pythonmysql表结构
① python爬取到的json数据怎么存入到Mysql数据库中
在使用Python爬取数据并将其存储到MySQL数据库时，首先需要解析JSON数据。使用json.loads函数可以将JSON字符串转换为Python对象，比如字典或列表。接下来，你需要从这个Python对象中提取出你需要存储的字段值。例如，如果JSON数据包含用户信息，你可以提取用户名、邮箱等字段。
一旦你有了需要存储的具体字段值，下一步是构建SQL插入语句。这通常包括指定表名，以及要插入的具体字段和值。例如，假设你要将用户信息存储到名为users的表中，表结构包括username和email字段，那么可以构造如下SQL语句：
INSERT INTO users (username, email) VALUES ('张三', '[email protected]');
请注意，直接将用户输入插入到SQL语句中存在SQL注入的风险。为了安全起见，推荐使用参数化查询或预处理语句，通过绑定参数来避免这种风险。Python中的mysql-connector-python库支持这些功能。下面是一个例子：
cursor.execute("INSERT INTO users (username, email) VALUES (%s, %s)", (username, email))
此外，确保在执行插入操作之前，已经正确地连接到MySQL数据库，并且已经选择或创建了相应的数据库。在Python中，可以使用mysql-connector-python库来实现这一点：
import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(host='localhost', database='testdb', user='root', password='password')
cursor = conn.cursor()
最后，记得在完成所有操作后，关闭游标和连接以释放资源：
cursor.close()
conn.close()
通过遵循这些步骤，你可以安全有效地将从JSON数据中提取的信息存储到MySQL数据库中。
② 用python爬到的数据导入的mysql数据库中变成一个.ibd文件
在数据库管理中，InnoDB是MySQL使用最广泛的默认存储引擎，其数据存储以.ibd文件为后缀。这些文件由页构成，每页的结构包含页头、页身和页尾，页头和页尾固定，页身则存放实际数据。页的大小默认为16k，文件整体大小必定是16k的整数倍。通过页头、页身和页尾的结构设计，InnoDB实现了高效的数据管理和存储。
查看存储于.ibd文件中的表，可启动MySQL服务并加载文件，接着通过工具如Navicat连接数据库，即可查看文件内的表及数据。如果数据库表使用的是除InnoDB之外的其他存储引擎，文件形式将发生变化，而非.ibd文件。
MySQL支持多种存储引擎，InnoDB只是其中之一。根据所选存储引擎的不同，数据库文件的格式和管理方式也相应不同。了解这些差异有助于更灵活地管理和使用MySQL数据库。
③ python连接MySQL数据库问题 cursor( ) 、execute（）和fetchall( )方法的作用
cucursor()方法的作用？获取操作游标
- execute方法的作用？执行SQL,括号里的是sql语句
- fetchall()方法滴作用？返回查询到的所有记录