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Python是一種高級編程語言，可以用于許多不同的任務，其中網(wǎng)絡編程方面的應用也得到了廣泛的應用。在這篇文章中，我們將討論如何使用Python3獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫并從中提取有用信息。
一、什么是網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫？
我們先來了解一下什么是網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫。
網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫是一種存儲在互聯(lián)網(wǎng)上的用于組織和存儲信息的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常由網(wǎng)頁爬蟲抓取并存儲在適當?shù)臄?shù)據(jù)庫中，以便在需要時使用。網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫可能包含大量信息，包括網(wǎng)站的頁面，廣告和其他媒體，以及與網(wǎng)站相關的數(shù)據(jù)（例如，搜索歷史記錄，產(chǎn)品信息等）。
二、Python3如何獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫？
我們可以使用Python3中的各種庫來創(chuàng)建網(wǎng)絡爬蟲，以抓取數(shù)據(jù)并存儲到本地數(shù)據(jù)庫中。更受歡迎的Python3庫包括BeautifulSoup，Requests和Selenium等，這里我們以Requests為例，介紹如何獲取網(wǎng)頁信息并存儲到本地數(shù)據(jù)庫中。
1.導入requests庫
要使用Requests庫，我們需要從Python3中導入該庫，可以使用以下代碼：
“`
import requests
“`
2.創(chuàng)建請求
接下來，我們需要使用requests庫的get方法來獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫。其基本語法如下：
“`
requests.get（url，params = None，** kwargs）
“`
在上面的代碼中，url是待請求頁面的URL，params是一個可選參數(shù)，為GET請求提供額外的參數(shù)，并且 **kwargs是可選的關鍵字參數(shù)，可以使用該參數(shù)來發(fā)送_POST請求，而不是_GET請求。
3.解析網(wǎng)頁
請求返回的內(nèi)容通常是HTML或XML文檔形式，我們需要使用HTML或XML解析器將其轉(zhuǎn)換為Python可讀格式。這里我們可以使用BeautifulSoup庫來實現(xiàn)這一點。以下是一個基本的示例代碼
“`
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = “””
The Dormouse’s story
The Dormouse’s story
Once upon a time there were three little sisters; and their names were
Elsie,
Lacie and
Tillie;
and they lived at the bottom of a well.
…
“””
soup = BeautifulSoup(html_doc, ‘html.parser’)
print(soup.prettify())
“`
在上面的代碼中，我們首先定義了一個HTML文檔，然后使用BeautifulSoup將其轉(zhuǎn)換為Python對象，最后使用prettify方法將其打印出來。
4.將數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中
最后一個步驟是將上述代碼中提取的數(shù)據(jù)存儲到本地數(shù)據(jù)庫中。我們可以使用Python中的SQLite數(shù)據(jù)庫來存儲這些數(shù)據(jù)。以下是一個基本示例代碼：
“`
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()
“`
在上面的代碼中，我們首先連接到一個SQLite數(shù)據(jù)庫，然后創(chuàng)建了一個名為stocks的表格，該表包含date，trans，symbol，qty和price字段。我們?nèi)缓蟛迦肓艘粭l數(shù)據(jù)，其中包含在2023年1月5日購買RHAT股票的信息。我們提交更改并關閉連接。
三、Python3應用實例
我們利用上述步驟，以下是一個Python3獲取并解析網(wǎng)頁數(shù)據(jù)并存儲到本地數(shù)據(jù)庫的示例：
“`
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)
“`
在上面的代碼中，我們首先定義了一個get_html函數(shù)，以獲取指定URL中的HTML文檔。然后我們定義了一個parse_html函數(shù)，以使用BeautifulSoup將HTML文檔轉(zhuǎn)換為Python數(shù)據(jù)結構，并從中提取有用信息。我們定義了一個save_to_database函數(shù)，以將提取的數(shù)據(jù)存儲到SQLite數(shù)據(jù)庫中。在主函數(shù)中，我們調(diào)用所有這些函數(shù)，以獲取和處理數(shù)據(jù)并將其存儲到本地數(shù)據(jù)庫中。
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Python Django框架，如何通過某一工具獲取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，然后繪圖，將可視化成果展現(xiàn)在搭建好的WEB頁面上
怎么獲取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)屬于Django ORM部分的基礎知識，請看Django官網(wǎng)教程，如果看不懂英文可以看自強學堂的帆胡Model部分教仔跡程，雖然遠不如官網(wǎng)詳盡，至少能讓你知道ORM是什么、怎么用。
怎么將數(shù)據(jù)可視化到頁態(tài)戚攔面上屬于前端知識，和你的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量、展現(xiàn)形式、期望效果、選用的前端框架以及UI框架都有關系，問題太寬泛不好回答。
你的描述不夠明確，比如數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，是自己創(chuàng)建的，唯滾橋還是爬備敏別人的網(wǎng)站信息。
另外這個問題涉及的內(nèi)容還挺多指猛的，不是一個回答就能說的清的
Python什么爬蟲庫好用？
Python下的爬蟲庫，一般分為3類。
抓取類
urllib(Python3)，這是Python自帶的庫，可以模擬瀏覽器的請求，獲得Response用來解析，其中提供了豐富的請求手段，支持Cookies、Headers等各類參數(shù)，眾多爬蟲庫基本上都是基于它構建的。建議學習了解一下，因為有些罕見的問題需要通過底層的方式解決。
requests，基于urllib，但是更方便易用。強烈推薦掌握。
解析類
re：正則表達式官方庫，不僅僅是學習爬蟲要使用，在其他字符串處理或者自然語言處理的過程中，這是繞不過去的一個庫，強烈推薦掌宴喚模握。
BeautifulSoup：方便易用，好上手，推薦掌握。通過選擇器的方式選取頁面元素，并獲取對應的內(nèi)容。
lxml：使用
lxml.etree
將字符串轉(zhuǎn)換之后，我們可以使用XPath表達式來解析網(wǎng)頁，終極推薦。XPath對于網(wǎng)頁解析的支持非常強大，而且很容易上手。它本來是設計出來進行XML元素選擇的，但是它同樣支持HTML。
pyquery：另一個強大的解析庫，感興趣的可以學習下。
綜合類
selenium：所見即所得式爬蟲，綜合了抓取和解析兩種功能，一站式解決。很多動態(tài)網(wǎng)頁不太容易通過requests、scrapy直接抓取，比如有些url后邊帶了加密的隨晌緩機數(shù)，這些算法不太好破解，這種情況下，只能通過直接訪問網(wǎng)址、模擬登陸等方式請求到頁面源碼，直接從網(wǎng)頁元素中解析內(nèi)容，這種情況下，Selenium就是更好的選擇。不過Selenium最初設計出來，是用于測試的。強烈推薦。
scrapy：另一個爬蟲神器，適合爬取大量頁面，甚至對分布式爬蟲提供了良好的支持。強烈鏈悶推薦。
以上這些是我個人經(jīng)常使用的庫，但是還有很多其他的工具值得學習。比如Splash也支持動態(tài)網(wǎng)頁的抓??；Appium可以幫助我們抓取App的內(nèi)容；Charles可以幫助我們抓包，不管是移動端還是PC網(wǎng)頁端，都有良好的支持；pyspider也是一個綜合性的框架；MySQL(pymysql)、MongoDB(pymongo)，抓到了數(shù)據(jù)就要存儲，數(shù)據(jù)庫也是繞不過去的。
掌握了以上這些，基本上大部分的爬蟲任務都難不倒你啦！
關于python3 獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)庫的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
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