使用Python爬取淘宝商品信息并存储到MySQL数据库
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更新于2024-08-13
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该代码示例是一个Python程序,用于从淘宝的特定搜索结果页面抓取商品信息,并将这些信息存储到MySQL数据库中。程序主要使用了`requests`库进行网络请求,`lxml`库解析HTML,以及`pymysql`库与MySQL数据库交互。
首先,程序导入了必要的模块:
1. `sys`:系统模块,可能在这个例子中并未使用,但通常用于处理系统相关的任务,如获取脚本参数。
2. `requests`:一个流行的Python库,用于发送HTTP请求,如获取网页内容。
3. `pymysql`:Python连接MySQL数据库的库。
4. `lxml`:用于解析XML和HTML文档的库,这里用于解析淘宝商品页面的HTML。
接下来,定义了一些常量,如请求头(伪装成浏览器访问)和要抓取的页面总数(`totalPages`)。然后建立了一个到本地MySQL数据库的连接,创建游标对象以执行SQL命令。
`save`函数用于将抓取的商品信息插入数据库。它接收一个商品列表,通过遍历列表中的每个商品字典,使用`cursor.execute()`执行SQL插入语句。注意这里的SQL语句使用了占位符(%s)来防止SQL注入攻击。每次执行完批量插入后,都会提交事务以保存更改。
`parse`函数负责解析从网页请求中返回的HTML文本。它使用`etree.HTML()`解析HTML,然后通过XPath表达式选取包含商品信息的`div`元素。对于每个商品元素,它提取商品链接、标题、价格、店铺名称等相关属性,并将这些信息存储在一个列表中,供`save`函数进一步处理。
在`main`部分,程序可能会对每个页面进行迭代,使用`requests.get()`发送HTTP请求获取页面内容,然后调用`parse`函数解析内容,最后调用`save`函数将数据保存到数据库。
此程序展示了如何结合使用Python的网络请求和HTML解析库来爬取网页数据,并将其存储到关系型数据库中。这在数据分析、监控市场趋势或自动化数据获取等场景中非常常见。然而,需要注意的是,这样的行为应当遵守网站的robots.txt规则以及相关法律法规,以免侵犯他人的版权或隐私。此外,频繁的请求可能会被视为DDoS攻击,所以最好加入适当的延时或使用代理IP以避免被封禁。
2022-02-26 上传
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