json與資料庫

⑴ 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。

⑵ mysql和postgresql相比,對json的支持如何

Pg 對 json 的支持更為成熟。除了支持將查詢結果轉換為 json 格式，還能實現更豐富的操作，如在 Pg 中編寫復雜的邏輯，配合 OpenResty 使用幾個 nginx 模塊搭建出輕量級高性能的微服務。

相比之下，MySQL 的 json 功能還處於起步階段。雖然這有其劣勢，比如需要使用較新版本（如 MySQL 5.7 及以上），且國內的技術環境可能無法及時跟進。然而，MySQL 的 json 功能與 Pg 相比，仍存在不少差距。在 MySQL 8.0 版本中，雖然有所增強，加入了一些如 JSON_ARRAYAGG() 和 JSON_OBJECTAGG() 等函數，但整體上仍與 Pg 的 to_json() 和 json_to_record() 等功能有較大區別。

對於多數應用場景和常見函數的使用，兩者的功能差異並不顯著。在實際應用中，開發者可以根據具體需求和項目環境選擇適合的資料庫系統。然而，對於尋求更高性能、更強大的 json 操作能力的項目，Pg 無疑是更好的選擇。