Python3玩转网络：获取网页数据库 (python3 获取网页数据库)
Python是一种高级编程语言，可以用于许多不同的任务，其中网络编程方面的应用也得到了广泛的应用。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python3获取网页数据库并从中提取有用信息。
一、什么是网页数据库？
我们先来了解一下什么是网页数据库。
网页数据库是一种存储在互联网上的用于组织和存储信息的数据。这些数据通常由网页爬虫抓取并存储在适当的数据库中，以便在需要时使用。网页数据库可能包含大量信息，包括网站的页面，广告和其他媒体，以及与网站相关的数据（例如，搜索历史记录，产品信息等）。
二、Python3如何获取网页数据库？
我们可以使用Python3中的各种库来创建网络爬虫，以抓取数据并存储到本地数据库中。更受欢迎的Python3库包括BeautifulSoup，Requests和Selenium等，这里我们以Requests为例，介绍如何获取网页信息并存储到本地数据库中。
1.导入requests库
要使用Requests库，我们需要从Python3中导入该库，可以使用以下代码：
“`
import requests
“`
2.创建请求
接下来，我们需要使用requests库的get方法来获取网页数据库。其基本语法如下：
“`
requests.get（url，params = None，** kwargs）
“`
在上面的代码中，url是待请求页面的URL，params是一个可选参数，为GET请求提供额外的参数，并且 **kwargs是可选的关键字参数，可以使用该参数来发送_POST请求，而不是_GET请求。
3.解析网页
请求返回的内容通常是HTML或XML文档形式，我们需要使用HTML或XML解析器将其转换为Python可读格式。这里我们可以使用BeautifulSoup库来实现这一点。以下是一个基本的示例代码
“`
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = “””
The Dormouse’s story
Once upon a time there were three little sisters; and their names were
Lacie and
and they lived at the bottom of a well.
…
“””
soup = BeautifulSoup(html_doc, ‘html.parser’)
print(soup.prettify())
“`
在上面的代码中，我们首先定义了一个HTML文档，然后使用BeautifulSoup将其转换为Python对象，最后使用prettify方法将其打印出来。
4.将数据存储到数据库中
最后一个步骤是将上述代码中提取的数据存储到本地数据库中。我们可以使用Python中的SQLite数据库来存储这些数据。以下是一个基本示例代码：
“`
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(‘example.db’)
c = conn.cursor()
c.execute(”’CREATE TABLE stocks
(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)”’)
c.execute(“INSERT INTO stocks VALUES (‘2023-01-05′,’BUY’,’RHAT’,100,35.14)”)
conn.commit()
conn.close()
“`
在上面的代码中，我们首先连接到一个SQLite数据库，然后创建了一个名为stocks的表格，该表包含date，trans，symbol，qty和price字段。我们然后插入了一条数据，其中包含在2023年1月5日购买RHAT股票的信息。我们提交更改并关闭连接。
三、Python3应用实例
我们利用上述步骤，以下是一个Python3获取并解析网页数据并存储到本地数据库的示例：
“`
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_html(url):
try:
r = requests.get(url)
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(e)
return None
return r.text
def parse_html(html_doc):
soup = BeautifulSoup(html_doc, ‘html.parser’)
result_list = []
for item in soup.select(‘#result-list h3 a’):
title = item.get_text()
link = item[‘href’]
result = (title, link)
result_list.append(result)
return result_list
def save_to_database(data_list):
connection = sqlite3.connect(‘example.db’)
cursor = connection.cursor()
cursor.execute(“””
CREATE TABLE IF NOT EXISTS page (
title TEXT,
link TEXT
)
“””)
for data in data_list:
cursor.execute(“””
INSERT INTO page (title, link) VALUES (?, ?)
“””, data)
connection.commit()
connection.close()
if __name__ == “__mn__”:
url = “https://www.bdu.com/s?wd=python”
html_doc = get_html(url)
result_list = parse_html(html_doc)
save_to_database(result_list)
“`
在上面的代码中，我们首先定义了一个get_html函数，以获取指定URL中的HTML文档。然后我们定义了一个parse_html函数，以使用BeautifulSoup将HTML文档转换为Python数据结构，并从中提取有用信息。我们定义了一个save_to_database函数，以将提取的数据存储到SQLite数据库中。在主函数中，我们调用所有这些函数，以获取和处理数据并将其存储到本地数据库中。
相关问题拓展阅读：
Python Django框架，如何通过某一工具获取数据库数据，然后绘图，将可视化成果展现在搭建好的WEB页面上
怎么获取数据库数据属于Django ORM部分的基础知识，请看Django官网教程，如果看不懂英文可以看自强学堂的帆胡Model部分教仔迹程，虽然远不如官网详尽，至少能让你知道ORM是什么、怎么用。
怎么将数据可视化到页态戚拦面上属于前端知识，和你的数据类型、数据量、展现形式、期望效果、选用的前端框架以及UI框架都有关系，问题太宽泛不好回答。
你的描述不够明确，比如数据库数据，是自己创建的，唯滚桥还是爬备敏别人的网站信息。
另外这个问题涉及的内容还挺多指猛的，不是一个回答就能说的清的
Python什么爬虫库好用？
Python下的爬虫库，一般分为3类。
抓取类
urllib(Python3)，这是Python自带的库，可以模拟浏览器的请求，获得Response用来解析，其中提供了丰富的请求手段，支持Cookies、Headers等各类参数，众多爬虫库基本上都是基于它构建的。建议学习了解一下，因为有些罕见的问题需要通过底层的方式解决。
requests，基于urllib，但是更方便易用。强烈推荐掌握。
解析类
re：正则表达式官方库，不仅仅是学习爬虫要使用，在其他字符串处理或者自然语言处理的过程中，这是绕不过去的一个库，强烈推荐掌宴唤模握。
BeautifulSoup：方便易用，好上手，推荐掌握。通过选择器的方式选取页面元素，并获取对应的内容。
lxml：使用
lxml.etree
将字符串转换之后，我们可以使用XPath表达式来解析网页，终极推荐。XPath对于网页解析的支持非常强大，而且很容易上手。它本来是设计出来进行XML元素选择的，但是它同样支持HTML。
pyquery：另一个强大的解析库，感兴趣的可以学习下。
综合类
selenium：所见即所得式爬虫，综合了抓取和解析两种功能，一站式解决。很多动态网页不太容易通过requests、scrapy直接抓取，比如有些url后边带了加密的随晌缓机数，这些算法不太好破解，这种情况下，只能通过直接访问网址、模拟登陆等方式请求到页面源码，直接从网页元素中解析内容，这种情况下，Selenium就是更好的选择。不过Selenium最初设计出来，是用于测试的。强烈推荐。
scrapy：另一个爬虫神器，适合爬取大量页面，甚至对分布式爬虫提供了良好的支持。强烈链闷推荐。
以上这些是我个人经常使用的库，但是还有很多其他的工具值得学习。比如Splash也支持动态网页的抓取；Appium可以帮助我们抓取App的内容；Charles可以帮助我们抓包，不管是移动端还是PC网页端，都有良好的支持；pyspider也是一个综合性的框架；MySQL(pymysql)、MongoDB(pymongo)，抓到了数据就要存储，数据库也是绕不过去的。
掌握了以上这些，基本上大部分的爬虫任务都难不倒你啦！
关于python3 获取网页数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
