(x2.string)
                    for c2 in list2[a+3]:
                        BF.append(c2.string)
                        for v2 in list2[a+4]:
                            kedui.append(v2.string)
                            for b2 in list2[a+5]:
                                BF_HALF.append(b2.string)
                                for n2 in list2[a-2]:
                                    pankou.append(n2.string)
                                    for m2 in list2[a-1]:
                                        shuju.append(m2.string)
            a = a+13

  这个时候需要的数据就拿到了,然后就可以开始吃sql部分了,数据就在爬取和插入之间的小步骤中做处理。

 

插入到表:

  装好pymysql模块,调用之后连接到数据库,

  这里可以先转换数据格式,再插入,我是在插入的时候转的格式,都一样。

        # 连接数据库
        connect = pymysql.Connect(
                host = ****,
                port = ****,
                user = ****,
                passwd = ****,
                db = ****,
                charset = utf8
            )

        # 也可以先转换数据格式,再插入变量
        # label = list((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, "10"))
        # label_A = [str(i) for i in label]
        # print(label_A)

        # 获取游标
        cursor = connect.cursor()

  最后写条insert into的sql,循环插入所有的数据就ok啦。

  这里还有一个问题,就是爬到的数据可能有为None的情况,insert时要跳过为None的字段,然后我在写判断时就犯了一个二比的错,条件里把None写成str了,实际没有抓到数据给的None是个值,低级错误,罪过罪过,善哉善哉。

  到这里鸡腿就算是吃完了,还剩骨头。

  有兴趣的可以建个表舔一下0.0

技术分享图片
  1 import requests
  2 from bs4 import BeautifulSoup
  3 import chardet
  4 import pymysql.cursors
  5 import time
  6 from decimal import *
  7 
  8 class Reptilian(object):
  9     def data(self):
 10         # 定义需要的数据
 11         saishi = []
 12         kedui = []
 13         pankou = []
 14         shuju = []
 15         # insetinto sql要用到的数据
 16         BF_HALF = []
 17         MATCH_ID = []
 18         BF = []
 19         BF_ODDS = []
 20         SPF = []
 21         SPF_ODDS = []
 22         RQ = []
 23         RQ_ODDS = []
 24         JQ = []
 25         JQ_ODDS = []
 26         BQC = []
 27         BQC_ODDS = []
 28 
 29         #定义一个内置浏览器session
 30         s = requests.session()
 31 
 32         # # q是存储爬取信息的文本文件,使用追加模式,就是说后面写入的信息会放在已有的信息后面,这样就不会把之前的信息覆盖掉
 33         # q = open(‘info.txt‘, ‘a‘)
 34         url = http://www.310win.com/jingcaizuqiu/rangqiushengpingfu/kaijiang_jc_all.html
 35 
 36         # header把爬虫伪装的像是正常的访问
 37         header = {
 38             User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36 ,
 39             Connection: keep-alive
 40             }
 41 
 42         # 用requests库的get方法与服务器进行链接,返回一个requests.models.Response的类
 43         w = s.get(url, headers=header)
 44 
 45         # 用chardet库的detect方法获取网页编码格式,具体的编码格式在encoding这个键对应的值中
 46         w.encoding = chardet.detect(w.content)[encoding]
 47 
 48         # 设置好编码格式后,用text方法把Response这个类转化为字符串供beautifulSoup处理
 49         e = w.text
 50 
 51         # 替换掉其中的符号‘-‘,和换行符```这里不能替换‘-’,不然比分出来缺少,改为下面替换
 52         z=(e.replace(<br>,‘‘)).replace(<br/>,‘‘)
 53 
 54         # 使用BeautifulSoup函数把z转化为一个BeautifulSoup对象,解析器的类型是lxml
 55         soup = BeautifulSoup(z, lxml)
 56 
 57         # 获取class属性为ni,ni2中的td
 58         list = soup.select(tr.ni td)
 59         list2 = soup.select(tr.ni2 td)
 60 
 61         # 用string方法获取td标签中的数据,写进list
 62         a = 0
 63         while a < len(list2):
 64             for z1 in list[a]:
 65                 MATCH_ID.append(2018+z1.string[5:10].replace(-,‘‘)+%s%z1.string[2:5])
 66                 for x1 in list[a+1]:
 67                     saishi.append(x1.string)
 68                     for c1 in list[a+3]:
 69                         BF.append(c1.string)
 70                         for v1 in list[a+4]:
 71                             kedui.append(v1.string)
 72                             for b1 in list[a+5]:
 73                                 BF_HALF.append(b1.string)
 74                                 for n1 in list[a-2]:
 75                                     pankou.append(n1.string)
 76                                     for m1 in list[a-1]:
 77                                         shuju.append(m1.string)
 78             for z2 in list2[a]:
 79                 MATCH_ID.append(2018+z2.string[5:10].replace(-,‘‘)+%s%z2.string[2:5])
 80                 for x2 in list2[a+1]:
 81                     saishi.append(x2.string)
 82                     for c2 in list2[a+3]:
 83                         BF.append(c2.string)
 84                         for v2 in list2[a+4]:
 85                             kedui.append(v2.string)
 86                             for b2 in list2[a+5]:
 87                                 BF_HALF.append(b2.string)
 88                                 for n2 in list2[a-2]:
 89                                     pankou.append(n2.string)
 90                                     for m2 in list2[a-1]:
 91                                         shuju.append(m2.string)
 92             a = a+13
 93 
 94         # 用string方法获取a标签中的数据,写进list
 95         list3 = soup.select(tr.ni a)
 96         list4 = soup.select(tr.ni2 a)
 97         b = 2
 98         while b < len(list4):
 99             for z3 in list3[b]:
100                 BF_ODDS.append(z3.string)
101                 for x3 in list3[b-1]:
102                     SPF_ODDS.append(x3.string)
103                     for c3 in list3[b - 2]:
104                         RQ_ODDS.append(c3.string)
105                         for v3 in list3[b+1]:
106                             JQ_ODDS.append(v3.string)
107                             for b3 in list3[b + 2]:
108                                 BQC_ODDS.append(b3.string)
109             for z4 in list4[b]:
110                 BF_ODDS.append(z4.string)
111                 for x4 in list4[b-1]:
112                     SPF_ODDS.append(x4.string)
113                     for c4 in list4[b - 2]:
114                         RQ_ODDS.append(c4.string)
115                         for v4 in list4[b+1]:
116                             JQ_ODDS.append(v4.string)
117                             for b4 in list4[b + 2]:
118                                 BQC_ODDS.append(b4.string)
119             b = b+8
120 
121         # 用string方法获取span标签中的数据,写进list
122         c = 1
123         list5 = soup.select(tr.ni span)
124         list6 = soup.select(tr.ni2 span)
125         while c < len(list6):
126             for z5 in list5[c]:
127                 SPF.append(z5.string)
128                 for x5 in list5[c-1]:
129                     RQ.append(x5.string)
130                     for c5 in list5[c+2]:
131                         JQ.append(c5.string)
132                         for v5 in list5[c + 3]:
133                             BQC.append(v5.string)
134             for z6 in list6[c]:
135                 SPF.append(z6.string)
136                 for x6 in list6[c-1]:
137                     RQ.append(x6.string)
138                     for c6 in list6[c+2]:
139                         JQ.append(c6.string)
140                         for v6 in list6[c + 3]:
141                             BQC.append(v6.string)
142             c = c+5
143         return MATCH_ID,BF_HALF,BF,BF_ODDS,SPF,SPF_ODDS,RQ,RQ_ODDS,JQ,JQ_ODDS,BQC,BQC_ODDS
144 
145     # 爬取的数据
146     # try:
147     #     d = 0
148     #     for d in range(len(MATCH_ID)):
149     #         print(‘%s‘ % MATCH_ID[d],BF_HALF[d],BF[d],BF_ODDS[d],SPF[d],SPF_ODDS[d],RQ[d],RQ_ODDS[d],JQ[d],JQ_ODDS[d],BQC[d],BQC_ODDS[d])
150     #         d = d+1
151     # except:
152     #     print(‘-----------------------‘)
153 
154     def insert(self):
155 
156         # 定义当前时间
157         now = time.strftime(%Y%m%d, time.localtime())
158 
159         # 调用data的返回值,分别定义为sql所用字段
160         MATCH_ID = Reptilian.data()[0],
161         BF_HALF = Reptilian.data()[1],
162         BF = Reptilian.data()[2],
163         BF_ODDS = Reptilian.data()[3],
164         SPF = Reptilian.data()[4],
165         SPF_ODDS = Reptilian.data()[5],
166         RQ = Reptilian.data()[6],
167         RQ_ODDS = Reptilian.data()[7],
168         JQ = Reptilian.data()[8],
169         JQ_ODDS = Reptilian.data()[9],
170         BQC = Reptilian.data()[10],
171         BQC_ODDS = Reptilian.data()[11]
172 
173         # 连接数据库
174         connect = pymysql.Connect(
175                 host = ‘‘,
176                 port = ,
177                 user = ‘‘,
178                 passwd = ‘‘,
179                 db = ‘‘,
180                 charset = utf8
181             )
182 
183         # 也可以先转换数据格式,再插入变量
184         # label = list((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, "10"))
185         # label_A = [str(i) for i in label]
186         # print(label_A)
187 
188         # 获取游标
189         cursor = connect.cursor()
190 
191         # VALUES从list中第一个值开始插入,循环至最后一个值
192         Value = 0
193         while Value <= len(MATCH_ID[0]):
194             if BF_ODDS[0][Value] != None and JQ_ODDS[0][Value] != None and RQ_ODDS[0][Value] != None and SPF_ODDS[0][Value] != None and BQC_ODDS[Value] != None:
195                 sql = "INSERT INTO bdwork_test.T_LOT_FOOT_MATCH_RESULT(MATCH_ID,BF_HALF,BF,SPF,RQ,JQ,BQC,SUB_TIME,UPDATE_TIME,BF_ODDS,SPF_ODDS,RQ_ODDS,JQ_ODDS,BQC_ODDS)VALUES(‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘)"  %(MATCH_ID[0][Value],BF_HALF[0][Value],BF[0][Value],SPF[0][Value],RQ[0][Value],JQ[0][Value],BQC[0][Value],now,now,float(BF_ODDS[0][Value]),float(SPF_ODDS[0][Value]),float(RQ_ODDS[0][Value]),float(JQ_ODDS[0][Value]),float(BQC_ODDS[Value]))
196                 cursor.execute(sql)
197                 connect.commit()
198                 Value += 1
199                 if Value == len(MATCH_ID[0]):
200                     break
201             else:
202                 if SPF_ODDS[0][Value] == None:
203                     sql = "INSERT INTO bdwork_test.T_LOT_FOOT_MATCH_RESULT(MATCH_ID,BF_HALF,BF,SPF,RQ,JQ,BQC,SUB_TIME,UPDATE_TIME,BF_ODDS,RQ_ODDS,JQ_ODDS,BQC_ODDS)VALUES(‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘)"  %(MATCH_ID[0][Value],BF_HALF[0][Value],BF[0][Value],SPF[0][Value],RQ[0][Value],JQ[0][Value],BQC[0][Value],now,now,float(BF_ODDS[0][Value]),float(RQ_ODDS[0][Value]),float(JQ_ODDS[0][Value]),float(BQC_ODDS[Value]))
204                     cursor.execute(sql)
205                     connect.commit()
206                     Value += 1
207                     if Value == len(MATCH_ID[0]):
208                         break
209                 elif BF_ODDS[0][Value] == None:
210                     sql = "INSERT INTO bdwork_test.T_LOT_FOOT_MATCH_RESULT(MATCH_ID,BF_HALF,BF,SPF,RQ,JQ,BQC,SUB_TIME,UPDATE_TIME,SPF_ODDS,RQ_ODDS,JQ_ODDS,BQC_ODDS)VALUES(‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘)" % (
211                     MATCH_ID[0][Value], BF_HALF[0][Value], BF[0][Value], SPF[0][Value], RQ[0][Value],
212                     JQ[0][Value], BQC[0][Value], now, now,float(SPF_ODDS[0][Value]), float(RQ_ODDS[0][Value]),
213                     float(JQ_ODDS[0][Value]), float(BQC_ODDS[Value]))
214                     cursor.execute(sql)
215                     connect.commit()
216                     Value += 1
217                     if Value == len(MATCH_ID[0]):
218                         break
219                 elif JQ_ODDS[0][Value] == None:
220                     sql = "INSERT INTO bdwork_test.T_LOT_FOOT_MATCH_RESULT(MATCH_ID,BF_HALF,BF,SPF,RQ,JQ,BQC,SUB_TIME,UPDATE_TIME,BF_ODDS,SPF_ODDS,RQ_ODDS,BQC_ODDS)VALUES(‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘)" % (
221                     MATCH_ID[0][Value], BF_HALF[0][Value], BF[0][Value], SPF[0][Value], RQ[0][Value], JQ[0][Value],
222                     BQC[0][Value], now, now, float(BF_ODDS[0][Value]),float(SPF_ODDS[0][Value]), float(RQ_ODDS[0][Value]),
223                     float(BQC_ODDS[Value]))
224                     cursor.execute(sql)
225                     connect.commit()
226                     Value += 1
227                     if Value == len(MATCH_ID[0]):
228                         break
229                 elif RQ_ODDS[0][Value] == None:
230                     sql = "INSERT INTO bdwork_test.T_LOT_FOOT_MATCH_RESULT(MATCH_ID,BF_HALF,BF,SPF,RQ,JQ,BQC,SUB_TIME,UPDATE_TIME,BF_ODDS,SPF_ODDS,JQ_ODDS,BQC_ODDS)VALUES(‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘)" % (
231                     MATCH_ID[0][Value], BF_HALF[0][Value], BF[0][Value], SPF[0][Value], RQ[0][Value], JQ[0][Value],
232                     BQC[0][Value], now, now, float(BF_ODDS[0][Value]),float(SPF_ODDS[0][Value]),
233                     float(JQ_ODDS[0][Value]), float(BQC_ODDS[Value]))
234                     cursor.execute(sql)
235                     connect.commit()
236                     Value += 1
237                     if Value == len(MATCH_ID[0]):
238                         break
239                 elif BQC_ODDS[Value] == None:
240                     sql = "INSERT INTO bdwork_test.T_LOT_FOOT_MATCH_RESULT(MATCH_ID,BF_HALF,BF,SPF,RQ,JQ,BQC,SUB_TIME,UPDATE_TIME,BF_ODDS,SPF_ODDS,RQ_ODDS,JQ_ODDS)VALUES(‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘,‘%s‘)" % (
241                     MATCH_ID[0][Value], BF_HALF[0][Value], BF[0][Value], SPF[0][Value], RQ[0][Value], JQ[0][Value],
242                     BQC[0][Value], now, now, float(BF_ODDS[0][Value]), float(SPF_ODDS[0][Value]),float(RQ_ODDS[0][Value]),float(JQ_ODDS[0][Value]))
243                     cursor.execute(sql)
244                     connect.commit()
245                     Value += 1
246                     if Value == len(MATCH_ID[0]):
247                         break
248             print(插入第%s条数据 % Value)
249         # 关闭连接
250         cursor.close()
251         connect.close()
252         return  print(执行完成)
253 
254 if __name__ == __main__:
255         Reptilian = Reptilian()
256         Reptilian.insert()
View Code

 

 

  

把python爬出来的数据,用pymysql插入数据库中

标签:换行   like   lse   upd   hal   怎么   exce   har   5.0   

原文地址:https://www.cnblogs.com/lvzhenhua/p/9668901.html

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