python连接数据库程序在哪，python爬虫爬取小红书代码

Python作为一种高级编程语言，具有强大的数据分析和处理能力，可以通过连接各种数据库来扩展数据来源，并借助Python爬虫技术进行大规模的数据采集和分析。在本文中，我们将分别介绍Python连接数据库以及Python爬虫爬取小红书的代码。

一、Python连接数据库程序

Python连接数据库需要使用相应的第三方库，在Python中最常用的连接数据库的方式有两种，分别是通过Python标准库的sqlite3模块实现连接SQLite数据库，以及通过使用Python开源的Pymysql和Psycopg2库连接Mysql和Postgres数据库。

1.连接SQLite数据库

SQLite是一种轻型的关系型数据库，适用于一些小型Web应用程序或移动应用程序。在Python中，可以使用sqlite3模块来连接SQLite数据库，示例代码如下：

```

import sqlite3

# 连接数据库

conn = sqlite3.connect('test.db')

# 创建数据表users

conn.execute('''CREATE TABLE users (ID INT PRIMARY KEY NOT NULL, NAME TEXT NOT NULL, AGE INT NOT NULL)''')

print("Table created successfully")

# 插入数据

conn.execute("INSERT INTO users(ID, NAME, AGE) VALUES (1, 'Tom', 23)")

conn.execute("INSERT INTO users(ID, NAME, AGE) VALUES (2, 'Lucy', 25)")

conn.execute("INSERT INTO users(ID, NAME, AGE) VALUES (3, 'John', 27)")

conn.execute("INSERT INTO users(ID, NAME, AGE) VALUES (4, 'Steve', 29)")

conn.commit()

print("Records created successfully")

# 查询数据

cursor = conn.execute("SELECT *FROM users")

for row in cursor:

print("ID = ", row[0])

print("NAME = ", row[1])

print("AGE = ", row[2])

# 关闭连接

conn.close()

```

2.连接Mysql数据库

Mysql是一种免费的关系型数据库管理系统，由于其开源、成熟的生态系统和广泛的社区支持，被广泛应用于Web应用程序。在Python中，可以使用Pymysql库来连接和操作Mysql数据库，示例代码如下：

```

import pymysql

# 连接数据库

conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', database='test')

# 创建数据表users

cursor = conn.cursor()

cursor.execute("CREATE TABLE users (ID INT PRIMARY KEY NOT NULL, NAME VARCHAR(20) NOT NULL, AGE INT NOT NULL)")

print("Table created successfully")

# 插入数据

sql = "INSERT INTO users(ID, NAME, AGE) VALUES (%s,%s,%s)"

data = [(1, 'Tom', 23), (2, 'Lucy', 25), (3, 'John', 27), (4, 'Steve', 29)]

cursor.executemany(sql, data)

conn.commit()

print("Records created successfully")

# 查询数据

cursor.execute("SELECT *FROM users")

result = cursor.fetchall()

for row in result:

print("ID = ", row[0])

print("NAME = ", row[1])

print("AGE = ", row[2])

# 关闭连接

conn.close()

```

3.连接Postgres数据库

Postgres是一种开源的关系型数据库管理系统，具有高度的可扩展性和安全性，在Python中可以使用Psycopg2库来连接和操作Postgres数据库，示例代码如下：

```

import psycopg2

# 连接数据库

conn = psycopg2.connect(database="test", user="postgres", password="password", host="localhost", port="5432")

# 创建数据表users

cursor = conn.cursor()

cursor.execute("CREATE TABLE users (ID INT PRIMARY KEY NOT NULL, NAME TEXT NOT NULL, AGE INT NOT NULL)")

print("Table created successfully")

# 插入数据

sql = "INSERT INTO users(ID, NAME, AGE) VALUES (%s,%s,%s)"

data = [(1, 'Tom', 23), (2, 'Lucy', 25), (3, 'John', 27), (4, 'Steve', 29)]

cursor.executemany(sql, data)

conn.commit()

print("Records created successfully")

# 查询数据

cursor.execute("SELECT *FROM users")

result = cursor.fetchall()

for row in result:

print("ID = ", row[0])

print("NAME = ", row[1])

print("AGE = ", row[2])

# 关闭连接

conn.close()

```

二、Python爬虫爬取小红书的代码

Python爬虫是一种自动化采集和处理Web数据的程序，具有高效、灵活和可扩展等优点。在本文中，我们将以爬取小红书数据作为示例，介绍Python爬虫的设计思路、技术点和注意事项。

1.设计思路

小红书是一种流行的社交电商平台，用户可以在平台上发布和分享各种商品和消费体验。我们可以通过Python爬虫技术采集小红书上的商品信息、用户信息和评论信息等，并对数据进行分析和挖掘。

具体的爬虫流程可以分为以下几个步骤：

（1）分析小红书的页面结构和数据接口，确定所需数据的URL和参数；

（2）使用Python的Requests库和正则表达式解析HTML和Json格式的数据，并提取所需信息；

（3）设计数据存储和处理程序，将采集到的数据保存到本地或远程数据库，或进行数据分析和挖掘等操作。

2.技术点

（1）使用Requests库发送HTTP请求并获取响应数据，建立爬虫与网站之间的通信；

（2）使用正则表达式解析HTML和Json格式的数据，并提取所需信息；

（3）使用Python开源的数据库库（如Pymysql和Psycopg2）连接和操作数据库，将所采集的数据保存到数据库中；

（4）使用多线程和协程提高爬虫的效率和性能；

（5）如有需要，可以使用第三方的验证码识别和反爬虫技术处理库，以应对网站的反爬虫策略。

3.注意事项

在进行Python爬虫的过程中，需要注意以下几个方面：

（1）尊重网站的爬虫规则和robots.txt文件，避免对网站造成过度负荷和损害；

（2）避免对网站的登录、个人信息和版权等方面进行爬取和存储，以避免违法和侵权行为；

（3）注意所爬取的数据的准确性和完整性，避免出现错误和缺失的信息。

4.示例代码

以下是一个采集小红书上“口红”商品信息的爬虫示例代码。

```

import requests

import json

import pymysql

# 爬取小红书商品数据

def spider_hongren():

url = "https://www.xiaohongshu.com/fe_api/burdock/weixin/v2/search/items"

# 请求头

headers = {

"Accept": "application/json",

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"

}

# 请求参数

params = {

"keyword": "口红",

"sortBy": "general",

"pageSize": 20,

"page": 1,

"isDouPlus": "false",

"needGifCover": "true",

"platform": "wx"

}

# 发送请求

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

content = response.content.decode()

# 解析Json数据

data = json.loads(content)

items = data["data"]["items"]

# 连接数据库

conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', database='test')

cursor = conn.cursor()

# 插入数据

sql = "INSERT INTO lipstick_items(id, name, images, price) VALUES(%s,%s,%s,%s)"

for item in items:

itemId = item["itemId"]

itemName = item["title"]

images = str(item["imageUrls"]).replace("[","").replace("]","")

price = item["price"]

params = (itemId, itemName, images, price)

cursor.execute(sql, params)

conn.commit()

# 关闭连接

cursor.close()

conn.close()

if __name__ == '__main__':

spider_hongren()

```

以上爬虫示例是基于爬取小红书中“口红”商品信息为例，实际爬虫需求根据具体的应用场景和数据需求进行定制。而且，在实际爬虫过程中，需要注意数据采集的频率、爬虫的稳定性和效率等方面，以保证爬虫的长期稳定和有效性。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/