python导入非本地mysql

时间: 2023-07-06 17:04:31 浏览: 22
如果要在Python中连接远程MySQL数据库,需要使用Python MySQL连接器。常用的Python MySQL连接器有两个:MySQL Connector/Python和PyMySQL。 MySQL Connector/Python是由MySQL官方提供的Python库,可用于连接MySQL数据库。而PyMySQL是一个纯Python实现的MySQL客户端库,也可以用于连接MySQL数据库。 以下是连接远程MySQL数据库的示例代码: 使用MySQL Connector/Python: ```python import mysql.connector # 连接MySQL数据库 cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='remote_host', database='database_name') # 执行查询 cursor = cnx.cursor() query = ("SELECT * FROM table_name") cursor.execute(query) # 处理查询结果 for row in cursor: print(row) # 关闭连接 cursor.close() cnx.close() ``` 使用PyMySQL: ```python import pymysql # 连接MySQL数据库 cnx = pymysql.connect(host='remote_host', port=3306, user='username', password='password', db='database_name') # 执行查询 cursor = cnx.cursor() query = ("SELECT * FROM table_name") cursor.execute(query) # 处理查询结果 for row in cursor: print(row) # 关闭连接 cursor.close() cnx.close() ``` 其中,`remote_host`是远程MySQL服务器的IP地址或主机名,`username`和`password`是连接MySQL数据库所需的用户名和密码,`database_name`是要连接的数据库名称。

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要在 Python 中导入 MySQL 数据库,你需要先安装 MySQL Connector/Python。可以在以下链接中下载并安装它:https://dev.mysql.com/downloads/connector/python/ 安装完成后,可以使用以下 Python 代码连接 MySQL 数据库: python import mysql.connector # 建立数据库连接 mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase" ) # 创建游标对象 mycursor = mydb.cursor() # 执行 SQL 查询语句 mycursor.execute("SELECT * FROM yourtable") # 获取查询结果 myresult = mycursor.fetchall() # 输出查询结果 for row in myresult: print(row) 在上面的代码中,你需要将 yourusername、yourpassword 和 yourdatabase 替换为你自己的 MySQL 数据库的用户名、密码和数据库名。同时,你也需要将 yourtable 替换为你要查询的表名。 上面的代码连接到本地 MySQL 数据库,如果需要连接到远程 MySQL 数据库,则需要将 host 参数改为 MySQL 服务器的 IP 地址或域名。如果 MySQL 服务器的端口不是默认的 3306 端口,则需要将 port 参数设置为正确的端口号。 除了使用 fetchall() 方法获取全部查询结果外,你还可以使用 fetchone() 方法获取一条查询结果,或使用 fetchmany(n) 方法获取 n 条查询结果。同时,你还可以使用 execute() 方法执行 INSERT、UPDATE、DELETE 等 SQL 操作。 如果你需要执行多条 SQL 语句,则可以使用 multi=True 参数启用多语句模式,例如: python # 执行多条 SQL 语句 mycursor.execute("CREATE TABLE customers (name VARCHAR(255), address VARCHAR(255))", multi=True) mycursor.execute("INSERT INTO customers (name, address) VALUES (%s, %s)", ("John", "Highway 21")) 上面的代码首先创建了一个名为 customers 的表,然后向该表中插入了一条记录。在执行多条 SQL 语句时,需要将 multi=True 参数传递给 execute() 方法。 总之,以上是连接和查询 MySQL 数据库的基本方法,你可以根据自己的需要进行更复杂的操作。
在Python中连接MySQL数据库,可以使用MySQL Connector/Python库。以下是连接MySQL数据库的基本步骤: 1. 安装MySQL Connector/Python库 你可以使用pip命令来安装MySQL Connector/Python库: pip install mysql-connector-python 2. 导入库 在Python程序中,通过import语句导入MySQL Connector/Python库: python import mysql.connector 3. 建立连接 使用mysql.connector库中的connect()函数建立MySQL数据库连接。需要提供数据库主机名、用户名、密码和数据库名称等信息: python mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase" ) 4. 创建游标 使用mydb.cursor()函数创建一个游标对象,用于执行SQL语句: python mycursor = mydb.cursor() 5. 执行SQL语句 使用游标对象的execute()方法执行SQL语句: python mycursor.execute("SELECT * FROM customers") 6. 获取查询结果 使用游标对象的fetchall()方法获取查询结果: python myresult = mycursor.fetchall() for x in myresult: print(x) 完整的示例代码如下: python import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase" ) mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute("SELECT * FROM customers") myresult = mycursor.fetchall() for x in myresult: print(x) 上面的代码连接到本地MySQL服务器,查询名为“customers”的表,并打印结果。你需要将“yourusername”、“yourpassword”和“yourdatabase”替换为你自己的MySQL凭据和数据库名称。
### 回答1: 可以使用Python的mysql-connector-python库来连接MySQL数据库。首先需要安装该库,然后可以使用如下代码连接数据库: python import mysql.connector # 连接数据库 cnx = mysql.connector.connect(user='your_username', password='your_password', host='your_host', database='your_database') # 使用cursor()方法创建游标 cursor = cnx.cursor() # 使用execute()方法执行SQL查询 cursor.execute("SELECT * FROM your_table") # 使用fetchall()方法获取所有数据 data = cursor.fetchall() # 关闭数据库连接 cnx.close() 请确保在本地已经安装好了mysql服务器,并且提前设置好了用户名,密码,数据库名称,表名等。 ### 回答2: 要使用Python连接到MySQL数据库,需要安装Python的MySQL连接库,常用的有pymysql和mysql-connector-python。 安装pymysql库可以使用pip命令进行安装: pip install pymysql 安装mysql-connector-python库可以使用pip命令进行安装: pip install mysql-connector-python 连接MySQL数据库的一般步骤如下: 1. 导入所需的库: python import pymysql # 或者 import mysql.connector 2. 建立与数据库的连接: python # 使用pymysql进行连接 conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='database_name') # 或者使用mysql-connector-python进行连接 conn = mysql.connector.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', database='database_name') 其中,host表示数据库的主机地址,port表示端口号,user表示用户名,password表示密码,db或者database表示数据库名称。 3. 创建游标对象: python cursor = conn.cursor() 4. 执行SQL语句: python sql = "SELECT * FROM table_name" cursor.execute(sql) 5. 获取查询结果: python result = cursor.fetchall() for row in result: print(row) 6. 关闭游标和连接: python cursor.close() conn.close() 以上就是使用Python连接MySQL数据库的基本步骤。连接数据库之前,请确保MySQL数据库已经正确安装和配置,并且具有正确的用户名、密码和数据库名称。 ### 回答3: 在Python中连接MySQL可以使用第三方库mysql-connector-python来实现。下面是一个使用Python连接MySQL的简单示例: 首先,确保已经安装了mysql-connector-python库,可以使用以下命令进行安装: python pip install mysql-connector-python 然后,导入mysql.connector库: python import mysql.connector 接下来,使用mysql.connector.connect()方法连接到MySQL服务器: python mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase" ) 在上述代码中,需要将localhost改为MySQL服务器的主机名,yourusername和yourpassword替换为自己的用户名和密码,yourdatabase改为你要连接的数据库名称。 连接成功后,可以使用mydb.cursor()方法创建游标对象,用于执行SQL语句: python mycursor = mydb.cursor() 现在可以使用execute()方法执行SQL语句了,例如查询表中的数据: python mycursor.execute("SELECT * FROM tablename") result = mycursor.fetchall() for row in result: print(row) 在上述代码中,tablename需要替换为你要查询的表名。 最后,不要忘记关闭数据库连接: python mydb.close() 以上就是使用Python连接MySQL的基本步骤。根据实际情况,可能需要进行一些额外的配置,比如设置编码、处理异常等。
回答: Python+Flask可以用来对MySQL数据库进行增删查改并在页面展示数据。首先,需要安装pymysql驱动来连接MySQL数据库。然后,可以使用Flask和Python来进行数据库的操作。可以通过导入相应的包和设置来实现这一功能。例如,可以导入Flask和SQLAlchemy包,并设置相应的配置信息。在创建如图红框的三个文件中,config.py文件用来进行MySQL的配置,包括主机地址、端口号、用户名、密码和数据库名称。通过这些设置,可以实现对MySQL数据库的查询、插入、修改和删除数据的操作。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python+Flask对MySQL数据库进行增删查改并在页面展示数据](https://blog.csdn.net/weixin_59860683/article/details/121729745)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Python 中 flask 框架连接 Mysql 数据库 教程](https://blog.csdn.net/weixin_45457042/article/details/100061711)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Python+Flask+Mysql搭建一个简单本地服务器及后台服务API接口](https://blog.csdn.net/qq_51561585/article/details/117621680)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 下面是在 Python 中使用 MySQL 的简单示例: 首先,你需要安装 MySQL 驱动程序,可以使用如下命令安装: pip install mysql-connector-python 接下来,你可以在 Python 代码中连接到 MySQL 数据库: import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase" ) mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute("SELECT * FROM customers") myresult = mycursor.fetchall() for x in myresult: print(x) 上面的代码将连接到本地主机上的 MySQL 数据库,并从 customers 表中选取所有数据。 ### 回答2: 在Python中使用MySQL实例可以通过使用PyMySQL或mysql-connector-python等第三方库实现。下面是使用PyMySQL库的一个简单示例: 首先,需要安装PyMySQL库。可以通过在命令行中运行以下命令进行安装: pip install PyMySQL 然后,在Python脚本中导入PyMySQL库: python import pymysql 接下来,需要建立与MySQL数据库的连接。可以使用connect()函数来建立连接,并传入数据库的主机名、用户名、密码、数据库名等参数: python conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='database_name') 如果连接成功,可以创建游标对象来执行SQL语句: python cursor = conn.cursor() 现在可以执行各种SQL语句了。以下是一些示例: 1. 执行查询语句: python sql = "SELECT * FROM table_name" cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() for row in result: print(row) 2. 执行插入语句: python sql = "INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2')" cursor.execute(sql) conn.commit() 3. 执行更新语句: python sql = "UPDATE table_name SET column1 = 'new_value' WHERE condition" cursor.execute(sql) conn.commit() 最后,记得在使用完之后关闭游标和连接: python cursor.close() conn.close() 这是一个简单的Python使用MySQL的示例,你可以根据具体的需求进行适当的修改和扩展。
要使用Selenium下载Excel文件并将其导入MySQL数据库,您需要使用Python编程语言并安装必要的库。以下是大致的步骤: 1. 安装Selenium库和Chrome浏览器驱动程序。 python pip install selenium 2. 下载Excel文件并保存到本地文件夹。 python from selenium import webdriver url = 'http://example.com/file.xlsx' driver = webdriver.Chrome() driver.get(url) # 等待文件下载完成 time.sleep(5) # 保存文件到本地 driver.execute_script("window.open('');") driver.switch_to.window(driver.window_handles[1]) driver.get('chrome://downloads') elem = driver.find_element_by_xpath('//downloads-manager//iron-icon[@id="show"]') elem.click() time.sleep(5) elem = driver.find_element_by_xpath('//downloads-manager//div[@class="download-container"]//a') href = elem.get_attribute('href') driver.get(href) 3. 使用pandas库读取Excel文件。 python import pandas as pd df = pd.read_excel('file.xlsx') 4. 将数据插入MySQL数据库。 python import mysql.connector # 连接MySQL数据库 cnx = mysql.connector.connect(user='your_username', password='your_password', host='127.0.0.1', database='your_database') cursor = cnx.cursor() # 插入数据 for index, row in df.iterrows(): query = "INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)" values = (row['column1'], row['column2']) cursor.execute(query, values) cnx.commit() # 关闭连接 cursor.close() cnx.close() 以上是一个基本的框架,您可以根据自己的需要进行进一步的修改和调整。同时,为了确保程序的稳定性和可靠性,您还需要考虑异常处理、日志记录等方面的问题。
使用Python将Excel中的数据清洗并写入本地MySQL数据库可以通过以下步骤实现: 1. 导入所需的Python库,包括pandas和xlrd用于读取Excel数据,以及pymysql用于连接和写入MySQL数据库。 python import pandas as pd import pymysql 2. 读取Excel数据并进行清洗,可以使用pandas库中的read_excel()函数将Excel文件加载为一个数据帧(DataFrame),然后对数据进行相应的清洗,例如删除重复值、处理缺失数据、重命名列名等。 python # 读取Excel数据 df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 进行数据清洗 df = df.drop_duplicates() # 删除重复值 df = df.dropna() # 处理缺失数据 df = df.rename(columns={'旧列名': '新列名'}) # 重命名列名,根据实际情况进行修改 3. 连接到MySQL数据库,并创建一个数据库连接。 python # 连接MySQL数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test') 4. 将清洗后的数据写入MySQL数据库,可以使用pandas库中的to_sql()函数将数据帧(DataFrame)写入MySQL表中。 python # 将清洗后的数据写入MySQL数据库 df.to_sql(name='table_name', con=conn, if_exists='replace', index=False) 其中,name参数为写入的表名,con参数为数据库连接对象,if_exists参数为写入模式,index参数为是否包含索引。 5. 关闭数据库连接。 python # 关闭数据库连接 conn.close() 以上就是用Python将Excel数据清洗并写入本地MySQL数据库的简要步骤。根据实际情况,你还可以添加其他的数据清洗操作或对MySQL数据库进行更复杂的写入操作。
### 回答1: 可以使用 Python 的 json 和 pymysql 库来实现解析 json 数据并写入到 MySQL 数据库中。 首先,需要安装 pymysql 库,可以使用以下命令进行安装: pip install pymysql 接着,假设我们有一个名为 data.json 的 json 数据文件,其中包含了一些用户信息,如下所示: { "users": [ { "name": "Alice", "age": 25, "email": "alice@example.com" }, { "name": "Bob", "age": 30, "email": "bob@example.com" }, { "name": "Charlie", "age": 35, "email": "charlie@example.com" } ] } 我们可以使用以下代码将其中的用户信息写入到 MySQL 数据库中: python import json import pymysql # 读取 json 文件 with open('data.json', 'r') as f: data = json.load(f) # 连接 MySQL 数据库 connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test') # 获取游标 cursor = connection.cursor() # 遍历用户信息并插入到数据库中 for user in data['users']: name = user['name'] age = user['age'] email = user['email'] sql = f"INSERT INTO users (name, age, email) VALUES ('{name}', {age}, '{email}')" cursor.execute(sql) # 提交事务并关闭连接 connection.commit() connection.close() 在上面的代码中,我们首先使用 json.load() 函数读取 json 文件中的数据,然后使用 pymysql.connect() 函数连接到 MySQL 数据库,接着使用 cursor.execute() 函数执行插入语句将用户信息插入到数据库中,最后使用 connection.commit() 函数提交事务并关闭连接。 需要注意的是,上述代码中使用了字符串插值来构造 SQL 语句,这种方式存在 SQL 注入的风险,应该避免直接使用用户输入的数据来构造 SQL 语句。更加安全的方式是使用参数化查询,如下所示: python # 使用参数化查询插入数据 sql = "INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (%s, %s, %s)" values = [(user['name'], user['age'], user['email']) for user in data['users']] cursor.executemany(sql, values) ### 回答2: Python可以使用内置的json库来解析json数据,并且可以使用第三方库如pymysql来连接和操作MySQL数据库。 首先,我们需要安装pymysql库,可以使用以下命令进行安装: pip install pymysql 然后,我们需要导入以下库: python import json import pymysql 接下来,我们假设已经有一个名为data.json的json文件,其中包含要写入MySQL数据库的数据。我们可以使用以下代码来解析json数据: python with open('data.json', 'r') as file: data = json.load(file) 然后,我们需要连接到MySQL数据库。假设MySQL数据库位于本地,并具有以下凭据:主机名为localhost,用户名为root,密码为password,数据库名为mydatabase。我们可以使用以下代码连接到数据库: python connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='mydatabase', charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) 接下来,我们可以插入数据到数据库中。假设我们要将数据插入名为mytable的表中。我们可以使用以下代码来实现: python with connection.cursor() as cursor: for item in data: # 根据数据结构进行修改 sql = "INSERT INTO mytable (column1, column2, column3) VALUES (%s, %s, %s)" cursor.execute(sql, (item['value1'], item['value2'], item['value3'])) connection.commit() 最后,我们需要关闭数据库连接: python connection.close() 以上就是使用Python解析json数据并写入MySQL数据库的基本步骤。请根据实际情况修改代码中的数据结构和表名。 ### 回答3: Python解析JSON数据并将其写入MySQL数据库的过程如下: 首先,我们需要导入必要的库:json和mysql.connector。 接下来,我们打开JSON文件并将其读取为一个字符串。可以使用内置的open()函数打开文件,并使用.read()方法读取文件内容。得到的结果是一个包含整个JSON数据的字符串。 然后,将字符串解析为JSON对象。使用json.loads()函数将字符串作为参数,返回一个JSON对象。这个JSON对象可以像字典一样访问和操作。 接下来,连接到MySQL数据库。使用mysql.connector.connect()函数建立与MySQL数据库的连接。需要提供正确的主机名、用户名、密码和数据库名称。 然后,创建一个游标对象。使用连接对象的cursor()方法创建一个游标对象。这个游标对象用于执行SQL语句和操作数据库。 接下来,创建一个INSERT查询。将JSON对象中的数据提取出来,并使用INSERT INTO语句插入到表中。确保使用正确的表名和列名。 然后,执行INSERT查询。使用游标对象的execute()方法执行INSERT查询。 接下来,提交更改。使用连接对象的commit()方法提交更改,以保存对数据库的更新。 最后,关闭连接。使用连接对象的close()方法关闭与数据库的连接。 在代码的最后,你可以选择将所有的步骤封装在一个函数中,以便更方便地重用和调用。 这就是使用Python解析JSON数据并将其写入MySQL数据库的基本过程。希望对你有所帮助!
### 回答1: 使用Python my-replication读取MySQL binlog可以使用Python第三方库pymysqlreplication。 你需要先安装这个库,可以使用命令pip install pymysqlreplication进行安装。 然后,你可以使用以下代码读取MySQL binlog: from pymysqlreplication import BinLogStreamReader # 创建BinLogStreamReader对象 stream = BinLogStreamReader( connection_settings = { "host": "localhost", "port": 3306, "user": "root", "passwd": "password" }, server_id=100, blocking=True, only_events=[DeleteRowsEvent, WriteRowsEvent, UpdateRowsEvent] ) # 循环读取事件 for binlogevent in stream: event_type = binlogevent.event_type if event_type == "write_rows": # 处理insert操作 pass elif event_type == "update_rows": # 处理update操作 pass elif event_type == "delete_rows": # 处理delete操作 pass # 关闭BinLogStreamReader stream.close() 在上面的代码中,我们只读取了DeleteRowsEvent、WriteRowsEvent和UpdateRowsEvent三种事件,你也可以根据需要选择性的读取其他事件。 ### 回答2: 利用Python的my-replication库可以轻松地读取MySQL的binlog文件。my-replication提供了一种方便的方式来解析和处理binlog事件。 首先,我们需要安装my-replication库。可以使用pip来安装,命令为pip install my-replication。 然后,我们需要连接到MySQL数据库。可以使用my-replication中的BinLogStreamReader类来连接并读取binlog文件。你需要提供MySQL服务器的主机地址、用户名、密码等信息来建立连接。 接下来,我们可以使用BinLogStreamReader实例化一个对象,并传入需要读取的binlog文件的路径和文件名。 然后,我们可以使用for循环来逐个读取binlog事件。在循环内部,我们可以根据事件的类型来处理不同类型的事件,例如查询事件、插入事件、更新事件等。my-replication为每种类型的事件提供了相应的处理方法和属性。 最后,我们需要在循环结束后关闭BinLogStreamReader对象,并断开与MySQL数据库的连接。 利用Python的my-replication库读取MySQL的binlog文件可以帮助我们实现一些有趣和实用的功能,例如数据同步、数据备份、数据恢复等。同时,通过解析和处理binlog文件,我们还可以了解数据库的操作历史和变化。 总结来说,利用Python的my-replication库读取MySQL的binlog文件是一种方便的方式。我们只需几行代码就可以连接到MySQL数据库并读取binlog事件。这为我们处理和分析数据库的操作历史提供了很大的便利。 ### 回答3: 使用Python中的my-replication库可以轻松地读取MySQL的binlog。下面是一个简单的步骤来实现这一点: 1. 首先,确保你已经安装了Python和my-replication库。你可以使用pip命令来安装库:pip install my-replication。 2. 导入my-replication库:from mysql import replication 3. 创建一个BinlogStreamReader对象来读取binlog文件。需要提供MySQL服务器的相关信息,例如主机名、端口号、用户名和密码。下面是一个示例代码: stream = replication.BinlogStreamReader( connection_settings={ "host": "localhost", "port": 3306, "user": "root", "passwd": "password" }, server_id=100, blocking=True ) 在上述代码中,我们使用了本地主机和默认MySQL端口号3306,同时提供了root用户和相应的密码。 4. 接下来,我们可以使用stream对象来读取binlog事件。可以使用for循环迭代stream对象,获取每个事件,并处理它们。下面是一个简单的示例代码,将事件打印出来: for binlog_event in stream: print(binlog_event) 在这个示例中,我们只是简单地将每个binlog事件打印出来。你可以根据你的需求,在这个循环里处理binlog事件。 5. 最后,记得在结束时关闭stream对象,以释放资源:stream.close()。 通过以上步骤,你可以使用Python的my-replication库来读取MySQL的binlog,并且可以根据需要对每个binlog事件进行处理。
抱歉,作为AI语言模型,我无法执行爬虫操作和访问本地文件系统。但您可以参考以下步骤来完成该任务: 1. 安装Python的爬虫框架Scrapy和MySQL数据库连接库pymysql: pip install scrapy pip install pymysql 2. 创建一个Scrapy项目: scrapy startproject douban_movie 3. 编写爬虫代码。在douban_movie/spiders目录下创建一个名为douban_spider.py的文件,实现对豆瓣电影top250页面的爬取,并将结果保存至本地csv文件: python import scrapy import csv class DoubanSpider(scrapy.Spider): name = 'douban' start_urls = ['https://movie.douban.com/top250'] def parse(self, response): for movie in response.css('.item'): yield { 'title': movie.css('.title::text').get(), 'rating': movie.css('.rating_num::text').get(), 'comment': movie.css('.quote span::text').get() } next_page = response.css('.next a::attr(href)').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse) # 保存至本地csv文件 with open('douban_movie.csv', mode='a', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) for movie in response.css('.item'): writer.writerow([ movie.css('.title::text').get(), movie.css('.rating_num::text').get(), movie.css('.quote span::text').get() ]) 4. 运行爬虫并将结果导入MySQL数据库。在douban_movie目录下创建一个名为mysql_pipeline.py的文件,实现将csv文件中的数据导入MySQL数据库: python import csv import pymysql class MysqlPipeline: def __init__(self): self.conn = pymysql.connect( host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='douban_movie', charset='utf8mb4' ) self.cursor = self.conn.cursor() def process_item(self, item, spider): self.cursor.execute( "INSERT INTO movie(title, rating, comment) VALUES (%s, %s, %s)", (item['title'], item['rating'], item['comment']) ) self.conn.commit() return item def close_spider(self, spider): self.cursor.close() self.conn.close() if __name__ == '__main__': with open('douban_movie.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file: reader = csv.reader(file) next(reader) # 跳过表头 for row in reader: pipeline = MysqlPipeline() pipeline.process_item({ 'title': row[0], 'rating': row[1], 'comment': row[2] }, None) 5. 运行爬虫并导入数据: scrapy crawl douban python mysql_pipeline.py 注意:在运行mysql_pipeline.py文件之前,需要先创建MySQL数据库和movie表。可以使用以下SQL语句: CREATE DATABASE douban_movie CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; USE douban_movie; CREATE TABLE movie ( id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, title VARCHAR(255) NOT NULL, rating FLOAT NOT NULL, comment VARCHAR(255), PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

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