使用Python连接MySQL数据库

本篇文章使用python中的pymysql库连接MySQL数据库，并完成建表，数据写入和查询的过程。为了保证内容的完整性，我们将内容分为两个阶段，***阶段简单介绍数据的爬取过程。看过之前爬虫文章的同学请直接忽略。第二阶段介绍将爬去的数据写入MySQL数据库的过程。

1，使用python抓取并提取数据

***阶段介绍数据爬取过程，首先导入所需的库文件，主要包括requests，re和pandas三个库。具体作用在注释中进行了说明，这里不再赘述。

#导入requests库(请求和页面抓取) 
import requests 
#导入正则库(从页面代码中提取信息) 
import re 
#导入科学计算库(拼表及各种分析汇总) 
import pandas as pd

设置爬取请求中的头文件信息。

#设置请求中头文件的信息 
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64  
Safari/537.11', 
'Accept':'text/html;q=0.9,*/*;q=0.8', 
'Accept-Charset':'ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.3', 
'Connection':'close', 
'Referer':'https://www.baidu.com/' 
}

开始抓取数据，并查看抓取到的网页内容。这里我们所需要的数据还在页面源码中，需要使用正则表达式进行提取。

#抓取并保存页面信息 
r=requests.get('http://www.p2peye.com/shuju/ptsj/',headers=headers) 
html=r.content 
#对抓取的页面进行编码 
html=str(html, encoding = "GBK") 
#查看抓取的页面源码 
html

使正则表达式从抓取到的网页源码中提取所需数据。这里我们一共提取9个字段。

#使用正则提取title字段信息 
title=re.findall(r'"return false".*?title="(.*?)"',html) 
#使用正则提取total字段信息 
total=re.findall(r'"total">(.*?)万<',html) 
#使用正则提取rate字段信息 
rate=re.findall(r'"rate">(.*?)<',html) 
#使用正则提取pnum字段信息 
pnum=re.findall(r'"pnum">(.*?)人<',html) 
#使用正则提取cycle字段信息 
cycle=re.findall(r'"cycle">(.*?)月<',html) 
#使用正则提取plnum字段信息 
p1num=re.findall(r'"p1num">(.*?)人<',html) 
#使用正则提取fuload字段信息 
fuload=re.findall(r'"fuload">(.*?)分钟<',html) 
#使用正则提取alltotal字段信息 
alltotal=re.findall(r'"alltotal">(.*?)万<',html) 
#使用正则提取captial字段信息 
capital=re.findall(r'"capital">(.*?)万<',html)

查看其中一个字段的信息，这里我们查看平台名称title的提取结果。

#查看title字段信息 
title

到这里***阶段的数据爬取工作完成了，现在我们有9个字段的数据，在下一阶段中我们将连接MySQL数据库，并将这9个字段的数据写到数据库里。

2，连接MySQL数据库写入并读取数据

在第二阶段，我们使用python的pymysql库连接MySQL数据库。如果你是***次使用这个库需要先通过pip install pymysql进行安装，然后导入pymysql库文件。

#导入pymysql库 
import pymysql

首先连接MySQL数据库，这里需要输入数据库的ip地址，用户名，密码，数据库名称，端口号等信息。我在这里只简单些了ip地址，用户名和数据库名称。每个参数的内容请按你数据库的实际信息进行填写。

#打开数据库连接 
db = pymysql.connect("192.168.0.1","root","","shuju_test" )

使用 cursor()创建一个游标对象

# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor 
cursor = db.cursor()

在数据库中创建一个包含9个字段的数据表，用于写入数据。这里具体分为两步，***步写出创建数据表的SQL语句。第二步使用execute()执行SQL语句

#创建一个表 
sql1 = "CREATE TABLE wdty7( title varchar(255), total varchar(255), rate varchar(255), people_num varchar(255), cycle  
varchar(255), people_lend_num varchar(255), full_load varchar(255), all_total varchar(255), capital varchar(255)) " 
  
# 使用 execute() 方法执行 SQL 语句 
cursor.execute(sql1)

创建完数据表后，开始写入数据，这里我们使用for循环向数据表中逐条写入9个字段的数据。

#向表中创建新的记录 
for i in range(len(title)): 
sql="INSERT INTO `wdty6`(`title`, `total`, `rate`, `people_num`, `cycle`, `people_lend_num`, `full_load`, `all_total`,  
`capital`)VALUES ( %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s);" 
values=(title[i].encode("utf-7").decode("latin1"),total[i],rate[i],pnum[i],cycle[i],p1num[i],fuload[i],alltotal  
[i],capital[i]) 
cursor.execute(sql,values) 
db.commit()

创建一个查询语句并使用execute()方法执行查询。

#设置查询语句 
sql1="SELECT * FROM wdty6 where cycle>0.6;" 
  
# 使用 execute() 方法执行 SQL 查询  
cursor.execute(sql1)

使用fetchall()获取刚才写入的所有9个字段的数据，并保存在data中。

#使用fetchall()方法获取所有数据 
data = cursor.fetchall()

将data中的数据转为pandas的DataFrame格式。

#将获取数据 
import pandas as pd 
columns=["title", "total", "rate", "people_num", "cycle", "people_lend_num", "full_load", "all_total", "capital"] 
df = pd.DataFrame(list(data),columns=columns)