前言

資料入庫是指将采集好的資料存儲到資料庫中以便後續處理和分析。作為一名PC端爬蟲工程師，掌握資料入庫技能是必不可少的。在進行資料采集的同時，将資料實時地存儲到資料庫中，可以讓資料得到更好地管理和利用，提高效率和效益。

一般而言，進行資料入庫有以下幾個步驟：

資料庫的建立和配置：選擇一個合适的資料庫，根據實際需要建立資料庫表和配置資料庫連接配接等參數。
資料庫連接配接：建立資料庫與Python的連接配接。有關Python連接配接資料庫的方法有很多種，比如通過Python自帶的SQLite資料庫子產品、通過MySQL Connector等第三方庫進行連接配接。
資料準備和清洗：在進行資料入庫之前，需要進行針對性的資料準備和清洗工作。比如，對采集到的資料進行初步處理，處理掉無意義的資料，将有用的資料組織好。
資料的插入和更新：通過Python提供的資料庫操作工具（如SQLAlchemy）或sql語句來進行資料的插入和更新操作。
資料庫的維護：包括對資料庫表的清理、優化和備份等操作，以確定資料庫的穩定運作。

需要注意的是，資料庫入庫不僅涉及到資料庫本身的知識，還需要對Python程式設計語言有一定的掌握。是以，PC端爬蟲工程師在進行資料入庫之前，需要先掌握Python的基礎文法，熟練掌握Python的相關技巧，才能順利地進行資料采集和入庫工作。

總而言之，資料入庫是PC端爬蟲工程師不可或缺的一項技能。隻有掌握好資料入庫技能，才能為企業或個人實作更好地資料分析和應用，提高資料價值。

python文檔+筆記+了解接單+源碼擷取方式

内容：

1.面試專題幾十個大廠面試題

2.入門基礎教程

3.11子產品零基礎到精通筆記

4.百個項目實戰+爬蟲教程+代碼

5.量化交易，機器學習，深度學習

6.Python遊戲源碼

7.交流學習

8.了解接單市場

9.DNF自動識别打怪

10.3263頁學習資料

一丶MySQL

MySQL是一種常用的關系型資料庫管理系統，廣泛應用于各種應用場景。在進行資料采集和入庫工作時，掌握MySQL資料庫的使用是極為重要的。

1.MySQL表結構設計

MySQL表結構設計是進行資料入庫時需要考慮的一個重要問題。一個好的表結構設計可以保證資料的存儲和管理更加高效和便捷。以下是幾個關鍵點，供PC端爬蟲工程師在進行MySQL表結構設計時參考：

字段設定：在表結構設計中，需要設定字段和對應的資料類型。字段的設定需考慮資料的類型、長度、是否允許為空、是否唯一、是否自增等因素。在設計字段時需遵循最小化原則，避免不必要的字段，以減輕資料庫處理壓力。
主鍵、唯一鍵、索引等設定：通過索引可以提高查詢的效率，是以在資料入庫時應該考慮添加索引。一般而言，需要給表中的字段設定主鍵、唯一鍵和普通索引等，以優化資料的查詢性能。
表的級聯關系：在設計表結構時，需要考慮多表之間的關系。比如，是采用多個獨立的表，還是将其合并為一個複雜的表。還需考慮多表之間的級聯關系，以確定資料的一緻性。
設定資料表的字元集和排序規則：在MySQL表的結構設計中，還需考慮字元集和排序規則的設定。要根據實際情況，選擇合适的字元集和排序規則，以避免資料存儲時出現亂碼或者排序問題。

2.MySQL資料寫入規範

MySQL資料寫入規範是進行資料入庫時需要考慮的一個重要問題。一個良好的資料寫入規範可以保證資料的準确性和一緻性，確定資料在資料庫中的正确存儲。以下是PC端爬蟲工程師需要遵循的MySQL資料寫入規範：

字段值格式與表結構比對：在進行資料寫入時，需要確定字段值的格式與表結構比對。即使資料庫允許資料随意寫入，也應該遵循表結構設計的原則，将資料寫入到正确的字段中。
資料的完整性：在進行資料寫入時，需要確定資料的完整性。應盡量避免資料缺失、重複或者錯誤等問題，以免對後續分析和應用造成影響。
資料的規範化：對于涉及字元串、日期等資料類型的字段，需要考慮到資料的規範化。比如，對于日期資料，應統一使用一種日期格式，并避免使用預設格式等導緻的問題。
事務管理：在進行資料寫入時，應盡量使用事務來確定資料的一緻性。比如，在寫入多條記錄時，可以将它們一起寫入到資料庫中，并在最後再統一送出，以確定資料在寫入的過程中保持一緻性。
避免超限資料的寫入：在進行資料寫入時，應嚴格避免超限資料的寫入，例如資料長度超出字段長度等問題。如果資料超限，會導緻資料丢失或者資料庫撐爆等問題。

3.MySQL動态傳參

MySQL動态傳參是進行資料入庫時經常用到的一種技巧。通過動态傳參，可以有效地提高MySQL資料庫寫入的效率，減少程式代碼的備援，優化資料入庫過程。以下是幾種常用的MySQL動态傳參方式：

使用Python的字元串格式化方法進行動态傳參：可以使用Python的字元串的format方法進行MySQL參數的傳遞。在進行資料寫入操作時，可以将MySQL語句和Python字典或元組進行結合，實作動态傳參的效果。例如：

import MySQLdb

# 定義資料表名
table_name = "student"

# 定義學生資訊
student_info = {
    "name": "Tom",
    "age": 18,
    "grade": "A"
}

# 動态傳參
sql = "INSERT INTO {table_name} (name, age, grade) VALUES ('{name}', {age}, '{grade}')".format(
    table_name=table_name,
    name=student_info['name'],
    age=student_info['age'],
    grade=student_info['grade']
)

# 連接配接資料庫
conn = MySQLdb.connect('localhost', 'username', 'password', 'database_name')
# 擷取遊标對象
cursor = conn.cursor()
# 執行操作
cursor.execute(sql)
# 送出事務
conn.commit()
# 關閉遊标和連接配接
cursor.close()
conn.close()

使用MySQLdb子產品的execute方法進行動态傳參：使用MySQLdb的execute方法進行動态傳參，隻需要在SQL語句中使用占位符%s，然後在執行execute方法時傳遞參數清單即可。例如：

import MySQLdb

# 定義資料表名
table_name = "student"

# 定義學生資訊
student_info = {
    "name": "Tom",
    "age": 18,
    "grade": "A"
}

# 動态傳參
sql = "INSERT INTO {table_name} (name, age, grade) VALUES (%s, %s, %s)".format(
    table_name=table_name
)

# 連接配接資料庫
conn = MySQLdb.connect('localhost', 'username', 'password', 'database_name')
# 擷取遊标對象
cursor = conn.cursor()
# 執行操作
cursor.execute(sql, (student_info['name'], student_info['age'], student_info['grade']))
# 送出事務
conn.commit()
# 關閉遊标和連接配接
cursor.close()
conn.close()

總之，MySQL動态傳參是進行資料入庫時經常使用的一種技巧。PC端爬蟲工程師掌握MySQL動态傳參的使用方法，可以對SQL語句進行動态的參數傳遞，進而提高資料庫寫入的效率、減少代碼備援。在進行資料入庫時，建議使用MySQL動态傳參技巧，以提高資料的寫入效率和準确性。

4.MySQL對接爬蟲實戰

在進行爬蟲資料采集和入庫時，MySQL是一個常用的關系型資料庫管理系統，其穩定性和可靠性被廣泛認可。以下是PC端爬蟲工程師可以按照的步驟，将爬蟲采集資料寫入到MySQL資料庫中：

建立MySQL資料庫表結構：在MySQL資料庫中建立一個資料表，該表的表結構應根據資料的類型和存儲需求進行設計。在表結構設計時需要考慮字段設定、主鍵、唯一鍵、索引等因素。
使用Python中的爬蟲架構進行資料采集：使用Python中的Scrapy或者BeautifulSoup等常用的PC端爬蟲架構進行資料采集，将采集到的資料存儲在Python的變量中。
連接配接MySQL資料庫：使用Python的MySQLdb或pymysql等第三方庫連接配接MySQL資料庫，并進行相應的參數配置。
實作資料寫入操作：使用Python的cursor對象，通過sql語句将資料插入到MySQL資料庫中。在插入資料時，需要遵循MySQL資料庫的資料寫入規範，保證資料的完整性、一緻性和安全性。如果需要動态傳參，在插入資料時還需要用到字元串格式化方法或者MySQLdb的execute方法進行動态傳參。
關閉資料庫連接配接：當完成資料入庫操作後，應及時關閉資料庫連接配接，以釋放資源。

下面是一個将采集到的資料寫入MySQL資料庫的示例代碼：

import MySQLdb

# 連接配接MySQL資料庫
conn = MySQLdb.connect('localhost', 'username', 'password', 'database_name')

# 擷取遊标對象
cursor = conn.cursor()

# 采集到的資料
book = {'name': 'Python入門精通', 'author': '張三', 'price': 28}

# 資料庫寫入操作
sql = "INSERT INTO books (name, author, price) VALUES ('%s', '%s', %f)" % (book['name'], book['author'], book['price'])
try:
    # 執行SQL語句
    cursor.execute(sql)
    # 送出事務
    conn.commit()
except Exception as e:
    # 發生異常時復原
    print(str(e))
    conn.rollback()

# 關閉遊标和連接配接
cursor.close()
conn.close()

将爬蟲采集的資料寫入MySQL資料庫是PC端爬蟲工程師需要掌握的重要技能之一。需要合理設計資料表結構，使用Python的爬蟲架構進行資料采集，正确連接配接MySQL資料庫，遵循MySQL的資料寫入規範進行資料寫入操作，并嚴格保障資料的完整性和一緻性。

二丶MongoDB

除了關系型資料庫MySQL，另一種非常流行的資料庫是NoSQL資料庫MongoDB。相比于MySQL，MongoDB具備更好的可擴充性和更友善的資料處理方式，是現代Web應用程式的熱門選擇。以下是将爬蟲采集資料寫入MongoDB資料庫的步驟：

安裝MongoDB資料庫：在開始使用MongoDB資料庫之前，需要安裝MongoDB以及相應的Python驅動程式pymongo。MongoDB官網提供了各種安裝方式和文檔。
連接配接MongoDB資料庫：使用pymongo庫連接配接MongoDB資料庫，并進行相應的參數配置。MongoDB需要指定資料庫所在伺服器位址、端口号、資料庫名稱等連接配接資訊。
建立MongoDB資料庫和集合：MongoDB是面向文檔的資料庫，不需要像MySQL一樣設計表結構，而是直接存儲JSON格式的文檔。可以首先建立MongoDB資料庫和集合，然後在代碼中直接插入文檔。使用pymongo庫提供的MongoClient對象可以連接配接MongoDB資料庫，并使用相應的方法建立資料庫和集合等。
實作資料寫入操作：使用pymongo庫提供的insert_one或insert_many等方法将Python變量中的資料插入到MongoDB中。在插入資料時，需要遵循MongoDB的資料寫入規範，保證資料的完整性、一緻性和安全性。如果需要動态傳參，在插入資料時還需要用到Python格式化字元串或bson子產品的tobson方法。
關閉資料庫連接配接：當完成資料入庫操作後，應及時關閉資料庫連接配接，以釋放資源。

下面是一個将采集到的資料寫入MongoDB資料庫的示例代碼：

import pymongo
import json

# 連接配接MongoDB資料庫
client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)

# 建立MongoDB資料庫和集合
db = client['bookstore']
collection = db['books']

# 采集到的資料
book = {'name': 'Python入門精通', 'author': '張三', 'price': 28}

# 資料庫寫入操作
try:
    # 将Python字典轉換為MongoDB的文檔格式
    doc = json.loads(json.dumps(book))
    # 插入文檔到MongoDB
    collection.insert_one(doc)
except Exception as e:
    print(str(e))

# 關閉MongoDB連接配接
client.close()

将爬蟲采集的資料寫入MongoDB資料庫是PC端爬蟲工程師需要掌握的另一個重要技能。需要首先安裝MongoDB資料庫和Python驅動程式pymongo，然後使用pymongo庫連接配接MongoDB資料庫，建立資料庫和集合，使用insert_one和insert_many等方法将資料插入到MongoDB中。同時也需要遵循MongoDB的資料寫入規範，保障資料的完整性和一緻性。

1.MongoDB資料寫入規範

MongoDB是一種非關系型資料庫，相對于傳統關系型資料庫MySQL，它有許多的特性和優勢，但是在使用時需要遵守一定的資料寫入規範，以保證資料的安全性和一緻性。下面是在将資料寫入MongoDB時需要遵守的規範：

字段命名規範：MongoDB支援使用Unicode字元集中的所有字元作為字段名稱，但是不推薦使用除字母數字和下劃線以外的特殊字元，且建議使用小寫字母。字段名稱不能為空字元串，并且不能以$開頭。
資料格式規範：在将資料寫入MongoDB中時，需要保證文檔中每個字段的資料類型和資料格式的一緻性。如果想要将Python中的資料寫入MongoDB，可以先将Python中的資料格式化為JSON字元串或字典，然後再将其轉換為MongoDB文檔格式。
文檔唯一性規範：MongoDB中的每個文檔都應該具有唯一的_id字段。如果在寫入文檔時沒有指定_id字段，則MongoDB會為每個文檔自動生成一個ObjectId類型的_id字段。
資料寫入确認規範：當使用MongoDB寫入資料時，應該使用寫入确認來確定資料已經成功寫入資料庫。MongoDB提供了四種寫入确認級别，分别為：未确認寫入、确認主節點寫入、确認大多數節點寫入和确認所有節點寫入。
資料更新規範：在更新MongoDB中的文檔時，可以使用update方法進行更新。使用update方法時，需要指定更新的文檔、更新的方式和更新的條件。如果不指定更新條件，則預設會更新所有符合條件的文檔。更新操作還可以将某個字段的值進行遞增或遞減操作。
資料删除規範：在MongoDB中删除文檔時，可以使用remove方法進行删除。使用remove方法時，需要指定删除的文檔和删除的條件。如果不指定條件，則預設會删除所有文檔。

在将資料寫入MongoDB中時，需要遵守一定的規範，以保證資料的安全性和一緻性。需要注意字段命名規範、資料格式規範、文檔唯一性規範、資料寫入确認規範、資料更新規範和資料删除規範。

2.MongoDB資料異常處理

在進行資料入庫到MongoDB的過程中，可能會遇到一些異常情況，例如寫入資料失敗、查詢資料出錯等等。為了保證資料的完整性和正确性，需要進行一些異常處理。

以下是在使用MongoDB進行資料入庫時，可能會遇到的異常情況及相應的處理方法：

寫入資料失敗：在将資料寫入MongoDB的過程中，可能會由于網絡問題、資料庫連接配接失敗或者其他原因導緻寫入失敗。此時，需要進行重試操作，并且可以使用MongoDB提供的異常處理機制來捕獲異常，并進行相應的處理。
查詢資料出錯：在查詢MongoDB中的文檔時，可能會由于查詢條件錯誤、查詢字段不存在或其他原因導緻查詢出錯。此時，可以使用MongoDB提供的異常處理機制來捕獲異常，并進行相應的處理。
資料庫連接配接失敗：在連接配接MongoDB資料庫時，可能會由于網絡問題、資料庫服務未啟動或其他原因導緻連接配接失敗。此時，需要檢查資料庫服務是否正常運作，并重新連接配接資料庫。
資料庫連接配接斷開：在MongoDB與用戶端進行通信時，可能會由于網絡問題或者其他原因導緻連接配接斷開。此時，需要重新連接配接MongoDB資料庫，并處理異常情況。
資料庫寫鎖：在進行寫入操作時，可能會由于另一個線程正在寫入同一個文檔而出現寫入鎖。此時，需要等待寫入鎖釋放，然後再進行操作。
資料庫讀鎖：在進行讀取操作時，可能會由于另一個線程正在更新同一個文檔而出現讀取鎖。此時，可以選擇等待讀取鎖釋放，或者強制擷取讀取鎖進行讀取操作。

在進行資料入庫到MongoDB的過程中，可能會遇到各種異常情況，需要注意異常處理，以保證資料的完整性和正确性。需要使用MongoDB提供的異常處理機制，對可能出現的異常進行捕獲，并進行相應的處理。此外，還需要注意在進行寫入操作時可能出現的寫鎖，以及在進行讀取操作時可能出現的讀鎖。

3.爬蟲對接MongoDB實戰操作

在進行爬蟲資料采集時，将采集到的資料存儲到MongoDB資料庫中是一個比較常見的操作。下面簡單介紹一下如何使用Python爬蟲程式對接MongoDB資料庫進行實戰操作。

安裝MongoDB驅動程式：Python爬蟲程式可以使用第三方庫–pymongo–來操作MongoDB資料庫。首先需要安裝pymongo庫，可以使用pip指令進行安裝：

pip install pymongo

連接配接MongoDB資料庫：使用pymongo庫連接配接MongoDB資料庫非常簡單。需要指定MongoDB伺服器的IP位址及端口号，同時指定要使用的資料庫名稱和集合名稱。示例代碼如下：

import pymongo

# 連接配接MongoDB伺服器
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

# 選擇資料庫和集合
db = client["testdb"]
col = db["testcol"]

在實際操作中，可以根據需要自己定義資料庫和集合的名稱。

插入資料到MongoDB：将爬蟲采集到的資料插入到MongoDB中，需要使用pymongo庫提供的insert_one()或insert_many()方法。如果要插入多條資料，可以使用insert_many()方法。示例代碼如下：

import pymongo

# 連接配接MongoDB伺服器
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

# 選擇資料庫和集合
db = client["testdb"]
col = db["testcol"]

# 插入一條資料
data = {"title": "Python程式設計", "price": 88.8}
col.insert_one(data)

# 插入多條資料
datas = [
    {"title": "Java程式設計", "price": 99.9},
    {"title": "C++程式設計", "price": 79.9},
    {"title": "PHP程式設計", "price": 69.9},
]
col.insert_many(datas)

查詢資料：查詢MongoDB資料庫中的資料，需要使用pymongo庫提供的find()方法。可以根據需要指定查詢條件和查詢字段。示例代碼如下：

import pymongo

# 連接配接MongoDB伺服器
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

# 選擇資料庫和集合
db = client["testdb"]
col = db["testcol"]

# 查詢資料
data = col.find_one({"title": "Python程式設計"})
print(data)

for data in col.find():
    print(data)

更新資料和删除資料：使用pymongo庫提供的update_one()、update_many()、delete_one()和delete_many()方法可以更新和删除MongoDB資料庫中的資料。

import pymongo

# 連接配接MongoDB伺服器
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

# 選擇資料庫和集合
db = client["testdb"]
col = db["testcol"]

# 更新資料
query = {"title": "Python程式設計"}
new_data = {"$set": {"price": 99.99}}
result = col.update_one(query, new_data)
print(result.modified_count)

# 删除資料
query = {"title": "Python程式設計"}
result = col.delete_one(query)
print(result.deleted_count)

以上就是對接MongoDB資料庫的實戰操作。需要注意的是，MongoDB資料庫在進行大量寫入資料時，可能會遇到性能瓶頸問題，可以通過使用分片和索引等技術來提高MongoDB資料庫的性能。

三丶JSON

進行資料采集時，一種常見的資料存儲格式是JSON（JavaScript Object Notation）。JSON格式具有輕量級、結構化等優點，且易于使用和解析。下面介紹PC端爬蟲工程師采集資料後如何将資料存儲為JSON格式。

使用Python标準庫json将資料轉換為JSON格式

Python标準庫json提供了loads(),load(),dumps()和dump()四個函數用于JSON資料的解析和編碼。其中，dump()函數可以将Python對象直接序列化為JSON檔案，如下使用示例：

import json

data = {
    "name": "Tom",
    "age": 18,
    "gender": "male"
}

with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)

使用Python第三方庫pandas将資料存儲為JSON格式

pandas是一種基于NumPy的資料分析工具，支援多種資料格式的解析、操作和存儲，其中就包括JSON格式。pandas提供了to_json()方法，可以将DataFrame對象、Series對象或Python字典對象存儲為JSON格式檔案。示例如下：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    "name": ["Tom", "Jack", "Lucy"],
    "age": [18, 19, 20],
    "gender": ["male", "male", "female"]
})

data.to_json("data.json")

使用Python第三方庫scrapy将資料存儲為JSON格式

scrapy是一種廣泛應用于Web爬蟲資料采集的Python架構，它預設支援多種資料存儲方式，包括JSON格式。在使用scrapy架構進行資料采集時，可以将資料存儲為JSON格式，示例代碼如下：

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "example.com"
    start_urls = ["http://www.example.com"]

    def parse(self, response):
        # 爬蟲采集到的資料
        data = {
            "name": "Tom",
            "age": 18,
            "gender": "male"
        }

        # 将資料存儲為JSON格式
        yield data

進行資料采集時，可以選擇将采集到的資料存儲為JSON格式。可以使用Python标準庫json、第三方庫pandas或爬蟲架構scrapy提供的方法将資料以JSON格式存儲起來，以達到友善解析和處理的效果。

1.JSON對象和數組

JSON對象

JSON對象是由花括号“{}”包圍的一組屬性-值對。屬性和值之間使用冒号“:”分隔，不同屬性之間使用逗号“,”分隔。一個JSON對象可以包含零到多個屬性-值對，示例如下：

{
    "name": "Tom",
    "age": 18,
    "gender": "male",
    "hobbies": ["reading", "traveling"]
}

其中，name、age、gender是屬性，對應的值分别是Tom、18、male；hobbies是一個數組，包含兩個元素reading和traveling。

JSON數組

JSON數組是由方括号“[]”包圍的一組值，不同值之間使用逗号“,”分隔。一個JSON數組可以包含零到多個值，示例如下：

[
    {"name": "Tom", "age": 18, "gender": "male"},
    {"name": "Jack", "age": 19, "gender": "male"},
    {"name": "Lucy", "age": 20, "gender": "female"}
]

這是一個包含三個JSON對象的數組，每個對象都包括name、age、gender三個屬性，分别表示姓名、年齡、性别。

使用JSON對象和JSON數組可以靈活地組織和存儲資料。在進行資料采集和資料處理時，PC端爬蟲工程師需要了解和掌握這兩種JSON結構的相關知識，以便更好地将采集到的資料存儲為JSON格式，進行資料解析和處理等操作。 ###2.JSON資料編碼進行資料采集和資料存儲時，需要将采集到的資料編碼為JSON格式，以便後續進行解析和處理等操作。在Python語言中，使用json子產品可以友善地進行JSON資料編碼。

具體操作如下：

導入json子產品：

import json

将Python資料類型轉換為JSON格式：

使用json.dump()方法，将Python資料類型（如字典、清單）轉換為JSON格式，并存儲到指定檔案中。文法如下：

json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

其中，參數obj為Python資料類型，參數f為檔案路徑。

代碼示例：

import json

data = {"name": "Tom", "age": 18, "gender": "male"}

with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)

運作代碼後，會在目前工作目錄中生成一個data.json檔案，檔案内容為轉換後的JSON格式資料：

{"name": "Tom", "age": 18, "gender": "male"}

将Python資料類型轉換為JSON格式，傳回JSON字元串：

使用json.dumps()方法，将Python資料類型（如字典、清單）轉換為JSON格式，并傳回一個對應的JSON字元串。文法如下：

json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

其中，參數obj為Python資料類型。

代碼示例：

import json

data = {"name": "Tom", "age": 18, "gender": "male"}

json_str = json.dumps(data)

print(json_str)

運作代碼後，控制台會輸出轉換後的JSON格式字元串：

{"name": "Tom", "age": 18, "gender": "male"}

可以根據實際情況選擇使用json.dump()或json.dumps()進行JSON資料編碼，以便将采集到的資料存儲為JSON格式，友善後續的資料處理和解析等操作。

python文檔+筆記+了解接單+源碼擷取方式

内容：

1.面試專題幾十個大廠面試題

2.入門基礎教程

3.11子產品零基礎到精通筆記

4.百個項目實戰+爬蟲教程+代碼

5.量化交易，機器學習，深度學習

6.Python遊戲源碼

7.交流學習

8.了解接單市場

9.DNF自動識别打怪

10.3263頁學習資料

#python打卡##python##每天學python##python程式設計小知識##python自學#

玩轉資料采集：PC端爬蟲工程師如何高效完成資料入庫？

前言

python文檔+筆記+了解接單+源碼擷取方式

一丶MySQL

1.MySQL表結構設計

2.MySQL資料寫入規範

3.MySQL動态傳參

4.MySQL對接爬蟲實戰

二丶MongoDB

1.MongoDB資料寫入規範

2.MongoDB資料異常處理

3.爬蟲對接MongoDB實戰操作

三丶JSON

1.JSON對象和數組

python文檔+筆記+了解接單+源碼擷取方式

繼續閱讀

從零開始學python（十三）爬蟲工程師自動化和抓包

#為什麼台風“卡努”的預報路徑成迷#關于台風預報路徑“卡努”成迷小編分析可能有以下幾個原因：1.台風路徑難以準确預測：台

python爬蟲第1章 urllib庫（一） urllib庫概述python爬蟲第1章 urllib庫（一） urllib庫概述

【DrissionPage】DrissionPage是一個基于python的網頁自動化工具。它既能控制浏覽器，也能收發數

第二章 K8s ingress控制器

華彙項目後評價系統助力政企項目“後評價”時代

【示波器】基于FPGA的數字示波器設計實作

電池巡檢單元通用型4節電池電壓和溫度監測:☞4節電池的電壓監測、4路電池的溫度監測、1路繼電器輸出、CAN-BUS級聯通

利用PLC-Recorder的錄波和虛拟變量功能，實作PLC采集資料的後處理或複雜計算1、用Ana打開待分析的資料檔案，獲得原始的資料和曲線2、添加虛拟變量3、退出配置視窗即可得到總流量曲線4、小結

資料的采集

自動快捷使用資料采集器采集某網站資料---後裔采集器

專業PLC資料采集軟體PLC-Recorder通過ADS通訊進行倍福TwinCAT2和TwubCAT3資料采集的介紹一、通道配置二、變量配置三、通過左側的按鈕進行啟停控制四、調用離線分析軟體，進行後續資料分析五、小結

資料采集過程介紹簡介資料的總體采集過程如下：

工廠流水線資料采集方案工廠流水線資料采集方案2、資料采集層

2020年9月，星閃聯盟正式成立。從正式啟動标準化工作到首次商用僅用了兩年多的時間，成為史上發展最快的近距離無線技術。華

flume實時寫資料到HA模式下的hdfs