scrapy爬取数据成功，但是mysql中没有数据是什么原因

可能有以下几个原因：

1. 数据库连接信息配置错误。请确保数据库连接信息配置正确，包括主机名、端口号、用户名、密码等。

2. 数据库表结构定义错误。请确保数据库表结构定义与程序中的字段匹配，包括字段名、数据类型、长度等。

3. 数据库操作代码有误。请检查程序中对数据库的操作代码是否正确，包括插入、更新、查询等。

4. 程序运行问题。请确保程序能够正常运行，没有出现异常或错误信息，同时也要检查程序中是否存在错误的逻辑或者代码问题。

你可以根据以上原因进行排查，找到具体原因后再进行解决。

相关问题

写一个使用scrapy爬取某网站数据并写入mysql数据库中

好的，以下是一个使用 Scrapy 爬取某网站数据并写入 MySQL 数据库中的示例代码：

import scrapy
import mysql.connector

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "myspider"

    def start_requests(self):
        urls = [
            'http://www.example.com/page1.html',
            'http://www.example.com/page2.html',
            'http://www.example.com/page3.html'
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        # 使用 CSS 选择器提取数据
        items = response.css('.item')
        for item in items:
            # 提取数据
            name = item.css('.name::text').get()
            price = item.css('.price::text').get()
            # 将数据写入 MySQL 数据库
            cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='127.0.0.1', database='mydatabase')
            cursor = cnx.cursor()
            add_data = ("INSERT INTO mytable "
                        "(name, price) "
                        "VALUES (%s, %s)")
            data = (name, price)
            cursor.execute(add_data, data)
            cnx.commit()
            cursor.close()
            cnx.close()

在这个例子中，我们首先在 start_requests 方法中指定了要爬取的 URL 列表，并使用 scrapy.Request 发送了请求。在 parse 方法中，我们使用 CSS 选择器提取了每个页面中的数据，并将其写入 MySQL 数据库中。需要注意的是，我们在每次写入数据之前都需要建立一个新的数据库连接，并在写入完成之后关闭连接。

当然，这只是一个简单的示例，实际情况中还需要考虑异常处理、数据清洗、数据去重等问题。

scrapy爬取到的信息可以怎么存入数据库中

Scrapy可以通过将爬取到的信息存入数据库来持久化数据。以下是一些常见的将Scrapy爬取到的信息存入数据库的方法：

1. 使用Scrapy内置的Item Pipeline和Python中的数据库API（如sqlite3、MySQLdb）进行存储。这种方法需要自己编写Item Pipeline类来处理数据库存储，Scrapy会自动调用Pipeline类中的方法。具体实现可以参考Scrapy官方文档中的Item Pipeline章节。

2. 使用Scrapy框架的第三方库扩展，如Scrapy-MySQL、Scrapy-MongoDB等。这些库可以通过在Scrapy项目中添加Pipeline类实现将爬取到的数据存入指定数据库中。具体使用方法可以参考对应库的官方文档。

3. 使用ORM框架，如SQLAlchemy、Django ORM等。这种方法可以让开发者更加方便地进行数据库操作，但需要在Scrapy项目中额外引入ORM框架并进行配置。具体实现可以参考对应ORM框架的官方文档。

无论使用哪种方法，都需要根据爬虫爬取到的信息类型和数据结构进行适当的数据库设计和处理。同时，也需要注意数据库连接的安全性和可靠性。