python使用adbapi实现MySQL数据库的异步存储

这篇文章主要为大家详细介绍了python使用adbapi实现MysqL 数据库的异步存储，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

之前一直在写有关scrapy爬虫的事情，今天我们看看使用scrapy如何把爬到的数据放在MysqL 数据库中保存。

有关python操作MysqL 数据库的内容，网上已经有很多内容可以参考了，但都是在同步的操作MysqL 数据库。在数据量不大的情况下，这种方法固然可以，但是一旦数据量增长后，MysqL就会出现崩溃的情况，因为网上爬虫的速度要远远高过往数据库中插入数据的速度。为了避免这种情况发生，我们就需要使用异步的方法来存储数据，爬虫与数据存储互不影响。

为了显示方便，我们把程序设计的简单一点，只是爬一页的数据。我们今天选择伯乐在线这个网站来爬取，只爬取第一页的数据。

首先我们还是要启动一个爬虫项目，然后自己建了一个爬虫的文件jobbole.py。我们先来看看这个文件中的代码

# -*- coding: utf-8 -*- import io import sys import scrapy import re import datetime from scrapy.http import Request from urllib import parse from ArticleSpider.items import JobboleArticleItem, ArticleItemloader from scrapy.loader import Itemloader sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf-8') class JobboleSpider(scrapy.Spider): """docstring for JobboleSpider""" name = "jobbole" allowed_domain = ["blog.jobbole.com"] start_urls = ['http://blog.jobbole.com/all-posts/'] def parse(self, response): """ 1.获取列表页中的文章url """ # 解析列表汇中所有文章url并交给scrapy下载器并进行解析 post_nodes = response.css("#archive .floated-thumb .post-thumb a") for post_node in post_nodes: image_url = post_node.css("img::attr(src)").extract_first("")# 这里取出每篇文章的封面图，并作为Meta传入Request post_url = post_node.css("::attr(href)").extract_first("") yield Request(url = parse.urljoin(response.url, post_url), Meta = {"front_image_url":image_url}, callback = self.parse_detail) def parse_detail(self, response): article_item = JobboleArticleItem() # 通过Itemloader加载Item # 通过add_css后的返回值都是list型，所有我们再items.py要进行处理 item_loader = ArticleItemloader(item = JobboleArticleItem(), response = response) item_loader.add_css("title", ".entry-header h1::text") item_loader.add_value("url", response.url) # item_loader.add_value("url_object_id", get_md5(response.url)) item_loader.add_value("url_object_id", response.url) item_loader.add_css("create_date", "p.entry-Meta-hide-on-mobile::text") item_loader.add_value("front_image_url", [front_image_url]) item_loader.add_css("praise_nums", ".Vote-post-up h10::text") item_loader.add_css("comment_nums", "a[href='#article-comment'] span::text") item_loader.add_css("fav_nums", ".bookmark-btn::text") item_loader.add_css("tags", "p.entry-Meta-hide-on-mobile a::text") item_loader.add_css("content", "div.entry") article_item = item_loader.load_item() print(article_item["tags"]) yield article_item pass

这里我把代码进行了简化，首先对列表页发出请求，这里只爬取一页数据，然后分析每一页的url，并且交给scrapy对每一个url进行请求，得到每篇文章的详情页，把详情页的相关内容放在MysqL 数据库中。

这里使用itemloader来进行页面的解析，这样解析有个最大的好处就是可以把解析规则存放在数据库中，实现对解析规则的动态加载。但是要注意一点是使用itemloader中css方式和xpath方式得到的数据都是list型，因此还需要在items.py中再对相对应的数据进行处理。

接下来我们就来看看items.py是如何处理list数据的。

# -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import datetime import re import scrapy from scrapy.loader import Itemloader from scrapy.loader.processors import MapCompose, TakeFirst,Join from ArticleSpider.utils.common import get_md5 def convert_date(value): try: create_date = datetime.datetime.strptime(create_date, "%Y/%m/%d").date() except Exception as e: create_date = datetime.datetime.Now().date() return create_date def get_nums(value): match_re = re.match(".*?(d+).*", value) if match_re: nums = int(match_re.group(1)) else: nums = 0 return nums def remove_comment_tags(value): # 去掉tags中的评论内容 if "评论" in value: # 这里做了修改，如果返回""，则在list中仍然会占位，会变成类似于["程序员",,"解锁"]这样 # return "" return None else: return value def return_value(value): return class ArticleItemloader(Itemloader): """docstring for AriticleItemloader""" # 自定义Itemloader default_output_processor = TakeFirst() class ArticlespiderItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() pass class JobboleArticleItem(scrapy.Item): """docstring for ArticlespiderItem""" title = scrapy.Field() create_date = scrapy.Field( input_processor = MapCompose(convert_date) ) url = scrapy.Field() url_object_id = scrapy.Field( output_processor = MapCompose(get_md5) ) # 这里注意front_image_url还是一个list，在进行sql语句时还需要处理 front_image_url = scrapy.Field( output_processor = MapCompose(return_value) ) front_image_path = scrapy.Field() praise_nums = scrapy.Field( input_processor = MapCompose(get_nums) ) comment_nums = scrapy.Field( input_processor = MapCompose(get_nums) ) fav_nums = scrapy.Field( input_processor = MapCompose(get_nums) ) # tags要做另行处理，因为tags我们需要的就是list tags = scrapy.Field( input_processor = MapCompose(remove_comment_tags), output_processor = Join(",") ) content = scrapy.Field()

首先我们看到定义了一个类ArticleItemloader，在这个类中只有一句话，就是对于每个items都默认采用list中的第一个元素，这样我们就可以把每个items中的第一个元素取出来。但是要注意，有些items我们是必须要用list型的，比如我们给ImagePipeline的数据就要求必须是list型，这样我们就需要对front_image_url单独进行处理。这里我们做了一个小技巧，对front_image_url什么都不错，因为我们传过来的front_image_url就是list型

在items的Field中有两个参数，一个是input_processor，另一个是output_processor，这两个参数可以帮助我们对items的list中的每个元素进行处理，比如有些需要用md5进行加密，有些需要用正则表达式进行筛选或者排序等等。

在进行mys上一篇：Python脚本利用adb进行手机控制的方法下一篇：Python之使用adb shell命令启动应用的方法详解

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