CSV vs 数据库：爬虫数据存储的最佳选择是什么
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。
微博热搜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。爬取微博热搜的数据，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://weibo.com的热搜信息为例，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# 配置代理IP 亿牛云爬虫代理 www.16yun.cn
PROXY = {"http": "http://用户名:密码@proxy.16yun.cn:8080","https": "http://用户名:密码@proxy.16yun.cn:8080",
}# 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","Cookie": "请填写您的Cookie",
}# 数据库连接
connection = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="password",database="weibo_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,content TEXT NOT NULL) CHARSET=utf8mb4;"""
)
connection.commit()# 爬取函数
def fetch_hot_search(url):try:response = requests.get(url, headers=HEADERS, proxies=PROXY, timeout=10)response.raise_for_status()data = response.json() # 假设回复格式是JSONfor item in data.get("hot_search", []):title = item.get("title")content = item.get("content")cursor.execute("INSERT INTO hot_search (title, content) VALUES (%s, %s)", (title, content))connection.commit()except Exception as e:print(f"Error fetching data from {url}: {e}")# 使用多线程
urls = [f"https://weibo.com/hot_search?page={i}" for i in range(1, 6)]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:executor.map(fetch_hot_search, urls)cursor.close()
connection.close()