 点击加载图片 数据采集和分析是当今时代的一项重要技能，它可以帮助我们从互联网上获取有价值的数据，并对其进行处理和挖掘，从而获得有用的信息和洞察。但是，数据采集和分析并不是一件容易的事情，它需要我们掌握各种工具和技术，如爬虫、数据库、编程语言、统计方法、可视化工具等。 在本文中，我们将介绍如何使用Python和sqlite3构建一个轻量级的数据采集和分析平台，它可以让我们方便地爬取、存储、查询、处理和展示数据，而无需安装复杂的数据库服务器或其他软件。我们将使用Python作为主要的编程语言，它是一种简洁、优雅、易学、功能强大的语言，广泛应用于数据科学领域。我们将使用sqlite3作为主要的数据库系统，它是一种嵌入式的关系型数据库，它可以将整个数据库存储在一个单独的文件中，而无需配置或管理任何服务器。我们还将使用一些Python的第三方库，如requests、BeautifulSoup、pandas、numpy、matplotlib等，来辅助我们进行数据采集和分析。 本文的目的是让你了解Python和sqlite3的基本用法和特点，以及如何结合它们进行数据采集和分析。本文不涉及太多的细节和高级功能，如果你想深入学习，请参考相关的文档和教程。本文假设你已经具备一定的Python和SQL基础知识。 正文 创建和连接数据库 首先，我们需要创建一个数据库文件来存储我们采集到的数据。我们可以使用Python自带的sqlite3模块来实现这一步骤。sqlite3模块提供了一个connect函数，它可以接受一个文件名作为参数，并返回一个Connection对象，表示与数据库的连接。如果文件名不存在，则会自动创建一个新的数据库文件。例如： importsqlite3 conn=sqlite3.connect('data.db') 这样就创建了一个名为data.db的数据库文件，并建立了与之的连接。我们可以通过Connection对象来执行各种操作，如创建表、插入数据、查询数据等。为了方便操作，我们还可以创建一个Cursor对象，它是一个用于执行SQL语句并获取结果的游标。例如： cur=conn.cursor 创建表 接下来，我们需要在数据库中创建一些表来存储我们采集到的数据。表是由行和列组成的二维结构，每一行表示一条记录，每一列表示一个字段。每个表都有一个唯一的名字，并且每个字段都有一个类型和一个名字。sqlite3支持以下几种类型：NULL、INTEGER、REAL、TEXT、BLOB。 为了创建表，我们需要使用CREATETABLE语句，并指定表名、字段名、字段类型等信息。例如： cur.execute('CREATETABLEnews(idINTEGERPRIMARYKEY,titleTEXT,contentTEXT,urlTEXT,sourceTEXT,dateTEXT)') 这样就创建了一个名为news的表，并定义了六个字段：id、title、content、url、source、date。其中id字段是主键，表示每条记录的唯一标识符；title字段是文本类型，表示新闻标题；content字段是文本类型，表示新闻内容；url字段是文本类型，表示新闻链接；source字段是文本类型，表示新闻来源；date字段是文本类型，表示新闻日期。注意，每条SQL语句都需要以分号结尾。 我们可以使用PRAGMAtable_info语句来查看表的结构信息，例如： cur.execute('PRAGMAtable_info(news)')print(cur.fetchall) 这样就可以打印出表的结构信息，如字段名、字段类型、是否主键等。输出结果如下： [(0,'id','INTEGER',0,None,1),(1,'title','TEXT',0,None,0),(2,'content','TEXT',0,None,0),(3,'url','TEXT',0,None,0),(4,'source','TEXT',0,None,0),(5,'date','TEXT',0,None,0)] 爬取数据 创建好表之后，我们需要从互联网上爬取一些数据来填充我们的表。为了爬取数据，我们需要使用Python的第三方库requests和BeautifulSoup来实现。requests库可以让我们方便地发送HTTP请求并获取响应内容；BeautifulSoup库可以让我们方便地解析HTML文档并提取所需的数据。 为了提高爬虫的效率和稳定性，我们还需要使用代理服务器来避免被目标网站屏蔽或限制。代理服务器是一种中间服务器，它可以帮助我们隐藏自己的真实IP地址，并访问一些受限制的网站。在本文中，我们将使用亿牛云代理服务器来实现这一功能。 首先，我们需要导入requests和BeautifulSoup库，并设置代理服务器的相关信息。例如： importrequestsfrombs4importBeautifulSoup#爬虫代理加强版#亿牛云代理服务器proxyHost='www.16yun.cn'proxyPort='31111'#代理验证信息proxyUser='16YUN'proxyPass='16IP'#构造代理字典proxyMeta='http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s'%{'host':proxyHost,'port':proxyPort,'user':proxyUser,'pass':proxyPass,}proxies={'http':proxyMeta,'https':proxyMeta,} 然后，我们需要定义一个爬虫函数，它可以接受一个网址作为参数，并返回一个包含新闻信息的字典。例如： defcrawl_news(url):#发送HTTP请求并获取响应内容response=requests.get(url,proxies=proxies)html=response.text#解析HTML文档并提取所需的数据soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')title=soup.find('h1').get_text#新闻标题content=soup.find('div',class_='article').get_text#新闻内容source=soup.find('span',class_='source').get_text#新闻来源date=soup.find('span',class_='date').get_text#新闻日期#构造新闻信息字典并返回news={'title':title,'content':content,'url':url,'source':source,'date':date}returnnews 最后，我们需要定义一个爬虫任务函数，它可以接受一个包含多个网址的列表作为参数，并使用异步委托等高性能特性来并发地执行爬虫函数，并将结果保存到数据库中。例如： importasynciodefcrawl_task(urls):#创建一个异步事件循环loop=asyncio.get_event_loop#创建一个异步任务列表tasks=[]#遍历每个网址，创建一个异步任务，并添加到任务列表中forurlinurls:task=loop.run_in_executor(None,crawl_news,url)tasks.append(task)#等待所有任务完成，并获取结果results=loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))#关闭事件循环loop.close#遍历每个结果，插入到数据库中fornewsinresults:cur.execute('INSERTINTOnews(title,content,url,source,date)VALUES(?,?,?,?,?)',(news['title'],news['content'],news['url'],news['source'],news['date']))conn.commit 这样就完成了爬虫任务函数的编写，它可以利用异步委托等高性能特性来提高爬虫的效率和稳定性，并将采集到的数据保存到数据库中。 分析数据 爬取好数据之后，我们需要对数据进行进一步的处理和分析。为了分析数据，我们可以使用Python自带的模块或第三方库来实现各种功能，如数学运算、统计分析、可视化展示等。例如： importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#将news表中的数据转换为pandasDataFrame对象df=pd.read_sql_query('SELECT*FROMnews',conn)#查看DataFrame对象的基本信息print(df.info)#查看DataFrame对象的描述性统计信息print(df.describe)#绘制DataFrame对象中source字段的饼图，显示不同新闻来源的占比df['source'].value_counts.plot.pieplt.show 这样就可以使用pandas、numpy、matplotlib等库来对数据进行分析和可视化，从而获得有用的信息和洞察。 结论 本文介绍了如何使用Python和sqlite3构建一个轻量级的数据采集和分析平台，它可以让我们方便地爬取、存储、查询、处理和展示数据，而无需安装复杂的数据库服务器或其他软件。我们使用Python作为主要的编程语言，它是一种简洁、优雅、易学、功能强大的语言，广泛应用于数据科学领域。我们使用sqlite3作为主要的数据库系统，它是一种嵌入式的关系型数据库，它可以将整个数据库存储在一个单独的文件中，而无需配置或管理任何服务器。我们还使用一些Python的第三方库，如requests、BeautifulSoup、pandas、numpy、matplotlib等，来辅助我们进行数据采集和分析。 本文只是一个简单的示例，不涉及太多的细节和高级功能，如果你想深入学习，请参考相关的文档和教程。本文希望能够给你一些启发和帮助，让你能够利用Python和sqlite3来实现你自己的数据采集和分析项目。感谢你的阅读！ |
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