pythonmysql表結構
① python爬取到的json數據怎麼存入到Mysql資料庫中
在使用Python爬取數據並將其存儲到MySQL資料庫時，首先需要解析JSON數據。使用json.loads函數可以將JSON字元串轉換為Python對象，比如字典或列表。接下來，你需要從這個Python對象中提取出你需要存儲的欄位值。例如，如果JSON數據包含用戶信息，你可以提取用戶名、郵箱等欄位。
一旦你有了需要存儲的具體欄位值，下一步是構建SQL插入語句。這通常包括指定表名，以及要插入的具體欄位和值。例如，假設你要將用戶信息存儲到名為users的表中，表結構包括username和email欄位，那麼可以構造如下SQL語句：
INSERT INTO users (username, email) VALUES ('張三', '[email protected]');
請注意，直接將用戶輸入插入到SQL語句中存在SQL注入的風險。為了安全起見，推薦使用參數化查詢或預處理語句，通過綁定參數來避免這種風險。Python中的mysql-connector-python庫支持這些功能。下面是一個例子：
cursor.execute("INSERT INTO users (username, email) VALUES (%s, %s)", (username, email))
此外，確保在執行插入操作之前，已經正確地連接到MySQL資料庫，並且已經選擇或創建了相應的資料庫。在Python中，可以使用mysql-connector-python庫來實現這一點：
import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(host='localhost', database='testdb', user='root', password='password')
cursor = conn.cursor()
最後，記得在完成所有操作後，關閉游標和連接以釋放資源：
cursor.close()
conn.close()
通過遵循這些步驟，你可以安全有效地將從JSON數據中提取的信息存儲到MySQL資料庫中。
② 用python爬到的數據導入的mysql資料庫中變成一個.ibd文件
在資料庫管理中，InnoDB是MySQL使用最廣泛的默認存儲引擎，其數據存儲以.ibd文件為後綴。這些文件由頁構成，每頁的結構包含頁頭、頁身和頁尾，頁頭和頁尾固定，頁身則存放實際數據。頁的大小默認為16k，文件整體大小必定是16k的整數倍。通過頁頭、頁身和頁尾的結構設計，InnoDB實現了高效的數據管理和存儲。
查看存儲於.ibd文件中的表，可啟動MySQL服務並載入文件，接著通過工具如Navicat連接資料庫，即可查看文件內的表及數據。如果資料庫表使用的是除InnoDB之外的其他存儲引擎，文件形式將發生變化，而非.ibd文件。
MySQL支持多種存儲引擎，InnoDB只是其中之一。根據所選存儲引擎的不同，資料庫文件的格式和管理方式也相應不同。了解這些差異有助於更靈活地管理和使用MySQL資料庫。
③ python連接MySQL資料庫問題 cursor( ) 、execute（）和fetchall( )方法的作用
cucursor()方法的作用？獲取操作游標
- execute方法的作用？執行SQL,括弧里的是sql語句
- fetchall()方法滴作用？返回查詢到的所有記錄