爬虫系列：使用 MySQL 存储数据

上一篇文章我们讲解了爬虫如何存储 CSV 文件，这篇文章，我们讲解如何将采集到的数据保存到 MySQL 数据库中。

MySQL 是目前最受欢迎的开源关系型数据库管理系统。一个开源项目具有如此之竞争力实在是令人意外，它的流行程度正在不断地接近两外两个闭源的商业数据库系统：微软的 SQL Server 和甲骨文的 Oracle 数据库（MySQL 在2010年被甲骨文收购）。

它的流行程度名符其实。对于大多数应用来说，MySQL 都是不二选择。他是一种非常灵活、稳定、功能齐全的 DBMS，许多顶级的网站都在使用它：Youtube、Twitter 和 Facebook 等。

因为它受众广泛，免费，开箱即用，所以它是网络数据采集项目中常用的数据库，这篇文章我们介绍如何通过 MySQL 存储采集到的数据。

安装 MySQL
如果你第一次接触 MySQL，可能会觉得有点麻烦。其实，安装方法和安装其他软件一样简单。归根结底，MySQL 就是由一系列数据文件构成的，存储在你远端服务器或者本地电脑上，里面包含了数据库存储的所有信息。

Windows 安装 MySQL、Ubuntu 安装 MySQL、MAC 安装 MySQL 具体步骤在此：全平台安装 MySQL

在此不做过多说明，按照视频操作就可以了。

基本命令
MySQL 服务器启动之后，有很多种方法可以与数据库服务器交互。因为有很多工具是图形界面，所以你可以不用 MySQL 的命令行（或是很少用命令行）也能管理数据库。像 phpMyAdmin 和 MySQL Workbench 这类工具可以很容易地实现数据库查看、排序和新建等工作。但是，掌握命令行操作数据库还是很重要的。

除了用户自定义变量名，MySQL 是不区分大小写的。例如，SELECT 和 select 是一样的，不过习惯上写 MySQL 语句的时候所有的 MySQL 关键词都用大写。大多数开发者还喜欢用小写字母表示数据库和数据表的名称。

首先登入 MySQL 数据库的时候，里面是没有数据库存放数据的。我们需要创建一个数据库：

CREATE DATABASE scraping_article DEFAULT CHARACTER SET UTF8 COLLATE UTF8_GENERAL_CI;

因为每个 MySQL 实例可以有多个数据库，所以使用某个数据库之前需要指定数据库的名称：

USE scraping_article

从现在开始（直到关闭 MySQL 链接或切换到另一个数据库之前），所有的命令都运行在这个新的“scraping_article”数据库里面。

所有操作都看起来非常简单。那么在数据库里面新建表的操作方法也应该类似吧？我们在库里面新建一张表来存储采集的网页文章数据：

CREATE TABLE articles;

结果显示错误：

ERROR 1113 (42000): A table must have at least 1 column

和数据库不同，MySQL 数据表必须有一列，否则不能创建。为了在 MySQL 里定义字段（数据列），我们还必须在 CREATE TABLE 语句后面，把字段定义放进一个带括号的、内部由逗号分隔的列表中：

create table articles
(

id                   int auto_increment
    primary key,
title                varchar(64)                        null,
body                 text                               null,
summary              varchar(256)                       null,
body_html            text                               null,
create_time          datetime default CURRENT_TIMESTAMP null,
time_updated         datetime                           null,
link_text            varchar(128)                       null

);
每个字段定义由三部分组成：

名称（id、title、body 等）

数据类型（INT、VARCHAR、TEXT）

其他可选属性（NOT NULL AUTO_INCREMENT）

在字段定义列表的最后，还要定义一个“主键”（key）。MySQL 用这个主键来组织表的内容，便于后面快速查询。在以后的文章中，我将介绍如果通过这些主键以提高数据库的查询速度，但是现在，我们使用表的 id 列作为主键就可以。

语句执行之后，我们可以使用 DESCRIBE 查看数据表的结构：

Field	Type	Null	Key	Default	Extra
id	int(11)	NO	PRI	NULL	auto_increment
title	varchar(64)	YES		NULL
body	text	YES		NULL
summary	varchar(256)	YES		NULL
body_html	text	YES		NULL
create_time	datetime	YES		CURRENT_TIMESTAMP
time_updated	datetime	YES		NULL
link_text	varchar(128)	YES		NULL

8 rows in set (0.03 sec)
现在这张表是一张空表，我们插入一下数据看看，如下所示：

INSERT INTO articles(title,body,summary,body_html,link_text) VALUES ("Test page title","Test page body.","Test page summary.","

Test page body.

","test-page");
这里需要我们注意，虽然 articles 表有8个字段（id，title，body，summary，body_html，create_time，time_update，link_text），但实际上我们这里只插入5个字段（title，body，summary，body_html，link_text）的数据即可。因为 id 字段是自动递增的（每次插入数据时 MySQL 默认增加1），通常不用处理。另外 create_time 字段的类型是 current_timestamp，默认插入的是时间戳。

当然我们也可以自定义字段内容插入数据：

INSERT INTO articles(id,title,body,summary,body_html,create_time,link_text) VALUES (4,"Test page title","Test page body.","Test page summary.","

Test page body.

","2021-11-20 15:51:45","test-page");
只要你定义的整数在数据表的 id 字段里没有，他就可以插入到数据表。但是，这么做非常不好；除非万不得已（比如程序中漏了一行数据），否则让 MySQL 自己处理 id 和 timestamp 字段。

现在表里面有一些数据了，我们可以通过很多方法查询这些数据。下面是几个 SELECT 语句的示例：

SELECT * FROM articles WHERE id=1;
这条语句告诉 MySQL，“从 articles 表中把所有 id 等于 2 的数据全部挑选出来”。这个星号（*）是通配符，表示所有字段，这行语句会把满足条件（where id=1）的所有字段内容都显示出来。如果 id 这里没有任何一行等于1，就会返回一个空集。例如，下面这个不区分大小写的查询，会返回 title 字段里包含 “test”的所有行（%符号表示 MySQL 字符串通配符）的所有字段：

SELECT * FROM articles WHERE title LIKE "%test%";
但是如果你有很多字段，而你只想返回部分字段怎么办？你可以不要用星号，而是使用下面的方式：

SELECT title, body FROM articles WHERE body LIKE "%test%";
这样就只会返回 body 内容包含 “test” 所有行的 title 和 body 两个字段了。

DELETE 语句语法与 SELECT 语句类似：

DELETE FROM articles WHERE id=1;
由于数据库的数据删除不能恢复，所以在执行 DELETE 语句之前，建议使用 SELECT 确认一下需要删除的数据（上面的删除语句可以使用 SELECT FROM articles WHERE id=1; 查看），然后把 SELECT 换成 DELETE 就可以了，这会是一个好习惯。很多程序员都有过一些 DELETE 误操作的伤心往事，还有一些恐怖的故事就是有人慌乱中忘了在语句中放 WHERE，结果把所有的客户数据都删除了。别让这事情发生在你身上！

还有一个需要介绍的是 UPDATE 语句：

UPDATE articles SET title="A new title", body="Some new body." WHERE id=4;
以上只是使用了最基本的 MySQL 语句，做一些简单的数据查询、创建和更新等工作。

与 Python 整合
Python 没有内置的 MySQL 支持工具。不过，有很多开源的可以用来与 MySQL 做交互，Python 2.x 和 Python 3.x 版本都支持。最有名的一个就是 PyMySQL。

我们可以使用 pip 安装，执行如下命令：

python3 -m pip install PyMySQL

安装完成我们就可以使用 PyMySQL 包了。如果你的 MySQL 服务器处于运行状态，应该就可以成功地执行下面命令：

import pymysql
import os
from dotenv import load_dotenv

class DataSaveToMySQL(object):

def __init__(self):
    # loading env config file
    dotenv_path = os.path.join(os.getcwd(), '.env')
    if os.path.exists(dotenv_path):
        load_dotenv(dotenv_path)

conn = pymysql.connect(host=os.environ.get('MYSQL_HOST'), port=os.environ.get('MYSQL_PORT'),
                       user=os.environ.get('MYSQL_USER'), password=os.environ.get('MYSQL_PASSWORD'),
                       db=os.environ.get('MYSQL_DATABASES'))
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM articles WHERE id=4;")
print(cur.fetchone())
cur.close()
conn.close()

这段程序有两个对象：连接对象（conn）和游标对象（cur）。

连接/游标模式是数据库编程中常用的模式，在刚刚接触数据库的时候，有的时候很难区分这两种模式的不同。连接模式除了连接数据库之外，还要发送数据库信息，处理回滚操作（当一个查询或一组查询被中断时，数据库就需要回到初始状态，一般使用事务实现状态回滚），创建新的游标等等。

而一个连接可以有很多个游标，一个游标追踪一种状态（state）信息，比如追踪数据库的使用状态。如果有多个数据库，且需要向所有数据库写内容，就需要多个游标来处理。游标还可以包含最后一次查询执行结果。通过调用游标函数，比如cur.fetchone()，可以获取查询结果。

用完连接和游标之后千万记得关闭它们。如果不关闭就会导致连接泄露（connection leak），造成一种关闭连接现象，即连接已经不再使用，但数据库却不能关闭，因为数据库不确定你还要不要继续使用它。这种现象一直会耗费数据库资源，所以用完数据库之后记得关闭连接！

刚开始的时候，你想做的事情就是把采集的数据保存到数据库。我们继续采集博客文章的例子来演示如何实现数据存储。

import pymysql
import os
from dotenv import load_dotenv

from config import logger_config
from utils import connection_util

class DataSaveToMySQL(object):

def __init__(self):
    # loading env config file
    dotenv_path = os.path.join(os.getcwd(), '.env')
    if os.path.exists(dotenv_path):
        load_dotenv(dotenv_path)
    # MySQL config
    self._host = os.environ.get('MYSQL_HOST')
    self._port = int(os.environ.get('MYSQL_PORT'))
    self._user = os.environ.get('MYSQL_USER')
    self._password = os.environ.get('MYSQL_PASSWORD')
    self._db = os.environ.get('MYSQL_DATABASES')

    self._target_url = 'https://www.scrapingbee.com/blog/'
    self._baseUrl = 'https://www.scrapingbee.com'
    self._init_connection = connection_util.ProcessConnection()
    logging_name = 'store_mysql'
    init_logging = logger_config.LoggingConfig()
    self._logging = init_logging.init_logging(logging_name)

def scrape_data(self):
    get_content = self._init_connection.init_connection(self._target_url)
    if get_content:
        parent = get_content.findAll("section", {"class": "section-sm"})[0]
        get_row = parent.findAll("div", {"class": "col-lg-12 mb-5 mb-lg-0"})[0]
        get_child_item = get_row.findAll("div", {"class": "col-md-4 mb-4"})
        for item in get_child_item:
            # 获取标题文字
            get_title = item.find("a", {"class": "h5 d-block mb-3 post-title"}).get_text()
            # 获取发布时间
            get_release_date = item.find("div", {"class": "mb-3 mt-2"}).findAll("span")[1].get_text()
            # 获取文章描述
            get_description = item.find("p", {"class": "card-text post-description"}).get_text()
            self.article_save_mysql(title=get_title, description=get_description, release_date=get_release_date)
    else:
        self._logging.warning('未获取到文章任何内容，请检查！')


def article_save_mysql(self, title, description, release_date):
    connection = pymysql.connect(host=self._host, port=self._port, user=self._user, password=self._password,
                                 db=self._db, charset='utf-8')
    with connection.cursor() as cursor:
        # Create a new record
        sql = "INSERT INTO articles (title,summary,create_time) VALUES (%s,%s,%s);"
        cursor.execute(sql, (title, description, release_date))

    # connection is not autocommit by default. So you must commit to save
    # your changes.
    connection.commit()

这里有几点需要注意：首先，charset='utf-8' 要增加到连接字符串里。这是让 conn 把所有发送数据库的信息都当成 utf-8 编码格式（当然，前提是数据库默认编码设置成 UTF-8）。

然后需要注意的是 article_save_mysql 函数。它有3个参数：title、description和release_date，并把这两个参数加入到一个 INSERT 语句中并用游标执行，然后使用游标进行确认。这是一个让游标与连接分离的好例子；当游标里存储了一些数据库与数据库上下文（context）的信息时，需要通过连接确认将信息传进数据库，再将信息插入数据库。

上面代码没有使用 try...finally 语句来关闭数据库，而是使用的 with() 来关闭数据库连接，上一期中我们也是使用的 with() 来关闭 CSV 文件。

虽然 PyMySQL 规模并不大，但是里面有一些非常实用的函数，本篇文章中并没有演示，具体可以参考 Python 的 DBAPI 标准文档。

以上是关于将采集的内容保存到 MySQL 的内容，本实例的所有代码托管于 github。

github: https://github.com/sycct/Scrape_1_1.git

如果有任何问题，欢迎在 github issue。