json与数据库

⑴ 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。

⑵ mysql和postgresql相比,对json的支持如何

Pg 对 json 的支持更为成熟。除了支持将查询结果转换为 json 格式，还能实现更丰富的操作，如在 Pg 中编写复杂的逻辑，配合 OpenResty 使用几个 nginx 模块搭建出轻量级高性能的微服务。

相比之下，MySQL 的 json 功能还处于起步阶段。虽然这有其劣势，比如需要使用较新版本（如 MySQL 5.7 及以上），且国内的技术环境可能无法及时跟进。然而，MySQL 的 json 功能与 Pg 相比，仍存在不少差距。在 MySQL 8.0 版本中，虽然有所增强，加入了一些如 JSON_ARRAYAGG() 和 JSON_OBJECTAGG() 等函数，但整体上仍与 Pg 的 to_json() 和 json_to_record() 等功能有较大区别。

对于多数应用场景和常见函数的使用，两者的功能差异并不显着。在实际应用中，开发者可以根据具体需求和项目环境选择适合的数据库系统。然而，对于寻求更高性能、更强大的 json 操作能力的项目，Pg 无疑是更好的选择。