爬虫存储数据用到的python的库有哪些

### Python 爬虫使用的主流库和工具 Python爬虫开发依赖于多个功能强大的库来实现不同的需求。这些库不仅简化了HTTP请求处理，还提供了HTML解析、浏览器模拟等功能。 #### 请求发送类库 `requests` 是最常用的HTTP客户端库之一，它允许开发者轻松发起GET/POST等类型的HTTP请求并获取响应内容[^1]。 ```python import requests response = requests.get('https://example.com') print(response.text) ``` 对于更复杂场景下的网页抓取工作，则可以考虑使用 `httpx` 或者原生支持异步操作的 `aiohttp` 来提高效率[^2]。 #### HTML/XML 解析器 当面对结构化的HTML文档时，`BeautifulSoup` 结合 `lxml` 可以快速定位所需节点并提取有用的信息。这种方式相比正则表达式更加直观可靠。 ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') titles = soup.find_all('h1') # 获取所有的<h1>标签 for title in titles: print(title.string) ``` 如果追求更高的性能表现，可以直接采用 `parsel` 这样的专门用于XPath/CSS选择器的轻量级解析库。 #### 浏览器自动化控制 为了应对JavaScript渲染页面带来的挑战，Selenium 提供了一种通过WebDriver接口驱动真实浏览器执行脚本的方法，适用于动态加载的数据采集任务。 ```python from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://dynamic-content.example.com') data = driver.page_source driver.quit() ``` Playwright 则是在此基础上进一步优化后的产物，具备跨平台特性的同时也增加了对多种现代Web技术的支持程度。 #### 数据存储解决方案 Scrapy框架自带Item Pipeline机制能够方便地对接各种数据库系统完成持久化保存；而像Pandas这样的数据分析包同样适合用来临时缓存少量表格型数据集以便后续加工处理。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'column': ['value1', 'value2']}) df.to_csv('output.csv', index=False) ```

### 基于Python的电影数据分析毕业设计实现方案 #### 数据爬取阶段 (BeautifulSoup) 在数据爬取部分，可以利用 `requests` 和 `BeautifulSoup` 来获取网页中的结构化信息。通过解析 HTML 文档并提取目标字段（如电影名称、评分、导演、演员列表等），能够构建初始的数据集。 以下是使用 BeautifulSoup 进行简单数据抓取的一个例子： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com/movies' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movies = [] for item in soup.select('.movie-item'): title = item.find('h2').text.strip() rating = float(item.find('span', class_='rating').text.strip()) movies.append({'title': title, 'rating': rating}) ``` 此代码片段展示了如何从指定 URL 中提取电影标题和评分[^1]。 --- #### 数据存储阶段 (MySQL) 为了长期保存和管理大量电影数据，推荐采用 MySQL 数据库来存储这些信息。可以通过 Python 的 `mysql.connector` 或者更流行的 ORM 工具 SQLAlchemy 实现数据库交互操作。 下面是一个简单的 SQL 表创建语句以及插入数据的例子： ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS Movies ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR(255), rating FLOAT, director VARCHAR(255), actors TEXT ); ``` 随后，在 Python 脚本中执行批量写入逻辑： ```python import mysql.connector db_conn = mysql.connector.connect( host="localhost", user="root", password="password", database="movie_db" ) cursor = db_conn.cursor() insert_query = """ INSERT INTO Movies (title, rating, director, actors) VALUES (%s, %s, %s, %s) """ data_to_insert = [ ('Movie A', 8.7, 'Director X', 'Actor Y, Actor Z'), ('Movie B', 9.0, 'Director W', 'Actor P') ] cursor.executemany(insert_query, data_to_insert) db_conn.commit() ``` 这段脚本实现了将爬取到的信息存入 MySQL 数据表的功能[^2]。 --- #### 数据处理阶段 (Pandas) 当完成数据收集之后，可借助 Pandas 库加载 CSV 文件或者直接读取 MySQL 数据库的内容来进行清洗与预处理工作。例如去除重复项、填补缺失值或转换某些列的数据类型。 以下是一些常见的 Pandas 处理方法示例： ```python import pandas as pd df_movies = pd.read_sql("SELECT * FROM Movies", con=db_conn) # 删除含有 NaN 的记录 cleaned_df = df_movies.dropna() # 添加新特征——计算平均分差 mean_rating = cleaned_df['rating'].mean() cleaned_df['diff_from_mean'] = abs(cleaned_df['rating'] - mean_rating) ``` 这里介绍了如何运用 Pandas 对原始 DataFrame 执行基本变换操作[^3]。 --- #### 数据分析阶段 (NumPy & Scikit-learn) 对于进一步深入探索模式规律的任务，则需要用到 NumPy 提供的强大数值运算能力配合机器学习框架 scikit-learn 完成建模预测等工作流程。 假设我们希望训练一个线性回归模型用来估计一部影片可能获得的好评度分数范围： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np X = cleaned_df[['runtime_minutes']].values.reshape(-1, 1) # 特征矩阵 y = cleaned_df['rating'].values # 目标向量 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = LinearRegression().fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) print(f"Coefficient of determination R^2 is {np.round(model.score(X_test, y_test), decimals=2)}") ``` 上述程序说明了怎样建立基础版监督学习算法实例，并评估其性能表现情况[^4]。 --- #### 可视化网站搭建 最后一步就是把研究成果展示出来给更多观众看懂理解。Flask 是一种轻便易学又灵活扩展性强的小型 Web 开发框架；Matplotlib/Seaborn 则负责生成静态图表素材嵌套至前端页面里呈现效果最佳。 启动 Flask 应用服务端口监听请求响应机制如下所示： ```python from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): plot_url = generate_plot() # 自定义函数调用绘图功能返回 base64 编码字符串形式图片链接地址 return render_template('index.html', plot_url=plot_url) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 以上内容概括了一个完整的项目开发周期各个重要环节的技术要点[^5]。 ---