介绍
在爬虫技术中，数据存储是一个不可缺少的环节。然而，选择合适的存储方式对数据分析和结果应用都致关重要。CSV和数据库是常用的两种存储方式，但它们各有优缺。这篇文章将分析两者在爬虫数据存储方面的选择值。 百度搜索是当前网络热点话题的重要风向标，其内容涵盖了娱乐、时事、社会等多方面的信息。爬取百度搜索的数据，不仅可以帮助研究网络热点的传播规律，还能为数据分析和商业决策提供重要参考。技术分析
CSV
优势：
- 简单易用：CSV文件格式直观，读写操作无需处理处理。
- 资源使用低：对于小量数据，CSV文件存储耗时短，运行效率高。
- 移植性高：可存储为文件，容易分享和转换。
不足：
- 并发性不足：对于大量数据，操作无法并发。
- 高级查询支持不足：对于复杂查询，需要额外程序处理。
数据库
优势：
- 效率高：选择适合的数据库可高效存储和查询大量数据。
- 并发支持：通过统一访问控制保证并发操作的数据对值。
- 高级查询：SQL语言充分高效处理复杂操作。
不足：
- 配置处理复杂：需要配置和进行文档学习。
- 资源使用较高：对于小量数据，显得过于突出。
总结
如果是小型项目或加载轻量数据，CSV是好选择。而对于大量数据和复杂操作，调用数据库更为适合。代码实现
以爬取https://baidu.com的搜索信息为例，通过使用多线程和爬虫代理IP技术，将数据存储到数据库中。import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import pymysql
from bs4 import BeautifulSoup
# 配置头部信息
HEADERS = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36",
}
# 数据库连接
connection = pymysql.connect(
host="localhost",
user="root",
password="password",
database="baidu_data",
charset="utf8mb4",
)
cursor = connection.cursor()
# 创建表
cursor.execute(
"""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS hot_search (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(255) NOT NULL,
rank INT NOT NULL
) CHARSET=utf8mb4;
"""
)
connection.commit()
# 爬取函数
def fetch_hot_search(url):
try:
response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=10)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 假设百度搜索关键词排名的数据在某个特定的HTML元素中，这里需要根据实际页面结构调整
hot_search_list = soup.find_all('div', class_='some-class') # 需要根据实际页面结构调整
for item in hot_search_list:
title = item.find('a').text.strip() # 假设标题在<a>标签中
rank = int(item.find('span', class_='rank').text.strip()) # 假设排名在<span class="rank">中
cursor.execute(
"INSERT INTO hot_search (title, rank) VALUES (%s, %s)", (title, rank)
)
connection.commit()
except Exception as e:
print(f"Error fetching data from {url}: {e}")
# 使用多线程爬取
urls = ["https://www.baidu.com/s?wd=热门关键词"] # 示例URL，需要根据实际情况调整
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
executor.map(fetch_hot_search, urls)
cursor.close()
connection.close()
