搜索菜单
当前位置: 首页 > Python > Python爬取51CTO博客数据并存储至MySQL及打包exe实战

Python爬取51CTO博客数据并存储至MySQL及打包exe实战

Alice
Alice
发布时间：2026-10-14 | 4人浏览过
原创

本文详解使用Python爬取51CTO博客数据并存储至MySQL数据库的完整流程。从环境配置、模块安装到代码编写，逐步展示如何解析网页结构、处理数据类型及入库操作。此外，文章进一步介绍利用PyInstaller将Python脚本打包为独立exe文件的技巧，便于非技术人员直接运行，实现数据抓取工具的便捷分发与使用。

实验环境与模块安装

实验环境

首先，确保系统中已安装Python 3.7版本。

接着，需要安装requests、bs4（BeautifulSoup）以及pymysql这三个核心模块，用于网络请求、HTML解析和数据库连接。

实验步骤1.安装环境及模块

若对模块安装过程不熟悉，可参考https://www.jb51.net/article/194104.htm获取详细指导。

Python爬虫代码实现

2.编写代码


# 51cto 博客页面数据插入mysql数据库
# 导入模块
import re
import bs4
import pymysql
import requests

# 连接数据库账号密码
db = pymysql.connect(host='172.171.13.229',
           user='root', passwd='abc123',
           db='test', port=3306,
           charset='utf8')
# 获取游标
cursor = db.cursor()

def open_url(url):
  # 连接模拟网页访问
  headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
           'Chrome/57.0.2987.98 Safari/537.36'}
  res = requests.get(url, headers=headers)
  return res

# 爬取网页内容
def find_text(res):
  soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

  # 博客名
  titles = []
  targets = soup.find_all("a", class_="tit")
  for each in targets:
    each = each.text.strip()
    if "置顶" in each:
      each = each.split(' ')[0]
    titles.append(each)

  # 阅读量
  reads = []
  read1 = soup.find_all("p", class_="read fl on")
  read2 = soup.find_all("p", class_="read fl")
  for each in read1:
    reads.append(each.text)
  for each in read2:
    reads.append(each.text)

  # 评论数
  comment = []
  targets = soup.find_all("p", class_='comment fl')
  for each in targets:
    comment.append(each.text)

  # 收藏
  collects = []
  targets = soup.find_all("p", class_='collect fl')
  for each in targets:
    collects.append(each.text)

   # 发布时间
  dates=[]
  targets = soup.find_all("a", class_='time fl')
  for each in targets:
    each = each.text.split('：')[1]
    dates.append(each)

  # 插入sql 语句
  sql = """insert into blog (blog_title,read_number,comment_number, collect, dates)
  values( '%s', '%s', '%s', '%s', '%s');"""
  # 替换页面 \xa0
  for titles, reads, comment, collects, dates in zip(titles, reads, comment, collects, dates):
    reads = re.sub('\s', '', reads)
    comment = re.sub('\s', '', comment)
    collects = re.sub('\s', '', collects)
    cursor.execute(sql % (titles, reads, comment, collects，dates))
    db.commit()
    pass

# 统计总页数
def find_depth(res):
  soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
  depth = soup.find('li', class_='next').previous_sibling.previous_sibling.text
  return int(depth)

# 主函数
def main():
  host = "https://blog.51cto.com/13760351"
  res = open_url(host) # 打开首页链接
  depth = find_depth(res) # 获取总页数

  # 爬取其他页面信息
  for i in range(1, depth + 1):
    url = host + '/p' + str(i) # 完整链接
    res = open_url(url) # 打开其他链接
    find_text(res) # 爬取数据

  # 关闭游标
  cursor.close()
  # 关闭数据库连接
  db.close()

if __name__ == '__main__':
  main()

3.在MySQL数据库中创建对应的表结构，以存储抓取到的数据。


CREATE TABLE `blog` (
 `row_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
 `blog_title` varchar(52) DEFAULT NULL COMMENT '博客标题',
 `read_number` varchar(26) DEFAULT NULL COMMENT '阅读数量',
 `comment_number` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '评论数量',
 `collect` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '收藏数量',
 `dates` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '发布日期',
 PRIMARY KEY (`row_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

4.运行代码，查看效果:

数据入库优化与验证

改进版：

改进内容：

1.数据库中的某些字段仅需保留数字部分，需对抓取内容进行清洗。

2.默认情况下，爬取的内容均为字符串格式。为了便于后续的数据库操作和计算，建议将存储数值型数据的字段类型转换为整型（int）。

1.代码如下：


import re
import bs4
import pymysql
import requests

# 连接数据库
db = pymysql.connect(host='172.171.13.229',
           user='root', passwd='abc123',
           db='test', port=3306,
           charset='utf8')
# 获取游标
cursor = db.cursor()

def open_url(url):
  # 连接模拟网页访问
  headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
           'Chrome/57.0.2987.98 Safari/537.36'}
  res = requests.get(url, headers=headers)
  return res

# 爬取网页内容
def find_text(res):
  soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

  # 博客标题
  titles = []
  targets = soup.find_all("a", class_="tit")
  for each in targets:
    each = each.text.strip()
    if "置顶" in each:
      each = each.split(' ')[0]
    titles.append(each)

  # 阅读量
  reads = []
  read1 = soup.find_all("p", class_="read fl on")
  read2 = soup.find_all("p", class_="read fl")
  for each in read1:
    reads.append(each.text)
  for each in read2:
    reads.append(each.text)

  # 评论数
  comment = []
  targets = soup.find_all("p", class_='comment fl')
  for each in targets:
    comment.append(each.text)

  # 收藏
  collects = []
  targets = soup.find_all("p", class_='collect fl')
  for each in targets:
    collects.append(each.text)

  # 发布时间
  dates=[]
  targets = soup.find_all("a", class_='time fl')
  for each in targets:
    each = each.text.split('：')[1]
    dates.append(each)

  # 插入sql 语句
  sql = """insert into blogs (blog_title,read_number,comment_number, collect, dates)
  values( '%s', '%s', '%s', '%s', '%s');"""
  # 替换页面 \xa0
  for titles, reads, comment, collects, dates in zip(titles, reads, comment, collects, dates):
    reads = re.sub('\s', '', reads)
    reads=int(re.sub('\D', "", reads)) #匹配数字，转换为整型
    comment = re.sub('\s', '', comment)
    comment = int(re.sub('\D', "", comment)) #匹配数字，转换为整型
    collects = re.sub('\s', '', collects)
    collects = int(re.sub('\D', "", collects)) #匹配数字，转换为整型
    dates = re.sub('\s', '', dates)
    cursor.execute(sql % (titles, reads, comment, collects,dates))
    db.commit()
    pass

# 统计总页数
def find_depth(res):
  soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
  depth = soup.find('li', class_='next').previous_sibling.previous_sibling.text
  return int(depth)

# 主函数
def main():
  host = "https://blog.51cto.com/13760351"
  res = open_url(host) # 打开首页链接
  depth = find_depth(res) # 获取总页数

  # 爬取其他页面信息
  for i in range(1, depth + 1):
    url = host + '/p' + str(i) # 完整链接
    res = open_url(url) # 打开其他链接
    find_text(res) # 爬取数据

  # 关闭游标
  cursor.close()
  # 关闭数据库连接
  db.close()

#主程序入口
if __name__ == '__main__':
  main()

2.创建对应表


CREATE TABLE `blogs` (
 `row_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
 `blog_title` varchar(52) DEFAULT NULL COMMENT '博客标题',
 `read_number` int(26) DEFAULT NULL COMMENT '阅读数量',
 `comment_number` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '评论数量',
 `collect` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '收藏数量',
 `dates` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '发布日期',
 PRIMARY KEY (`row_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

3.运行代码，验证

程序打包为EXE文件

升级版

为了让初学者也能轻松使用此程序，可以将该项目打包成exe格式的可执行文件。这样，其他用户无需安装Python环境，只需在电脑上双击运行即可使用，极大提升了便利性。

1.改进代码：


#末尾修改为：
if __name__ == '__main__':
  main()
  print("\n\t\t所有数据已成功存放数据库！!! \n")
  time.sleep(5)

2.安装打包模块pyinstaller（通过cmd命令行安装）。

pip install pyinstaller -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

3.Python代码打包

1.切换到包含待打包Python代码的目录路径下。

2.在cmd窗口中运行命令：pyinstaller -F test03.py（其中test03为项目名称，需替换为实际文件名）。

4.查看exe包

打包完成后，会在当前目录下生成一个dist文件夹，生成的exe文件即位于该目录内。

5.运行exe包，查看效果

检查数据库

总结

总结：

1.本博客是在上一篇基础上的改进版，整体步骤为先爬取首页信息，再遍历其他页面数据，最后优化细节并将程序打包为exe文件。

2.在网页数据抓取场景中，将数据持久化存储到数据库是最常见且实用的做法。

3.基于此博客的内容仍有进一步优化的空间，但掌握核心方法才是关键。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持本站。

相关文章

相关标签: Python SQL 数据抓取 Python爬虫 MySQL数据库

本站声明

本文内容仅供参考，不代表本站观点。转载或引用请注明出处。如发现内容问题，请通过联系我们页面反馈。

作者最新文章

全部内容

Python 相关产品和应用

全部下载
Python Selenium
Selenium

Selenium

4.51.0 · Windows

用于浏览器自动化和 Web 测试的 Python 工具。
Python 机器学习
scikit-learn

scikit-learn

1.9.1 · Windows

常用 Python 机器学习算法与模型评估工具库。
Python 代码质量
Black

Black

26.10.1 · Windows

强调一致性的 Python 自动代码格式化工具。
Python 代码质量
Ruff

Ruff

0.17.1 · macOS

由 Rust 编写的高速 Python 代码检查和格式化工具。
Python pytest
pytest

pytest

9.1.1 · Windows

简洁而强大的 Python 自动化测试框架。
Python FastAPI API
FastAPI

FastAPI

0.146.0 · Windows

高性能 Python API 框架，支持类型提示和自动接口文档。
Python Flask Web开发
Flask

Flask

3.1.3 · Windows

轻量灵活的 Python Web 应用框架。
Python Django Web开发
Django

Django

6.1.2 · Windows

成熟的 Python Web 框架，适合构建内容站点和业务系统。
Python Spyder
Spyder

Spyder

6.1.7 · Windows

面向科学计算与数据分析的 Python 集成开发环境。
Python SciPy
SciPy

SciPy

1.18.1 · Windows

面向科学、工程和技术计算的 Python 算法库。
Python Pandas 数据分析
pandas

pandas

3.0.6 · Windows

Python 数据分析库，提供 DataFrame 与丰富的数据处理能力。
Python NumPy
NumPy

NumPy

2.5.4 · Windows

Python 科学计算基础库，提供高性能多维数组与数值运算。

文章分类

专题列表

ipython.cn 学习网
人工智能 Java AI行业服务