Python 数据存储读取，6千字搞定各种方法

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python 数据存储读取，6千字搞定各种方法相关的知识，希望对你有一定的参考价值。


作者 | 老表

来源 | 简说Python

  • 一、前言

  • 二、专栏概要

  • 三、做准备：将爬取到的数据存入csv和mysql、其他数据库

    • 3.1 前情回顾

    • 3.1 数据存入+读取csv

    • 3.2 数据存入+读取 MySQL

    • 3.3 数据存入+读取 SQLAlchemy

    • 3.4 pandas 自带to_sql和read_sql实现数据存储、读取

    • 3.5 其他拓展

  • 四、总结

一、前言

今天给大家分享的是 Python 数据存储读取相关的内容，最近有读者提起，所以再分享一遍~

二、专栏概要

  • 直接来：一行代码爬取微博热搜数据

  • 做准备：将爬取到的数据存入csv和mysql、其他数据库

  • 搞事情：读取mysql数据并进行数据分析与可视化

  • 进阶活：将可视化数据结果呈现到web页面（大屏可视化）

  • 悄悄话：项目总结与思考，期待你的来稿

三、做准备：将爬取到的数据存入csv和mysql、其他数据库

首先需要你的电脑安装好了Python环境，并且安装好了Python开发工具。

如果仅用Python来处理数据、爬虫、数据分析或者自动化脚本、机器学习等，建议使用Python基础环境+jupyter即可，安装使用参考Windows/Mac 安装、使用Python环境+jupyter notebook

如果想利用Python进行web项目开发等，建议使用Python基础环境+Pycharm。

3.1 前情回顾

在上一节中，我们爬取好了数据，在之前的基础上，我拓展了下数据，爬取了2021年1月1日到2021年9月1日的微博热搜数据，需要数据的可以在文末获取，当然你直接利用上次获取数据的方法获取到相应数据，也可以学习本系列，不影响。

数据基本情况：

Data columns (total 4 columns):
 #   Column         Non-Null Count  Dtype 
---  ------         --------------  ----- 
 0   wb_title       82869 non-null  object
 1   wb_hot_time    82869 non-null  int64 
 2   wb_hot_number  82869 non-null  int64 
 3   wb_first_time  82869 non-null  object
dtypes: int64(2), object(2)
memory usage: 2.5+ MB

字段说明：

字段名数据类型含义
wb_titlestr热搜标题
wb_hot_timeint热搜在榜时间(分钟)
wb_hot_numberint热搜热度
wb_first_timestr热搜上榜时间(第一次)

数据示例：

3.1 数据存入+读取csv

这里我们利用pandas的to_csv方法，如果你还没有安装过，直接：

pip install pandas

pandas为Python编程语言提供高性能，是基于NumPy 的一种易于使用的数据结构和数据分析工具,pandas为我们提供了高性能的高级数据结构（比如：DataFrame）和高效地操作大型数据集所需的工具，同时提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

首先需要导入pandas模块，并起一个别名pd:

import pandas as pd

  • 写数据

# 数据已经是pandas的DataFrame，所以直接调用to_csv函数即可
save_path = '../wb_hot_data.csv'  # 文件存储路径，这里使用相对路径，存储到代码的上级目录下
wb_hot_data.to_csv(save_path)

超级简单，直接调用to_scv函数，传入一个文件路径即可实现写入csv功能，但是你会发现直接打开会中文会乱码，索引列也被存储进去了。

to_csv(path_or_buf,sep,na_rep,columns,header,index)

1. path_or_buf：字符串，文件名、文件具体、相对路径、文件流等；

2. sep：字符串，文件分割符号；

3. na_rep：字符串，将NaN转换为特定值；

4. columns：列表，选择部分列写入；

5. header：None,写入时忽略列名；

6. index：False则选择不写入索引,默认为True。

我们存储的时候设置下编码（编码设置为utf_8_sig）和不要存储索引即可：

# 数据已经是pandas的DataFrame，所以直接调用to_csv函数即可
save_path = '../wb_hot_data.csv'  # 文件存储路径，这里使用相对路径，存储到代码的上级目录下
# 改为utf_8_sig编码 https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44136297
wb_hot_data.to_csv(save_path, encoding='utf_8_sig',index=False)

  • 读数据

# 直接调用pandas的read_csv函数即可，传入文件存储路径
wb_hot_data = pd.read_csv('../wb_hot_data.csv')
# 查看数据前3行
wb_hot_data.head(3)

read_csv(filepath_or_buffer,sep,header,names,skiprows,na_values,encoding,nrows)
按指定格式读取csv文件。
常见参数解析：
1. filepath_or_buffer:字符串，表示文件路径。

2. sep: 字符串，指定分割符，默认是’,’。

3. header:数值， 指定第几行作为列名(忽略注解行)，如果没有指定列名，默认header=0，数据第一行为表头; 如果指定了列名，则需要设置header=None。

4. names: 列表，指定列名，如果文件中不包含header的行，应该设置header=None。

5. skiprows：列表，需要忽略的行数（从0开始），设置的行数将不会进行读取。

6. na_values：列表，设置需要将值替换成NAN的值，pandas默认NAN为缺省，可以用来处理一些缺省、错误的数值。

7. encoding：字符串，用于unicode的文本编码格式。例如，"utf-8"或"gbk"等文本的编码格式。

8. nrows：需要读取的行数。

直接利用pandas的to_csv和read_csv我们就可以很快的完成python写、读csv文件。

3.2 数据存入+读取 MySQL

跟着之前的文章安装好MySQL后（最简单的安装方法就是官网下载安装包然后一步步安装），就可以进行后面操作了。

首先确保mysql安装和环境变量配置没问题，打开终端（或者cmd），输入下面指令，输出对应的mysql版本则表示相关配置ok。

# 1）查看mysql版本 确保环境变量配置OK
mysql --version
# 2）启动mysql服务
mysql.server start

接下来，我们需要打开终端（或者cmd），进入mysql数据库，并创建一个数据库sql_study，并在该数据库下创建一张表wb_hot用于存放微博热搜数据，主键设置为热搜标题。

当然，这些操作也可以利用python完成，这里提前这样操作是为了让大家了解mysql基本语法，这对后面我们使用mysql进行数据分析处理是有很大好处的，希望你能重视或理解。

# 3）进入mysql
mysql -u数据库用户名 -p设置的数据库登录密码
# 4）创建一个数据库 sql_study
create database sql_study charset=utf8;
# 5）进入数据库
use sql_study;
# 6）创建一个数据表 wb_hot
create table if not exists `wb_hot`(
  `wb_title` varchar(100) not null,
  `wb_hot_time` int not null,
  `wb_hot_number` int not null,
  `wb_first_time` datetime not null,
  primary key(`wb_title`, `wb_first_time`)
)engine=InnoDB default charset=utf8;
# 7）查看新建的表
show tables;

接下来我们使用pymysql这个库来实现Python对mysql的操作，首先安装pymysql，推荐直接使用镜像源安装，速度快，

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ pymysql

打开jupyter notebook，开始写代码啦～（当然你习惯用其他开发工具也可以，如pycharm、vscode等）

# 打开jupyter
jupyter notebook

这里我们假设数据已经读取出来，存放在 wb_hot_data 一个dataframe对象，你可以是直接接上一篇文章爬取数据整理后，或者是本篇文章中从 csv文件读取都可以，总之我们假设数据已经读取到了 wb_hot_data 变量中，后面也是。

数据已经准备好了，我们就开始利用python连接mysql并进行相关插入操作吧～

  • 连接mysql

import pymysql

# 连接数据库 并添加cursor游标，后面所有操作都利用游标进行
conn = pymysql.connect(host = "localhost",port = 3306,user = "你的数据库登录用户名", password = "你的数据库登录密码",charset="utf8")
cursor = conn.cursor()

  • 创建数据库

'''
新建一个数据库
database：数据库名称
cursor：数据库连接游标
'''
def create_database(database, cursor):
    # 创建database, 如果存在则不创建
    cursor.execute("create database if not exists %s;"%database)
    # 将相关操作内容传入数据库
    conn.commit()
    print("成功创建数据库：%s"%database)

  • 指定数据库中创建数据表

'''
在指定数据库中新建一个数据表
'''
def create_table(table_name, table_sql, database, cursor):
    # 选择 database 数据库
    cursor.execute("use %s;"%database)
    # 创建数据表，因为数据表创建相对复杂，所以直接传入sql语句
    cursor.execute(table_sql)
    # 将相关操作内容传入数据库
    conn.commit()
    print("成功在数据库0中创建数据表：1".format(database,table_name))

  • 对指定数据表进行增删查改

'''
在指定数据库的数据表中增、删、查、改
'''
def sql_basic_operation(table_sql, database, cursor):
    # 选择 database 数据库
    cursor.execute("use %s"%database)
    # 执行sql语句
    cursor.execute(table_sql)
    # 增删查改 一般为批量操作，不建议直接commit，可以操作完自己写个commit
    # 这样执行效率会高很多，实测8w+数据，先插入所有再commit的耗费17.48s
    # 每插入一次就commit一次的耗时为56.63s
    # conn.commit()
    print("sql语句执行成功")

从上面我们可以看出，主要是利用了execute函数来执行sql操作语句，从而实现对数据库的控制。

利用python将爬取到的数据存入mysql

由于数据库和数据表我们之前已经创建过了，所以现在只需要插入数据到mysql即可，接下来我们写一个循环插入数据的语句吧～

'''
将dataframe数据存储到mysql
'''
import time
def df_to_sql(df, table_name, database, cursor):
    t1 = time.time()  # 时间戳 单位秒
    print('数据插入开始时间：0'.format(t1))
    i = 0
    for row in df.itertuples():
        # print(type(row))  # <class 'pandas.core.frame.Pandas'>
        # 拼接插入sql语句
        # insert into wb_hot values('谢允妻管严', 142, 276514, '2021-01-01 16:59:00');
        sql_insert = '''insert into 0 values('1', 2, 3, '4');
        '''.format(table_name,getattr(row,'wb_title'), 
                   getattr(row,'wb_hot_time'), 
                   getattr(row,'wb_hot_number'), 
                   getattr(row,'wb_first_time')
                  )   
        # 将插入语句传入函数，执行相关操作
        sql_basic_operation(sql_insert, database, cursor)
        i+=1
    conn.commit()
    t2 = time.time()  # 时间戳 单位秒
    print('数据插入结束时间：0'.format(t2))
    print('成功插入数据%d条，'%i, '耗费时间：%.5f秒。'%(t2-t1))

接着我们就可以将数据插入mysql数据库啦，

# 对数据进行小处理，将wb_first_time列改为日期类型
wb_hot_data['wb_first_time'] = pd.to_datetime(wb_hot_data['wb_first_time'])

df_to_sql(wb_hot_data, 'wb_hot', 'sql_study', cursor)

一共82869条数据，从mysql后台也可以看到相关数据，都正常。

利用python从mysql读取爬取到的数据

根据上面学习，我们直接写好读取（查询）的sql语句就可以啦，然后调用我们之前写的sql操作函数即可读取相关数据：

'''
从sql读取数据，并转成dataframe格式数据
'''
def read_from_sql(sql_query, database, cursor, columns):
    # 直接调用
    sql_basic_operation(sql_query, database, cursor)
    conn.commit()
    # 获取匹配到的数据
    result = cursor.fetchall()  # 放回数据为元组 格式((字段名1, 字段名2...),()...)
    # 将元组数据转为dataframe
    df = pd.DataFrame(result, columns=columns)
    return df

调用数据查询函数，并获取相关数据：

'''
获取wb_hot中前三行数据
'''
# sql查询语句
sql_query = '''select * from wb_hot limit 3'''
# 列名
columns = ['wb_title', 'wb_hot_time', 'wb_hot_number', 'wb_first_time']
# 调用函数，并获取返回值
sql_data = read_from_sql(sql_query, 'sql_study', cursor, columns)  
sql_data

我们会发现这与我们存入数据的前三行不同，这是因为在mysql中插入数据默认会按主键顺序进行排列，解决这个问题最好的方法是我们家一个自增序号列，并设置为主键，这样数据顺序就和我们插入顺序一致了。

或者我们在写查询语句加上指定的查询条件(where)，以及排序列(order by)即可。

# 完成操作后记得close cursor和conn
cursor.close()
conn.close()

3.3 数据存入+读取 SQLAlchemy

SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器(ORM)，可为应用程序开发人员提供 SQL 的全部功能和灵活性。所谓ORM，就是指把关系数据库的表结构映射到对象上，在Python里面我们直接操作对象，就能对数据库进行操作了，简便、逻辑性更强。

首先还是安装SQLAlchemy模块：

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ sqlalchemy

3.3.1 首先导入相关包

# 导入相关包
from sqlalchemy import Column, String, Integer, DateTime, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

sqlalchemy下的：

  • Column 数据列对象

  • String, Integer, DateTime 数据类型

  • create_engine 创建数据库连接引擎，有个重要参数url，一般格式为：数据库类型+数据库驱动://数据库用户名:数据库密码@IP地址:端口/数据库

sqlalchemy.orm下的：

  • sessionmaker 创建python与数据库的会话对象，后面直接利用实例化session对象调用增删查改相关操作

sqlalchemy.ext.declarative下的：

  • declarative_base 创建sqlalchemy基本对象，很重要

3.3.2 初始化数据库，并创建会话session

# 初始化数据库连接引擎
# create_engine("数据库类型+数据库驱动://数据库用户名:数据库密码@IP地址:端口/数据库"，其他参数)
engine = create_engine('mysql+pymysql://数据库用户名:数据库密码@localhost:3306/sql_study?charset=utf8')
# 创建数据库会话对象，并实例化
db_session = sessionmaker(bind=engine)()

3.3.3 创建一个WbHot类，并利用WbHot类创建表wb_hot

# 创建sqlalchemy基本对象
# 后面每个对象都继承自它
Base = declarative_base()

# 定义WbHot类，一个类可以理解成一张表
# 后面对对象进行操作就是对表进行操作
class WbHot(Base):
    # 表名，为了不和之前的表重名，新表起名为wb_hot2
    __tablename__ = 'wb_hot2'

    # 表结构，初学者对照sql创建语句写更简单
    '''
    create table if not exists `wb_hot`(
        `wb_title` varchar(100) not null,
        `wb_hot_time` int not null,
        `wb_hot_number` int not null,
        `wb_first_time` datetime not null,
        primary key(`wb_title`, `wb_first_time`)
    )engine=InnoDB default charset=utf8;
    '''
    # Column nullable是否可为空 primary_key 是否为主键
    wb_title = Column(String(100), nullable=False, primary_key=True)
    wb_hot_time = Column(Integer, nullable=False)
    wb_hot_number = Column(Integer, nullable=False)
    wb_first_time = Column(DateTime, nullable=False, primary_key=True)
    

# 调用基础对象中的元数据模块中的create_all创建数据表
Base.metadata.create_all(engine)

创建好表，我们可以在mysql下查看下我们刚刚创建的表相关信息，可以看出，和之前直接利用sql创建的数据表表结构一致。

3.3.4 存储数据

表创建好后，我们就可以开始存储数据啦，前面说过了，sqlalchemy是对对象进行操作了，所以我们将数据变成一个一个的WbHot对象，然后在调用session中的add函数即可实现新增数据，代码如下：

# 存储数据
import time
def sqlalchemy_to_sql(df, session):
    t1 = time.time()  # 时间戳 单位秒
    print('数据插入开始时间：0'.format(t1))
    i = 0
    for row in df.itertuples():
        # print(type(row))  # <class 'pandas.core.frame.Pandas'>
        # 初始化WbHot对象
        # WbHot('谢允妻管严', 142, 276514, '2021-01-01 16:59:00');
        wb_hot = WbHot(wb_title=getattr(row,'wb_title'), 
                   wb_hot_time=getattr(row,'wb_hot_time'), 
                   wb_hot_number=getattr(row,'wb_hot_number'), 
                   wb_first_time=getattr(row,'wb_first_time')
                  )   
        # 调用session中的add函数将对象添加到数据表
        session.add(wb_hot)
        i+=1
    session.commit()
    t2 = time.time()  # 时间戳 单位秒
    print('数据插入结束时间：0'.format(t2))
    print('成功插入数据%d条，'%i, '耗费时间：%.5f秒。'%(t2-t1))
        
# 调用函数  
sqlalchemy_to_sql(wb_hot_data, db_session)

sql里还提供了一种一直新增多行数据的方法add_all，将所有要提交的数据存入列表，然后利用session调用add_all函数即可，测试了下，以8w条数据为例，两者效率如下：

add 成功插入数据82869条， 耗费时间：8.07842秒。
add_all 成功插入数据82869条， 耗费时间：7.29939秒。

相差0.8s左右，当然会有误差，不过不管怎么说，这比前面直接用pymysql使用sql语句插入数据的效率高了2倍多，优秀～

3.3.4 读取(查询)数据

这里我们直接调用query函数进行查询，这个函数功能非常强大，包含了很多查询方法，比如：limit、filter、order_by、group_by等，操作起来非常方便。

def wbhot_to_df(data, columns):
    df_data = []
    for i in data:
        list_data = [i.wb_title, i.wb_hot_time, i.wb_hot_number, i.wb_first_time]
        df_data.append(list_data)
    df = pd.DataFrame(df_data, columns=columns)
    return df

# 读取非常简单，直接调用query函数即可
# all()表示 所有查询到的数据对象
# first()表示 查询到的数据对象中的第一个
data = db_session.query(WbHot).limit(3).all()
columns = ['wb_title', 'wb_hot_time', 'wb_hot_number', 'wb_first_time']
# 调用函数，将批量WbHot对象转换成dataframe
data_df = wbhot_to_df(data, columns)

接下来我们简单介绍下sqlalchemy中查询的一些几本操作(以WbHot类为例)：

# 直接查询，并返回所有数据，返回为一个包含WbHot的列表
db_session.query(WbHot).all()

# 限制输出列 limit
# 查询所有数据，输出前五行
db_session.query(WbHot).limit(5).all()

# 单条件过滤查询 返回所有热搜在榜时间2h及以上的热搜数据
# filter参数 类名.字段名 
db_session.query(WbHot).filter(WbHot.wb_hot_time>=120).all()

# 多条件过滤查询 
# filter_by 不能使用判断过滤，比如== >=等，另外参数是字段名，不需要类名.字段名
db_session.query(WbHot).filter_by(wb_hot_time=528 , wb_hot_number=2995191).all()

# 也可以使用filter来进行多条件过滤，略麻烦
# 需要从sqlalchemy导入 and_, or_（与、或判断方法）
# 返回所有热搜在榜时间2h及以上且热度大于1千万的数据
from sqlalchemy import and_, or_
db_session.query(WbHot).filter(and_(WbHot.wb_hot_time>=120, WbHot.wb_hot_number>=10000000)).all()

# 查询结果排序 order_by 
# 参数 类名.字段名[.desc() 降序｜asc() 升序]
# 返回所有热搜在榜时间2h及以上且热度大于3千万的数据，按热度降序排序
from sqlalchemy import and_, or_
db_session.query(WbHot).filter(and_(WbHot.wb_hot_time>=120, WbHot.wb_hot_number>=30000000)).order_by(WbHot.wb_hot_number.desc()).all()



# 分组查询 order_by
# 参数 类名.字段名
# 按标题分组，计算每个标题出现的天数、总在线时长、总热度、最后在线时间
db_session.query(WbHot.wb_title, 
            func.count(WbHot.wb_title).label('counts'),
            func.sum(WbHot.wb_hot_time).label('wb_hot_times'), 
            func.sum(WbHot.wb_hot_number).label('wb_hot_numbers'), 
            func.max(WbHot.wb_first_time).label('wb_finally_time')).group_by(WbHot.wb_title).having(func.count(WbHot.wb_title)>=10).all()

更多其他关于sqlalchemy查询数据库用法，大家用到的时候浏览器一查就可以啦～也欢迎大家留言区补充。

除了mysql数据库外，sqlalchemy也可以连接很多其他数据库，如：

# '数据库类型+数据库驱动名称://用户名:密码@机器地址:端口号/数据库名'
engine = create_engine('sqlite:/// wb_hot.db') # 连接sqlite文件
engine = create_engine('postgresql://用户名:密码@hostname:5432/dbname')  # 连接postgresql
engine = create_engine('oracle://用户名:密码@hostname:1521/sidname') # oracle  # 连接oracle
...

3.4 pandas 自带to_sql和read_sql实现数据存储、读取

3.4.1 to_sql 存储数据到mysql

经过实验，这种方法写数据效率是最高的，直接上代码，

# 调用pandas 的 to_sql 存储数据
import time
from sqlalchemy import create_engine
# 利用sqlalchemy的create_engine创建一个数据库连接引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@localhost:3306/sql_study?charset=utf8')
t1 = time.time()  # 时间戳 单位秒
print('数据插入开始时间：0'.format(t1))
# 直接调用to_sql
# 第一个参数：表名，如果表不存在就会直接根据数据结构新建
# 第二个参数：engine，数据库连接引擎
# 第三个参数：设置存储不要将数据索引存入
# 第四个参数：如果表存在，以什么方式存储，append表示追加，replace表示删除表重建，默认fail抛出ValueError异常
wb_hot_data.to_sql('wb_hot2', engine, index=False, if_exists='append')
t2 = time.time()  # 时间戳 单位秒
print('数据插入结束时间：0'.format(t2))
print('成功插入数据%d条，'%len(wb_hot_data), '耗费时间：%.5f秒。'%(t2-t1))

仅仅花了2.4s，比pymysql快9倍，比sqlalchemy快4倍，当然也可能是我操作问题（pymysql、sqlalchemy里我都写了循环，一个个读取然后再存入，遍历本生会耗费很长时间），如果大家有更好方法，欢迎留言区分享。

3.4.2 read_sql 读取数据从mysql

# 读取的sql语句
sql = 'select * from wb_hot2'
# 第一个参数：查询sql语句
# 第二个参数：engine，数据库连接引擎
# 第三个参数：将指定列转换成指定的日期格式
pd_read_sql = pd.read_sql(sql, engine, parse_dates='wb_first_time': "%Y:%m:%H:%M:%S")

简单便捷，读取出来的数据格式也都对，而且就是dataframe数据格式，更方便我们进行数据分析和处理。

我还发现这个read_sql还可以执行复杂的查询，效率也还比较高，如查询热搜热度在3千万以上且在榜时间超过2h的热搜数据：

sql = 'select * from wb_hot2 where wb_hot_number>=30000000 and wb_hot_time>120'
pd_read_sql = pd.read_sql(sql, engine, parse_dates='wb_first_time': "%Y:%m:%H:%M:%S")

简直太香了，我觉定后面就用pandas+sqlalchemy了。

3.5 其他拓展

mongodb
Python连接mongodb使用pymongodb即可，连接操作也很简单，直接在开启mongodb服务后，pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1",port=27017)连接即可，默认端口是27017。

# 使用前先安装 pymongodb 模块 ：pip install pymongodb 
# 导入 pymogodb 模块
import pymongo
# 连接数据库,参数说明：服务器IP，端口号默认为27017
my_client = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1",port=27017)
# 直接通过数据库名称索引，有点像字典
my_db = my_client["db_name"]  
# 连接 collection_name 集合，Mongodb里集合就相当于Mysql里的表
my_collection = my_client["collection_name"]  
datas = my_collection .find() # 查询
for x in datas :
  print(x)

sqlite
除了上面提到的用sqlachemy操作sqlite，还可以直接利用sqlite3这个模块操作，连接也非常方便，sqlite3.connect('test.db')直接传入sqlite数据文件目录即可。

# 使用前先安装 sqlite3  模块 ：pip install sqlite3
'''
sqlite数据库和前面两种数据库不一样，它是一个本地数据库
也就是说数据直接存在本地，不依赖服务器
'''
# 导入 sqlite3 模块
import sqlite3
# 连接数据库，参数说明：这里的参数就是数据文件的地址
conn = sqlite3.connect('test.db')
#使用cursor()方法创建一个游标对象
c = conn.cursor()
#使用execute()方法执行SQL语句
cursor = c.execute("SELECT * from test_table")
for row in cursor:
  print(row)
#关闭游标和数据库的连接
c.close()
conn.close()

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