1 JSON 文件存储
JSON，全称为 JavaScript Object Notation, 也就是 JavaScript 对象标记，它通过对象和数组的组合来表示数据，构造简洁但是结构化程度非常高，是一种轻量级的数据交换格式。本节中，我们就来了解如何利用 Python 保存数据到 JSON 文件。
1. 对象和数组
在 JavaScript 语言中，一切都是对象。因此，任何支持的类型都可以通过 JSON 来表示，例如字符串、数字、对象、数组等，但是对象和数组是比较特殊且常用的两种类型，下面简要介绍一下它们。
对象：它在 JavaScript 中是使用花括号 {} 包裹起来的内容，数据结构为 {key1：value1, key2：value2, ...} 的键值对结构。在面向对象的语言中，key 为对象的属性，value 为对应的值。键名可以使用整数和字符串来表示。值的类型可以是任意类型。
数组：数组在 JavaScript 中是方括号 [] 包裹起来的内容，数据结构为 ["java", "javascript", "vb", ...] 的索引结构。在 JavaScript 中，数组是一种比较特殊的数据类型，它也可以像对象那样使用键值对，但还是索引用得多。同样，值的类型可以是任意类型。
所以，一个 JSON 对象可以写为如下形式：
[{
"name": "Bob",
"gender": "male",
"birthday": "1992-10-18"
}, {
"name": "Selina",
"gender": "female",
"birthday": "1995-10-18"
}]
由中括号包围的就相当于列表类型，列表中的每个元素可以是任意类型，这个示例中它是字典类型，由大括号包围。
JSON 可以由以上两种形式自由组合而成，可以无限次嵌套，结构清晰，是数据交换的极佳方式。
import json
data = [{
'name': '王伟',
'gender': '男',
'birthday': '1992-10-18'
},{
'name': '张三',
'gender': '男',
'birthday': '1993-10-18'
}]
# w 写入 a r
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
file.write(json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False))
# json.dumps 把字典转json字符串
# .loads 反序列化 把json字符串转字典
# indent 格式化
# ensure_ascii=False 中文不编码
# java 必须要双引号
2 CSV 文件存储
CSV，全称为 Comma-Separated Values，中文可以叫作逗号分隔值或字符分隔值，其文件以纯文本形式存储表格数据。该文件是一个字符序列，可以由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔。每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其他字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。不过所有记录都有完全相同的字段序列，相当于一个结构化表的纯文本形式。它比 Excel 文件更加简洁，XLS 文本是电子表格，它包含了文本、数值、公式和格式等内容，而 CSV 中不包含这些内容，就是特定字符分隔的纯文本，结构简单清晰。所以，有时候用 CSV 来保存数据是比较方便的。本节中，我们来讲解 Python 读取和写入 CSV 文件的过程。
1. 写入
这里先看一个最简单的例子：
import csv
with open('data.csv', 'w') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
writer.writerow(['10001', 'Mike', 20])
writer.writerow(['10002', 'Bob', 22])
writer.writerow(['10003', 'Jordan', 21])
首先，打开 data.csv 文件，然后指定打开的模式为 w（即写入），获得文件句柄，随后调用 csv 库的 writer 方法初始化写入对象，传入该句柄，然后调用 writerow 方法传入每行的数据即可完成写入。
如果想修改列与列之间的分隔符，可以传入 delimiter 参数，其代码如下：
import csv
with open('data.csv', 'w') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile, delimiter=' ')
writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
writer.writerow(['10001', 'Mike', 20])
writer.writerow(['10002', 'Bob', 22])
writer.writerow(['10003', 'Jordan', 21])
2.多行写入
调用 writerows 方法同时写入多行，此时参数就需要为二维列表，例如：
import csv
with open('data.csv', 'w') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
writer.writerows([['10001', 'Mike', 20], ['10002', 'Bob', 22], ['10003', 'Jordan', 21]])
3.字典写入
用字典来表示。在 csv 库中也提供了字典的写入方式，示例如下：
import csv
with open('data.csv', 'w') as csvfile:
fieldnames = ['id', 'name', 'age']
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
writer.writerow({'id': '10001', 'name': 'Mike', 'age': 20})
writer.writerow({'id': '10002', 'name': 'Bob', 'age': 22})
writer.writerow({'id': '10003', 'name': 'Jordan', 'age': 21})
4. 爬虫采集入库
import httpx
res = httpx.get('https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1647605552864&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=python&pageIndex=2&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn')
# 数据变字典格式
items = res.json()
item = items.get('Data')['Posts'] # 列表形式
data = []
for i in item:
title = i.get('RecruitPostName'),
times = i.get('LastUpdateTime'),
data.append([title[0],times[0]])
import csv
with open('data2.csv', 'w',encoding='utf-8') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['id', 'name'])
writer.writerows(data)
3 关系型数据库存储
关系型数据库是基于关系模型的数据库，而关系模型是通过二维表来保存的，所以它的存储方式就是行列组成的表，每一列是一个字段，每一行是一条记录。表可以看作某个实体的集合，而实体之间存在联系，这就需要表与表之间的关联关系来体现，如主键外键的关联关系。多个表组成一个数据库，也就是关系型数据库。
关系型数据库有多种，如 SQLite、MySQL、Oracle、SQL Server、DB2 等。
1. 准备工作
在开始之前，请确保已经安装好了 MySQL 数据库并保证它能正常运行，而且需要安装好 Py MySQL 库。如果没有安装找班主任老师拿包
下载地址;https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
安装包：https://downloads.mysql.com/archives/get/p/23/file/mysql-5.7.9-winx64.zip
参考地址：https://blog.csdn.net/ychgyyn/article/details/84404217
2. 连接数据库
这里，首先尝试连接一下数据库。假设当前的 MySQL 运行在本地，用户名为 root，密码为 123456，运行端口为 3306。这里利用 PyMySQL 先连接 MySQL，然后创建一个新的数据库，名字叫作 spiders，代码如下：
import pymysql
db = pymysql.connect(host='localhost',user='root', password='123456', port=3306)
cursor = db.cursor() # 游标
cursor.execute('SELECT VERSION()')
data = cursor.fetchone()
print('Database version:', data)
cursor.execute("CREATE DATABASE spiders DEFAULT CHARACTER SET utf8")
db.close()
3. 创建数据表
import pymysql
db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='spiders')
cursor = db.cursor()
sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (id VARCHAR(255) NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, age INT NOT NULL, PRIMARY KEY (id))'
cursor.execute(sql)
db.close()
4. 插入数据
插入、更新和删除操作都是对数据库进行更改的操作，而更改操作都必须为一个事务，所以这些操作的标准写法就是：
import pymysql
id = '20220315'
user = '菲菲'
age = 20
db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='spiders')
cursor = db.cursor()
# %s 动态传参
sql = 'INSERT INTO students(id, name, age) values(% s, % s, % s)'
try:
cursor.execute(sql, (id, user, age))
db.commit()
except:
db.rollback()
db.close()
5. 字典数据插入
data = {
'id':'20220315',
'name': '菲菲',
'age': 20
}
keys = ', '.join(data.keys())
values = ', '.join(['% s'] * len(data))
sql = 'INSERT INTO students({keys}) VALUES ({values})'.format( keys=keys, values=values)
try:
if cursor.execute(sql, tuple(data.values())):
print('Successful')
db.commit()
except:
print('Failed')
db.rollback()
db.close()
6. 爬虫数据采集入库
4 非关系型数据库存储
1. MongoDB简介
MongoDB 是由 C++ 语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似 JSON 对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看 Python 3 下 MongoDB 的存储操作。
安装地址
参考：https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-linux-install.html
2. 连接 MongoDB
连接 MongoDB 时，我们需要使用 PyMongo 库里面的 MongoClient。一般来说，传入 MongoDB 的 IP 及端口即可，其中第一个参数为地址 host，第二个参数为端口 port（如果不给它传递参数，默认是 27017）
import pymongo
# 如果是云服务的数据库 用公网IP连接
client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
3. 指定数据库和表
db = client.test
collection = db['students'] # 都可以
4. 插入数据
插入数据。对于 students 这个集合，新建一条学生数据，这条数据以字典形式表示：
student = {
'id': '20170101',
'name': 'Jordan',
'age': 20,
'gender': 'male'
}
result = collection.insert(student)
4.1. 插入多条数据
student1 = {
'id': '20170101',
'name': 'Jordan',
'age': 20,
'gender': 'male'
}
student2 = {
'id': '20170202',
'name': 'Mike',
'age': 21,
'gender': 'male'
}
result = collection.insert([student1, student2])
print(result)
5. 爬虫数据采集入库
# encoding: utf-8
import pymongo
client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
db = client.test
collection = db['students'] # 都可以
import httpx
def get_data():
res = httpx.get('https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1647605552864&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=python&pageIndex=2&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn')
# 数据变字典格式
items = res.json()
item = items.get('Data')['Posts'] # 列表形式
for i in item:
if isinstance(i,dict):
collection.insert_one(i)
get_data()