本人菜鸡，有什么错误，还望大家批评指出，最近在更新python的爬虫系列，○( ＾皿＾)っHiahiahia…

该系列暂时总共有3篇文章，连接如下

【python】爬虫篇：python连接postgresql（一）： https://blog.csdn.net/lsr40/article/details/83311860

【python】爬虫篇：python对于html页面的解析（二）： https://blog.csdn.net/lsr40/article/details/83380938

【python】爬虫篇：python使用psycopg2批量插入数据（三）： https://blog.csdn.net/lsr40/article/details/83537974

根据前两篇的思路，我们已经将html页面解析成功，接下来就是insert插入数据库，总所周知1W条数据一条一条插入，肯定是比一次性插入1W条来得慢的，所以最好要考虑到 批量插入数据库 ，既可以缓解数据库的压力，又能加快速度。

psycopg2的文档： http://initd.org/psycopg/docs/

# 插入数据库的方法
def insertManyRow(strings):
    # 这里就不需要遍历了，因为executemany接受
    # for index in range(len(rows)):
        conn_2 = psycopg2.connect(database="数据库", user="用户名", password="密码",
                                       host="ip",
                                       port="端口号")
        cur2 = conn_2.cursor()
        sql2 = "INSERT INTO test(字段1,字段2,字段3,字段4,字段5) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s)"
        cur2.executemany(sql2, strings)
        conn_2.commit()
        conn_2.close()
    except Exception as e:
        print("执行sql时出错：%s" % (e))
        conn_word_2.rollback()
        conn_2.close()

关于这个strings可以传入什么样的参数类型？见如下代码：

# 第一种：strings可以是
strings = ({'num': 0, 'text': 'Zero'},
         {'num': 1, 'text': 'Item One'},
         {'num': 2, 'text': 'Item Two'},
         {'num': 3, 'text': 'Three'})
cur.executemany("INSERT INTO test VALUES (%(num)d, %(text)s)", rows)
# 第二种：strings可以是，我测试的时候是第二种速度更快，但是应该没有快多少
strings = [[0,'zero'],[1,'item one'],[3,'item two']]
sql2 = "INSERT INTO test(num,text) VALUES(%s,%s)"
cur.executemany(sql,strings)

理论上来说，插入就批量插入就好了，不要搞什么多线程，但是如果是多线程获取数据的话，看起来也只能每个线程各自往数据库中插入 （下一篇文章会使用其他技术来解决这个问题） ，但是请注意数据库连接有限，在使用的时候注意看下数据库连接被占了多少，是否有释放连接！

因此来总结下这整套方案用的东西和缺点：

1、先从数据库查出数据

2、将每条数据通过urllib和python多线程的方式请求到页面

3、通过bs4或者xpath或者其他的html页面解析的方式去解析到我想要的东西

4、将我想要的东西一批一批的传入批量插入数据库的代码中，然后执行批量插入

每个点会遇到的问题：

1、从数据库，我一次性查出200W条数据，python报了个 内存溢出 的错误，我一直不太清楚python的内存机制，其实java我也没有非常清晰，希望以后会有机会多学学！ 可以写个循环，（在sql里面做排序，然后limit偏移量叠加）就像做java的分页功能一样，每次处理一页的数据，处理完再从数据库查询下一页（这种方式在 该系列的第一篇文章中有提到，用offset和limit实现 ）。当然我认真搜索了下，发现了 executemany方法， 也就是说，我可以查询全部数据，但是并不用一次性全部加载出来，分批加载就可以（这里我没实际测试过会不会内存溢出，但是我想应该是不会溢出，毕竟不是一次性将全部数据取出），每次调用executemany，返回的结果相当于有一个游标往下偏移，就是不会查出重复数据，这样也是能够满足我的需求的。

executemany 的API： http://initd.org/psycopg/docs/cursor.html?highlight=fetchmany#cursor.fetchmany ，

代码如下：

if __name__ == '__main__':
    conn = psycopg2.connect(database="数据库", user="用户名", password="密码",
                                   host="ip",
                                   port="端口")
    cur = conn.cursor()
    # 查询条件
    sql = "查询全量数据的sql"
    cur.execute(sql)
    # 手动给定循环次数5次
    for i in range(5):
        # 每次查询1000条数据
        rows = cur.fetchmany(size=1000)
        print('第{i}次拉取到数据'.format(i=i+1))
        for row in rows:
            print(row)
    conn.close()

2、这步就考虑用多线程还是多进程，每个线程（进程）的数据从哪来，必须不能重复；有时候在请求页面的时候会 假死（卡住） ，相应的api是否有timeout时间，例如我用的 urllib. request.urlopen(url,timeout=5) 就有这样的参数；还有一点，是否会被 封号 ，多久解封，我在做的这个是，今天被封，得等到明天才能再用，所以得有多个ip或者伪装自己的方式，并且要做爬取该文章的时候是否已经被封了，如果被封了可以发警报或者停止继续爬等等，避免浪费资源。

3、解析的方式很多，在能接受消耗资源的情况下，哪种更快？是否有更好的方式来获取 （该系列第二篇文章有介绍） ？解析出来的数据如何拼接，传递到下一个方法 （ 我会在下一篇文章来谈谈这个点 ） 是这个阶段要考虑的问题。

4、批量插入数据库，该篇文章提供了一种方法，就是解析完之后把数据List加到一个外层的List列表中（List嵌套，类似如上代码strings的第二种方式），传入批量插入的代码中执行 executemany ，然后我看到除了 executemany 之外还有一个 execute_batch ，并且可以设置 page_size （默认值是100），这是一次能插入100条数据，然后插入多个批次固定条数的sql，我自己没有测试过，因为我每个批次数据量不大，但是看stackoverflow上，有这么一段话。

大概的意思就是说在他的测试中execute_batch的性能是executemany的两倍，并且可以调整每次插入的数据条数（page_size）。

链接在这里： https://stackoverflow.com/questions/2271787/psycopg2-postgresql-python-fastest-way-to-bulk-insert

总结：到此，结构如下

然鹅我还是想要插入数据库线程只有一条。。。。也就是多个线程是否能够把数据放入一个统一的地方，然后单独启动一条线程，把这个地方的数据批量插入数据库？

欲知后事如何，且听下回分解！

好了标准结尾，菜鸡一只，如果有更好的思路或者不明白的问题可以给我评论，但求轻喷~