CSV vs 数据库：爬虫数据存储的最佳选择是什么

介绍

在爬虫技术中，数据存储是一个不可缺少的环节。然而，选择合适的存储方式对数据分析和结果应用都致关重要。CSV和数据库是常用的两种存储方式，但它们各有优缺。这篇文章将分析两者在爬虫数据存储方面的选择值。

微博热搜是当前网络热点话题的重要风向标，其内容涵盖了娱乐、时事、社会等多方面的信息。爬取微博热搜的数据，不仅可以帮助研究网络热点的传播规律，还能为数据分析和商业决策提供重要参考。

技术分析

CSV

优势：

1. 简单易用：CSV文件格式直观，读写操作无需处理处理。
2. 资源使用低：对于小量数据，CSV文件存储耗时短，运行效率高。
3. 移植性高：可存储为文件，容易分享和转换。

不足：

1. 并发性不足：对于大量数据，操作无法并发。
2. 高级查询支持不足：对于复杂查询，需要额外程序处理。

数据库

优势：

1. 效率高：选择适合的数据库可高效存储和查询大量数据。
2. 并发支持：通过统一访问控制保证并发操作的数据对值。
3. 高级查询：SQL语言充分高效处理复杂操作。

不足：

1. 配置处理复杂：需要配置和进行文档学习。
2. 资源使用较高：对于小量数据，显得过于突出。

总结

如果是小型项目或加载轻量数据，CSV是好选择。而对于大量数据和复杂操作，调用数据库更为适合。

代码实现

以爬取https://weibo.com的热搜信息为例，通过使用多线程和爬虫代理IP技术，将数据存储到数据库中。

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import pymysql# 配置代理IP 亿牛云爬虫代理 www.16yun.cn
PROXY = {"http": "http://用户名:密码@proxy.16yun.cn:8080","https": "http://用户名:密码@proxy.16yun.cn:8080",
}# 配置头部信息
HEADERS = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36","Cookie": "请填写您的Cookie",
}# 数据库连接
connection = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="password",database="weibo_data",charset="utf8mb4",
)
cursor = connection.cursor()# 创建表
cursor.execute("""CREATE TABLE IF NOT EXISTS hot_search (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,title VARCHAR(255) NOT NULL,content TEXT NOT NULL) CHARSET=utf8mb4;"""
)
connection.commit()# 爬取函数
def fetch_hot_search(url):try:response = requests.get(url, headers=HEADERS, proxies=PROXY, timeout=10)response.raise_for_status()data = response.json()  # 假设回复格式是JSONfor item in data.get("hot_search", []):title = item.get("title")content = item.get("content")cursor.execute("INSERT INTO hot_search (title, content) VALUES (%s, %s)", (title, content))connection.commit()except Exception as e:print(f"Error fetching data from {url}: {e}")# 使用多线程
urls = [f"https://weibo.com/hot_search?page={i}" for i in range(1, 6)]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:executor.map(fetch_hot_search, urls)cursor.close()
connection.close()