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本主声明，仅学习分享，不乱扣帽子，不服的评论区见！！！
scrapy 管道建设本主有自己的思考：
1， 自动化拼接sql语句
2， 量大时启用连接池（本主有封装一下，看起来舒服）
3， 多表时 item["pop"]字段进行表识别
啥也别说，上代码
# -*- coding: utf-8 -*-
# File: pipelines.py
from .YuanGongZi_Dom.mysqlpoll import MysqlPool
from .settings import MYSQL_HOST, MYSQL_DATABASE, MYSQL_USER, MYSQL_PASSWORD, MYSQL_PORT, MYSQL_DBTABLE
class MysqlDbPipeline(object):
"""
基于 pymysql 连接池的 MySql 自动化动态存储管道
"""
def __init__(self):
self.pdb = MysqlPool(MYSQL_HOST, MYSQL_DATABASE, MYSQL_USER, MYSQL_PASSWORD, MYSQL_PORT) # 连接池初始化
# self.pdb = pymysql.Connect(MYSQL_HOST, MYSQL_USER, MYSQL_PASSWORD, MYSQL_DATABASE, MYSQL_PORT) # 连接初始化
# self.cursor = self.pdb.cursor() # pymysql 和 连接池都需要游标
def process_item(self, item, spider):
data = dict(item)
# MYSQL_DBTABLE = data.pop('pop') # 多表启用， kry 为 pop（目的取出），值为表名，spider中添加item中
# key = " and ".join(f'`{k}` = "{v}"' for k, v in [data.pop('条件1字段明'), data.pop('条件2字段明'), ]) # 为 3 前置
keys = ", ".join('`{}`'.format(k) for k in data.keys())
values = ', '.join('%({})s'.format(k) for k in data.keys())
kv = ", ".join('`{}`=%({})s'.format(k, k) for k in data.keys())
# sql 拼接
# 1， 忽略错误插入
# sql = 'REPLACE INTO %s (%s) VALUES (%s)' % (self.dbtable, keys, values)
# 2, 插入带错误提示
# sql = 'INSERT INTO %s (%s) VALUES (%s)' % (self.surface, keys, values)
# 3, 更新
# sql = 'UPDATE %s SET %s WHERE %s;' % (MYSQL_DBTABLE, kv, key)
# 4, 插入重复就更新
sql = 'INSERT INTO %s(%s) VALUES(%s) ON DUPLICATE KEY UPDATE %s;' % (MYSQL_DBTABLE, keys, values, kv)
try:
self.pdb.insert(sql, data) # 连接池插入
# self.cursor.execute(sql, data) # pymysql 插入
# self.db.commit() # pymysql 提交
except Exception as e:
print(e)
return item
功能来看：
1, 实现了上述三个目的
2，前提条件是items.py中字段名与数据库中一致
3，附加实现了【insert】【replace】【update】【insert on duplicate update】四个msyql 数据操作方式
4，连接池的封装与否看个人爱好，功能单一化可自行设计
附件简单的封装代码：
您好，本帖含有特定内容，请回复后再查看。
# -*- coding: utf-8 -*-
# @file: Yuan_PYMySql_poll.py
import pymysql
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
class MysqlPool(object):
def __init__(self, host, database, user, password, port):
self.POOL = PooledDB(
creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块
maxconnections=3, # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
mincached=2, # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
maxcached=2, # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
maxshared=3,
# 链接池中最多共享的链接数量，0和None表示全部共享。PS: 无用，因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1，
# 所有值无论设置为多少，_maxcached永远为0，所以永远是所有链接都共享。
blocking=True, # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后报错
maxusage=None, # 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
setsession=[], # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
ping=0,
# ping MySQL服务端，检查是否服务可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested,
# 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
host=host,
port=port,
user=user,
password=password,
database=database,
charset='utf8'
)
def __new__(cls, *args, **kw):
"""
启用单例模式
:param args:
:param kw:
:return:
"""
if not hasattr(cls, '_instance'):
cls._instance = object.__new__(cls)
return cls._instance
def connect(self):
"""
启动连接
:return:
"""
conn = self.POOL.connection()
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
return conn, cursor
@staticmethod
def connect_close(conn, cursor):
"""
关闭连接
:param conn:
:param cursor:
:return:
"""
cursor.close()
conn.close()
def fetch_all(self, sql, args):
"""
批量查询
:param sql:
:param args:
:return:
"""
conn, cursor = self.connect()
cursor.execute(sql, args)
record_list = cursor.fetchall()
self.connect_close(conn, cursor)
return record_list
def fetch_one(self, sql, args):
"""
查询单条数据
:param sql:
:param args:
:return:
"""
conn, cursor = self.connect()
cursor.execute(sql, args)
result = cursor.fetchone()
self.connect_close(conn, cursor)
return result
def insert(self, sql, args):
"""
插入数据
:param sql:
:param args:
:return:
"""
conn, cursor = self.connect()
row = cursor.execute(sql, args)
conn.commit()
self.connect_close(conn, cursor)
return row希望多多支持，素质三联，评论 转发 收藏
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2020-02-27
