Python3玩转网络：获取网页数据库 (python3 获取网页数据库)

Python是一种高级编程语言，可以用于许多不同的任务，其中网络编程方面的应用也得到了广泛的应用。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python3获取网页数据库并从中提取有用信息。

一、什么是网页数据库？

我们先来了解一下什么是网页数据库。

网页数据库是一种存储在互联网上的用于组织和存储信息的数据。这些数据通常由网页爬虫抓取并存储在适当的数据库中，以便在需要时使用。网页数据库可能包含大量信息，包括网站的页面，广告和其他媒体，以及与网站相关的数据（例如，搜索历史记录，产品信息等）。

二、Python3如何获取网页数据库？

我们可以使用Python3中的各种库来创建网络爬虫，以抓取数据并存储到本地数据库中。更受欢迎的Python3库包括BeautifulSoup，Requests和Selenium等，这里我们以Requests为例，介绍如何获取网页信息并存储到本地数据库中。

1.导入requests库

要使用Requests库，我们需要从Python3中导入该库，可以使用以下代码：

“`

import requests

“`

2.创建请求

接下来，我们需要使用requests库的get方法来获取网页数据库。其基本语法如下：

“`

requests.get（url，params = None，** kwargs）

“`

在上面的代码中，url是待请求页面的URL，params是一个可选参数，为GET请求提供额外的参数，并且 **kwargs是可选的关键字参数，可以使用该参数来发送_POST请求，而不是_GET请求。

3.解析网页

请求返回的内容通常是HTML或XML文档形式，我们需要使用HTML或XML解析器将其转换为Python可读格式。这里我们可以使用BeautifulSoup库来实现这一点。以下是一个基本的示例代码

“`

from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = “””

The Dormouse’s story

The Dormouse’s story

Once upon a time there were three little sisters; and their names were

Elsie,

Lacie and

Tillie;

and they lived at the bottom of a well.

…

“””

soup = BeautifulSoup(html_doc, ‘html.parser’)

print(soup.prettify())

“`

在上面的代码中，我们首先定义了一个HTML文档，然后使用BeautifulSoup将其转换为Python对象，最后使用prettify方法将其打印出来。

4.将数据存储到数据库中

最后一个步骤是将上述代码中提取的数据存储到本地数据库中。我们可以使用Python中的SQLite数据库来存储这些数据。以下是一个基本示例代码：

“`

import sqlite3

conn = sqlite3.connect(‘example.db’)

c = conn.cursor()

c.execute(”’CREATE TABLE stocks

(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)”’)

c.execute(“INSERT INTO stocks VALUES (‘2023-01-05′,’BUY’,’RHAT’,100,35.14)”)

conn.commit()

conn.close()

“`

在上面的代码中，我们首先连接到一个SQLite数据库，然后创建了一个名为stocks的表格，该表包含date，trans，symbol，qty和price字段。我们然后插入了一条数据，其中包含在2023年1月5日购买RHAT股票的信息。我们提交更改并关闭连接。

三、Python3应用实例

我们利用上述步骤，以下是一个Python3获取并解析网页数据并存储到本地数据库的示例：

“`

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

def get_html(url):

try:

r = requests.get(url)

except requests.exceptions.RequestException as e:

print(e)

return None

return r.text

def parse_html(html_doc):

soup = BeautifulSoup(html_doc, ‘html.parser’)

result_list = []

for item in soup.select(‘#result-list h3 a’):

title = item.get_text()

link = item[‘href’]

result = (title, link)

result_list.append(result)

return result_list

def save_to_database(data_list):

connection = sqlite3.connect(‘example.db’)

cursor = connection.cursor()

cursor.execute(“””

CREATE TABLE IF NOT EXISTS page (

title TEXT,

link TEXT

)

“””)

for data in data_list:

cursor.execute(“””

INSERT INTO page (title, link) VALUES (?, ?)

“””, data)

connection.commit()

connection.close()

if __name__ == “__mn__”:

url = “https://www.bdu.com/s?wd=python”

html_doc = get_html(url)

result_list = parse_html(html_doc)

save_to_database(result_list)

“`

在上面的代码中，我们首先定义了一个get_html函数，以获取指定URL中的HTML文档。然后我们定义了一个parse_html函数，以使用BeautifulSoup将HTML文档转换为Python数据结构，并从中提取有用信息。我们定义了一个save_to_database函数，以将提取的数据存储到SQLite数据库中。在主函数中，我们调用所有这些函数，以获取和处理数据并将其存储到本地数据库中。

相关问题拓展阅读：

• Python Django框架，如何通过某一工具获取数据库数据，然后绘图，将可视化成果展现在搭建好的WEB页面上
• Python什么爬虫库好用？

Python Django框架，如何通过某一工具获取数据库数据，然后绘图，将可视化成果展现在搭建好的WEB页面上

怎么获取数据库数据属于Django ORM部分的基础知识，请看Django官网教程，如果看不懂英文可以看自强学堂的帆胡Model部分教仔迹程，虽然远不如官网详尽，至少能让你知道ORM是什么、怎么用。

怎么将数据可视化到页态戚拦面上属于前端知识，和你的数据类型、数据量、展现形式、期望效果、选用的前端框架以及UI框架都有关系，问题太宽泛不好回答。

你的描述不够明确，比如数据库数据，是自己创建的，唯滚桥还是爬备敏别人的网站信息。

另外这个问题涉及的内容还挺多指猛的，不是一个回答就能说的清的

Python什么爬虫库好用？

Python下的爬虫库，一般分为3类。

抓取类

urllib(Python3)，这是Python自带的库，可以模拟浏览器的请求，获得Response用来解析，其中提供了丰富的请求手段，支持Cookies、Headers等各类参数，众多爬虫库基本上都是基于它构建的。建议学习了解一下，因为有些罕见的问题需要通过底层的方式解决。

requests，基于urllib，但是更方便易用。强烈推荐掌握。

解析类

re：正则表达式官方库，不仅仅是学习爬虫要使用，在其他字符串处理或者自然语言处理的过程中，这是绕不过去的一个库，强烈推荐掌宴唤模握。

BeautifulSoup：方便易用，好上手，推荐掌握。通过选择器的方式选取页面元素，并获取对应的内容。

lxml：使用

lxml.etree

将字符串转换之后，我们可以使用XPath表达式来解析网页，终极推荐。XPath对于网页解析的支持非常强大，而且很容易上手。它本来是设计出来进行XML元素选择的，但是它同样支持HTML。

pyquery：另一个强大的解析库，感兴趣的可以学习下。

综合类

selenium：所见即所得式爬虫，综合了抓取和解析两种功能，一站式解决。很多动态网页不太容易通过requests、scrapy直接抓取，比如有些url后边带了加密的随晌缓机数，这些算法不太好破解，这种情况下，只能通过直接访问网址、模拟登陆等方式请求到页面源码，直接从网页元素中解析内容，这种情况下，Selenium就是更好的选择。不过Selenium最初设计出来，是用于测试的。强烈推荐。

scrapy：另一个爬虫神器，适合爬取大量页面，甚至对分布式爬虫提供了良好的支持。强烈链闷推荐。

以上这些是我个人经常使用的库，但是还有很多其他的工具值得学习。比如Splash也支持动态网页的抓取；Appium可以帮助我们抓取App的内容；Charles可以帮助我们抓包，不管是移动端还是PC网页端，都有良好的支持；pyspider也是一个综合性的框架；MySQL(pymysql)、MongoDB(pymongo)，抓到了数据就要存储，数据库也是绕不过去的。

掌握了以上这些，基本上大部分的爬虫任务都难不倒你啦！

关于python3 获取网页数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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