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使用Python编写的数据库定时抓取脚本

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简介:
这段简介描述了一个用Python语言开发的自动化工具,旨在定期从指定的数据源中抽取信息并存储于数据库内。此脚本能够提高数据收集效率与精度,适合需要持续追踪变化数据的应用场景。 本段落将探讨如何使用Python编写一个定时任务来自动重试获取数据库数据直到成功的方法。这种方法在大数据处理场景下非常有用,因为它可以自动化地解决数据获取失败的问题,避免手动干预。 首先我们需要创建一个名为`testtable`的数据库表用于存储相关数据。该表结构如下: ```sql CREATE TABLE `testtable` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8; ``` 接下来,我们定义了一个名为`GetData`的Python类。这个类包含连接MySQL数据库、获取数据以及初始化连接的方法。这里使用了`MySQLdb`库来操作MySQL数据库,确保已经安装了该库(如果尚未安装,则可以通过命令 `pip install MySQL-python` 进行安装)。 以下是主要代码部分: ```python import MySQLdb from time import sleep class GetData(object): def __init__(self): self.conn = None # 数据库连接对象初始化为None self.host = 127.0.0.1 # 设置数据库主机地址 self.port = 3306 # 端口设置 self.user = root # 用户名设置 self.passwd = 123456 # 密码设置 self.db = test # 数据库名称 self.cnum = 5 # 设置重试次数 def init_connect(self): self.conn = MySQLdb.connect(host=self.host, user=self.user, passwd=self.passwd, db=self.db, port=self.port, charset=utf8) def get_data(self): self.init_connect() cur = self.conn.cursor() sql = select * from testtable cur.execute(sql) rs = cur.fetchall() cur.close() self.conn.close() return rs def run(self): count = 1 while (count <= self.cnum): try: rs = self.get_data() # 获取数据并检查是否成功 if len(rs) > 0: print(len(rs)) break except Exception as e: print(count) sleep(10) # 每次失败后等待10秒再重试 count += 1 ``` `run`方法是核心功能,它会尝试获取数据并检查是否成功。如果获取失败,则程序将在每轮循环中等待10秒钟之后再次进行尝试,最多可重复5次(根据变量 `cnum` 设置)。一旦在设定的重试次数内取得数据成功,程序将退出循环。 为了实现定时任务,我们可以利用Linux环境下的cron调度器来设置自动执行脚本。例如: ```bash 0 8 * * * cd /home/python/lsh_sync; python getdata.py >> getdata.log 2>&1 ``` 上述命令会在每天的早上八点钟运行名为`getdata.py`的Python脚本,并将所有输出(包括标准输出和错误信息)记录到文件 `getdata.log` 中。 通过这种方式,我们可以构建一个自动重试获取数据库数据的任务。当发生任何失败情况时,程序会自行进行重试直到成功为止。这种方法极大地减少了手动检查及处理数据异常的需求,提高了整个系统的工作效率与自动化水平。

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    这段简介描述了一个用Python语言开发的自动化工具,旨在定期从指定的数据源中抽取信息并存储于数据库内。此脚本能够提高数据收集效率与精度,适合需要持续追踪变化数据的应用场景。 本段落将探讨如何使用Python编写一个定时任务来自动重试获取数据库数据直到成功的方法。这种方法在大数据处理场景下非常有用,因为它可以自动化地解决数据获取失败的问题,避免手动干预。 首先我们需要创建一个名为`testtable`的数据库表用于存储相关数据。该表结构如下: ```sql CREATE TABLE `testtable` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8; ``` 接下来,我们定义了一个名为`GetData`的Python类。这个类包含连接MySQL数据库、获取数据以及初始化连接的方法。这里使用了`MySQLdb`库来操作MySQL数据库,确保已经安装了该库(如果尚未安装,则可以通过命令 `pip install MySQL-python` 进行安装)。 以下是主要代码部分: ```python import MySQLdb from time import sleep class GetData(object): def __init__(self): self.conn = None # 数据库连接对象初始化为None self.host = 127.0.0.1 # 设置数据库主机地址 self.port = 3306 # 端口设置 self.user = root # 用户名设置 self.passwd = 123456 # 密码设置 self.db = test # 数据库名称 self.cnum = 5 # 设置重试次数 def init_connect(self): self.conn = MySQLdb.connect(host=self.host, user=self.user, passwd=self.passwd, db=self.db, port=self.port, charset=utf8) def get_data(self): self.init_connect() cur = self.conn.cursor() sql = select * from testtable cur.execute(sql) rs = cur.fetchall() cur.close() self.conn.close() return rs def run(self): count = 1 while (count <= self.cnum): try: rs = self.get_data() # 获取数据并检查是否成功 if len(rs) > 0: print(len(rs)) break except Exception as e: print(count) sleep(10) # 每次失败后等待10秒再重试 count += 1 ``` `run`方法是核心功能,它会尝试获取数据并检查是否成功。如果获取失败,则程序将在每轮循环中等待10秒钟之后再次进行尝试,最多可重复5次(根据变量 `cnum` 设置)。一旦在设定的重试次数内取得数据成功,程序将退出循环。 为了实现定时任务,我们可以利用Linux环境下的cron调度器来设置自动执行脚本。例如: ```bash 0 8 * * * cd /home/python/lsh_sync; python getdata.py >> getdata.log 2>&1 ``` 上述命令会在每天的早上八点钟运行名为`getdata.py`的Python脚本,并将所有输出(包括标准输出和错误信息)记录到文件 `getdata.log` 中。 通过这种方式,我们可以构建一个自动重试获取数据库数据的任务。当发生任何失败情况时,程序会自行进行重试直到成功为止。这种方法极大地减少了手动检查及处理数据异常的需求,提高了整个系统的工作效率与自动化水平。
  • LuaWireshark自义协议
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    本教程详细介绍如何使用Lua脚本来解析和提取特定于Wireshark自定义协议的数据包信息,为网络分析提供强大工具。 Wireshark是一款强大的网络封包分析软件,广泛应用于网络故障排查、网络安全分析以及协议开发等领域。Lua是一种轻量级的脚本语言,以其简洁的语法和高性能被广泛应用,包括在Wireshark中作为扩展工具使用。利用Lua编写自定义解析器可以捕获并解析特定协议报文,在增强Wireshark功能方面表现突出。 制作用于抓取Wireshark自定义协议报文中涉及的主要知识点是:如何通过Lua脚本进行编程以及如何实现对非标准或私有协议的解析。 1. Wireshark中使用Lua编写脚本: 该软件提供了丰富的Lua API,支持开发者利用Lua语言来创建新的协议层次结构、处理数据类型、定义字段及生成显示过滤器等功能。由于其语法简洁且功能强大,非常适合快速实现复杂的数据包分析逻辑。 2. 自定义协议解析方法: 面对网络通信中常见的非标准或私有协议时,我们可以借助Lua脚本来创建自定制的解析方式。这需要先理解目标协议的具体格式(包括标志位、结构及字段含义等),之后再使用Wireshark提供的API定义新的协议层级,并编写相应的处理函数以实现数据包内特定信息的提取。 例如,在一个简单的示例中,Lua脚本可能包含以下核心部分: - `proto.register`:用于注册新创建的一个协议。 - `proto.fields`:为该协议设置字段属性。 - `dissector.add`:把新的解析器添加到Wireshark的解析流程之中。 - 解码函数:按照自定义格式对数据包进行解码并填充相应的值。 作者提到经过半天的努力编写了一个测试脚本,这表明他们成功地利用Lua实现了协议解析,并且体验到了其便捷性。通常情况下,用于Wireshark扩展的Lua文件会以.lua为后缀名保存下来,在加载到软件中之后就可以启用自定义协议分析功能了。 综上所述,结合使用Wireshark和Lua能够帮助用户定制网络通信中的特定协议解析器,这对于网络安全专家、工程师以及协议开发者来说是非常有价值的工具。它不仅可以提高对复杂网络环境的理解能力,还能解决标准解析机制无法覆盖的特殊情况,从而提升工作效率。对于希望深入了解如何在Wireshark中利用Lua编写自定义脚本的朋友而言,参考官方文档和技术论坛中的实例和教程是很好的起点。
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    本项目利用Java编写程序,实现对指定网站的数据进行定期自动抓取。通过设定的时间间隔或固定时间点,自动化采集所需信息,提高数据收集效率与准确性。 在IT行业中,Java是一种广泛应用的编程语言,在企业级应用开发与自动化任务执行方面尤为突出。本段落将探讨“利用Java定时爬取网页数据”,这一主题涵盖的数据抓取及调度场景对于数据分析、信息监控或网站维护具有重要的实用价值。 理解网页爬虫的基本原理至关重要:这是一种自动提取网络信息的程序,通过模拟浏览器向服务器发送HTTP请求,并解析返回的HTML等格式响应以获取所需内容。在此过程中,常用如Jsoup这类库来处理和抽取目标元素的数据。 在Java中实现定时任务有多种途径。其中一种常见方法是使用`java.util.Timer`与`java.util.TimerTask`类,创建一个定时器实例并设置要定期执行的任务;另一种现代选择则是利用`java.concurrent.ScheduledExecutorService`, 提供了更为灵活的调度机制。此外,在已采用Spring框架的应用中,可借助于其提供的`@Scheduled`注解来实现任务的周期性运行。 提及“完整爬取数据源码及jar”意味着该压缩包可能包含了一个编译后的Java应用及其相关代码文件。这些源码通常包括以下组件: 1. HTTP请求库:如Apache HttpClient或OkHttp,用于向目标网站发送GET或POST请求。 2. HTML解析工具:例如Jsoup,专为解析网页内容和定位特定数据设计。 3. 定时任务模块:可能采用`Timer`, `ScheduledExecutorService`, 或Spring框架的`@Scheduled`注解形式。 4. 数据存储机制:爬取的数据会被保存至文件、数据库或其他持久化媒介中。 名为“getShuiWenData”的文件可能是该项目的核心类或关键组件,负责执行实际数据抓取工作。该名称暗示了此爬虫可能专注于特定类型的信息收集任务——例如水质信息网站的监控与分析。 使用上述资源时,请注意以下几点: 1. 查阅readme.txt文档以掌握配置和运行项目的方法。 2. 分析getShuiWenData类,了解其工作流程及如何发送请求、解析响应并定时执行操作。 3. 根据需求调整爬虫设置,例如更改爬取间隔时间、目标URL或数据提取规则等。 4. 对于使用Spring框架的情况,请确保熟悉配置和启动容器的方法。 此项目提供了一个基础的Java网页抓取模板,有助于学习构建自己的网络爬虫并实现定时任务功能。实践中还需关注反向策略应对措施、异常处理及性能优化等方面以保证爬虫长期稳定高效运行。
  • 使Python去重
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    这段简介是关于一个用Python语言开发的自动化脚本,专门用于数据处理中的重复记录去除工作,有效提升数据的质量和效率。 基于Python的降重脚本可以帮助用户处理文本数据,实现内容的多样化表达而不改变原意。这种工具对于需要大量文字加工的工作尤其有用。
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    《AutoHotkey.py》是一份教程文档,教授如何利用Python语言来创建和操控AutoHotkey脚本,以实现自动化任务和键盘快捷方式。该文档适合于有一定编程基础的用户,帮助他们提升工作效率并优化操作体验。 AutoHotkey.py提供了一个用户友好的API,使用户可以利用AutoHotkey的功能在Python中编写热键和自动化脚本。它是通过将Python DLL嵌入到AutoHotkey进程中来实现的。 快速开始: 确保已安装 Python 3.7或更高版本以及 AutoHotkey 1.1.28或更高版本。 将软件包安装到Python用户安装目录。为此,可以使用以下命令: ```bash py -m pip install --user autohotkey.py ``` 将样例代码写入playground.py文件中: ```python import sys import ahkpy as ahk ahk.message_box(Hello!) @ahk.hotkey(F1) def bye(): ahk.message_box(Bye!) ```
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  • 使Python和requests网页
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    本教程介绍如何利用Python编程语言及其requests库轻松获取网络上的数据。通过简单的代码示例,帮助初学者掌握基本的网页数据抓取技巧。 本段落主要介绍了如何使用Python的requests库来爬取网站信息,并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对于学习或工作中遇到类似需求的朋友具有参考价值。
  • 使Python天气并存入
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    本教程详细介绍如何利用Python编写代码来自动化获取天气信息,并将这些实时数据存储到数据库中,方便后续分析和查询。 测试环境:Windows 10, Python 3.6, 数据库 SQL Server 2008。由于业务需求,需要从网站读取天气信息并将其存储到本地数据库中以辅助超市业绩分析。然而,该网站的历史天气数据并不完整,存在缺失情况。 原文链接为 http://lishi.tianqi.com ,但这里不提供具体网址。
  • Python邮件
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    这是一款用于自动抓取和分析电子邮件的Python脚本工具,能够高效处理邮件收发及内容解析,适用于数据分析、信息提取等场景。 Python脚本使用正则表达式从文本内容中抓取电子邮件地址。
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    这是一款利用VBS语言编写的自动提醒用户定时休息的小工具。它能帮助长时间面对电脑工作的用户合理安排工作和休息时间,预防视力疲劳与身体不适。 长时间坐在电脑前的朋友应该每隔一段时间活动一下身体,否则健康状况会逐渐下降。下面提供的VBS脚本可以用来定时提醒你休息。