Python爬虫抓取的数据怎么快速存数据库，导入过程那些坑和小技巧分享

主要是根据我在知乎上看到的一些高赞回答，如何优雅地将爬虫数据存入数据库”、“爬虫数据入库的坑你踩过几个”，还有CSDN博客上一些程序员分享的实际项目经验，再加上我自己平时写爬虫时的一些体会,综合起来聊一聊。

最直接的问题就是，爬下来的数据怎么放进数据库，很多人一开始的想法是，我一边爬，一边就往数据库里插数据，比如用Python的requests库拿到数据，解析出来，然后立刻用pymysql或者sqlite3这样的库写一条INSERT语句把数据存进去，这种方法对于数据量特别小，或者只是自己测试玩玩的时候是没问题的，但一旦数据量上来，或者爬取速度变快,问题就一大堆了。

第一个大坑就是速度太慢，你想想，每爬一条数据，就要和数据库建立一次连接、执行一次插入操作，这个网络IO的开销是巨大的，数据库每次处理一条插入请求，也会有很多内部操作，非常耗费资源，可能你爬虫本身爬数据很快，但全卡在入库这个环节了,效率极低。

那怎么办呢？这时候就要用到“批量插入”这个小技巧了，别一条一条地插，先把爬下来的数据攒一攒，比如攒够100条或者500条，然后用一条SQL语句一次性插进去，在MySQL里，就是使用INSERT INTO table (column1, column2) VALUES (v1, v2), (v3, v4), ...这样的语法，这样做的好处是，大大减少了和数据库打交道的次数，效率能提升几十倍甚至上百倍，我记得有个博客叫“猿人学”的站长就详细写过对比测试,批量插入的速度优势是碾压式的。

批量插入又引出了第二个坑：数据重复和错误处理，你一条一条插入的时候，如果某条数据有问题，比如主键冲突了，或者某个字段格式不对，那么只是这一条失败，其他的可能还能继续，但如果你是批量插入100条，一旦其中一条数据有问题，很可能整个这一批100条数据都会插入失败，全部回滚，这就很头疼了,你很难知道到底是哪一条出了问题。

针对这个坑，有几个小技巧，第一，在攒批数据的时候，先做一轮数据清洗和去重，你可以用一个集合（set）来记录已经入库或者准备入库的主键，发现重复的就直接过滤掉，第二，对于可能出错的字段，提前做好校验，比如是不是空值、长度是否超了、格式对不对，第三，可以尝试使用更灵活的批量操作方式，比如MySQL支持INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE语句，如果主键冲突，它不是报错，而是转而执行更新操作，这对于爬取需要更新的数据非常有用，还有一种方法是使用事务，先把数据插入到一个临时表，然后再从临时表里把没有问题的数据INSERT到正式表里，把有问题的数据筛选出来单独处理，这个方法在知乎某个DBA的回答里被强烈推荐过，虽然多了一步,但数据安全性高很多。

第三个常见的坑是和数据库连接相关的，你的爬虫程序可能会运行很长时间，但数据库连接如果长时间闲置，可能会被数据库服务器主动关闭，当你下一次再想用这个旧的连接去插入数据时，就会报“连接已关闭”的错误，解决方法是使用连接池，像DBUtils或者SQLAlchemy这些库都提供了连接池的功能，它帮你管理一批数据库连接，当你需要的时候从池子里拿一个用，用完了放回去，池子会负责检查连接是否有效，如果失效了会重新建立,这样就避免了因为连接断开导致的意外错误。

第四个不算坑但很实用的技巧是关于数据库选择的，如果数据量不是特别大，结构也比较简单，一开始完全可以用SQLite这个轻量级数据库，它就是一个文件，不需要安装单独的数据库服务器，用Python内置的sqlite3模块就能操作，特别适合小型爬虫项目或者原型开发，等数据量大了，再迁移到MySQL或PostgreSQL也不迟，对于非结构化的数据，或者字段变化非常频繁的数据，可以考虑直接用MongoDB来存，它更灵活,不像关系型数据库需要先严格定义表结构。

还有一个细节要注意，就是字符编码问题，特别是爬取中文网站时，确保你的数据库、表以及连接器的编码都设置为utf8mb4，这样才能完整支持所有中文生僻字和表情符号，避免出现乱码,这个坑几乎每个新手都会踩一次。

快速存数据库的核心就是“批量插入”，而过程中要避开的主要是“重复与错误处理”和“连接管理”这两个大坑，技巧就是做好事前清洗、利用好数据库的高级语句、并使用连接池，这些东西说起来简单，但真正在项目里做好,能省去很多后期排查问题的麻烦。