Python爬虫数据存储与分析

目录

 一、爬虫抓取到的数据存储

1. 数据存储方式概述

2. 关系型数据库存储

2.1 使用SQLAlchemy存储数据

 2.2 使用MySQL存储

3. NoSQL数据库存储

4. 文件存储

二、数据清洗与预处理 

1. 去除HTML标签

2. 使用正则清洗文本 

3. 数据去重 

三、数据分析

1. 使用Pandas进行数据分析

 2. 数据可视化

四、总结

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在爬虫项目中，抓取到的数据并非最终产物，如何将其有效地存储、清洗和分析是爬虫开发的关键部分。本文将深入探讨Python爬虫在数据存储与分析方面的常见技术与方法，面向专业技术人员，介绍从抓取到数据最终存储及分析的全过程。

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 一、爬虫抓取到的数据存储

1. 数据存储方式概述

爬虫抓取的数据往往是半结构化的（HTML网页中的数据）或非结构化的（如图像、PDF文件等）。因此，爬虫抓取到的数据存储方式需要根据数据的类型、规模以及后续分析需求进行合理选择。常见的存储方式有：

• 关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）
• NoSQL数据库（如MongoDB、Redis）
• 文件存储（如CSV、Excel、JSON）
• 分布式存储系统（如HDFS、Elasticsearch）

2. 关系型数据库存储

对于需要结构化存储、且数据具有固定模式的爬取数据，关系型数据库是最常见的选择。使用Python可以通过SQLAlchemy或pymysql库与数据库进行交互。

2.1 使用SQLAlchemy存储数据

SQLAlchemy是Python的一个ORM（对象关系映射）库，它可以让我们更加灵活地操作数据库，同时保证代码的可维护性。以下是一个使用SQLAlchemy将爬虫数据存储到MySQL数据库的示例：

1. 安装依赖：

pip install sqlalchemy pymysql

2. 定义数据库模型：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Text
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()

class WebData(Base):
    __tablename__ = 'web_data'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    title = Column(String(255))
    url = Column(String(255))
    content = Column(Text)

# 创建数据库引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database_name')

# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)

# 创建数据库会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

3. 将爬虫数据插入数据库：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

# 发送请求并解析网页
response =