Python编程实现网络爬虫：相关子查询应用解析

"这篇文档是关于数据库程序员面试和笔试的真题库，涵盖了使用Python进行网络爬虫的相关知识，特别是如何使用SQL查询语句来处理数据。文档提到了三种不同的查询方法，包括相关子查询、非相关子查询以及LEFT JOIN语句在Oracle和MySQL中的应用。" 在数据库查询中，子查询是一种强大的工具，它可以嵌套在主查询内部，用于检索满足特定条件的数据。这里，我们探讨了如何使用Python进行网络爬虫后，如何利用SQL处理爬取到的数据。 1. **相关子查询**: 相关子查询依赖于外部查询的行上下文。在例子中，我们查找`T_MAX_LHR`表中价格最高的作者记录。第一种相关子查询方式是通过IN子句，将外部查询的`AUTHOR`和`PRICE`与子查询的结果进行比较，找到匹配的记录。另一种方式是使用等号直接比较外部查询的`PRICE`与子查询的最大价格，确保`AUTHOR`相同的情况下，价格达到最大值。 ```sql SELECT * FROM T_MAX_LHR T WHERE (T.AUTHOR, T.PRICE) IN (SELECT NT.AUTHOR, MAX(NT.PRICE) PRICE FROM T_MAX_LHR NT GROUP BY NT.AUTHOR) ORDER BY T.ARTICLE; SELECT * FROM T_MAX_LHR T WHERE T.PRICE = (SELECT MAX(NT.PRICE) PRICE FROM T_MAX_LHR NT WHERE T.AUTHOR = NT.AUTHOR) ORDER BY T.ARTICLE; ``` 2. **非相关子查询**: 非相关子查询不依赖外部查询的行上下文，它先执行子查询，然后将结果与外部查询的每一行进行比较。在这里，我们用JOIN操作将子查询的结果与`T_MAX_LHR`表连接，基于相同的`AUTHOR`和最大`PRICE`来筛选记录。 ```sql SELECT T.* FROM T_MAX_LHR T JOIN (SELECT NT.AUTHOR, MAX(NT.PRICE) PRICE FROM T_MAX_LHR NT GROUP BY NT.AUTHOR) T1 ON T.AUTHOR = T1.AUTHOR AND T.PRICE = T1.PRICE ORDER BY T.ARTICLE; ``` 3. **LEFT JOIN语句**: LEFT JOIN用于返回左表的所有记录，即使在右表中没有匹配的记录。在这个例子中，我们寻找`T_MAX_LHR`表中价格没有被其他记录超过的记录，即价格最高者。通过LEFT JOIN并检查`T1.ARTICLE IS NULL`，我们可以找到这些记录。 ```sql SELECT T.* FROM T_MAX_LHR T LEFT OUTER JOIN T_MAX_LHR T1 ON T.AUTHOR = T1.AUTHOR AND T.PRICE < T1.PRICE WHERE T1.ARTICLE IS NULL ORDER BY T.ARTICLE; ``` 在Oracle和MySQL数据库中，这些查询都能正确执行，并返回相同的结果，展示了不同SQL语法在实现相同功能上的兼容性。这些技巧对于数据库程序员来说是非常重要的，特别是在面试或笔试中，能够熟练运用这些查询方式来解决实际问题，将有助于展示对数据库操作的深刻理解。 此外，这个文档还提到了一系列的数据库程序员面试笔试真题库，覆盖了Oracle、MySQL、SQL Server、NoSQL等多种数据库技术，以及操作系统和存储等相关知识，是备考者的重要参考资料。作者鼓励读者通过多种渠道与其交流，以获取更深入的学习和讨论。