在前几篇 Python 实战中，我们直接把爬虫获取到的数据存储到 excel 文件或者 csv 文件中。今天，我们将爬虫获取到的数据存储到数据库中。

而存到数据库中，我们可以选择 MySQL、PostgreSQL、SqLite、Sql Server 等数据库。

在这些数据库中 SqLite 最轻量级、不需要配置，Python 自带 SQLite ，今天我们选择将爬虫获取到的数据存到 SQLite 数据库中，以便以后进行查询和分析。

一、SQLite 简介

SQLite 是一个轻量级的关系型数据库，它是一个开源的嵌入式数据库引擎。SQLite 占用资源非常少，通常用于嵌入式应用程序和移动设备，也经常被用作桌面应用程序的本地数据库。由于其小巧和便携性，SQLite 成为了许多开发人员的首选数据库。

二、创建sqlite数据库

Python 的标准库中包含了一个名为 sqlite3 的模块，可以用于访问 SQLite 数据库。要使用 SQLite，只需在 Python 代码中导入 sqlite3 模块即可。

# 导入模块
import sqlite3

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('sqlite_test.db')

# 创建一个游标对象，用于执行 SQL 语句
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE person
       (id varchar(20) PRIMARY KEY,
        name varchar(20));''')

# 新增
cursor.execute("INSERT INTO person (id, name) VALUES ('1', '张三')")
cursor.execute("INSERT INTO person (id, name) VALUES ('2', '李四')")
cursor.execute("INSERT INTO person (id, name) VALUES ('3', '王五')")

# 关闭 cursor
cursor.close()
# 提交当前事务
conn.commit()
# 关闭连接
conn.close()

在同一级文件目录下，可以查看刚才执行程序后生成的数据库文件，截图如下：

三、数据库图形化工具

我们可以通过 SQLiteStudio、Navicat for SQLite 等图形化工具，或者在 Pycharm 中安装 Database Navigator 插件，直观的查看数据库表结构和数据。

本文使用 SQLiteStudio 图形化工具。

1、SQLiteStudio

• GitHub 开源地址：https://github.com/pawelsalawa/sqlitestudio
• 下载地址 1：https://sqlitestudio.pl/
• 下载地址 2：https://github.com/pawelsalawa/sqlitestudio/releases

下载、安装、打开 SQLiteStudio，连接刚才生成的sqlite_test.db数据库文件，打开person表，就可以直观的看到刚才写入到数据库中的数据。

2、Database Navigator插件

也可以在 Pycharm 中安装 Database Navigator 插件，查看数据库表结构和数据。

四、爬虫实战

以爬取王者荣耀官网展示的 117 个英雄，保存到 SQLite 数据库为例。

打开王者荣耀官网——英雄资料网页，url 为https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml

打开开发者工具，查看 Network 中的请求，找到heroist.json这个请求，在 Headers 里可以找到请求 url 为https://pvp.qq.com/web201605/js/herolist.json

在 Response 里可以看到返回的是 117 个英雄的属性，我们只保存其中的ename 、cname、 title 、skin_name4 个字段到本地数据库。

分析完成，开始写爬虫代码和保存到 SQLite 数据库的代码。

完整代码如下：

import requests
import pandas as pd
import sqlite3

url = "https://pvp.qq.com/web201605/js/herolist.json"
response_json = requests.get(url).json()
df = pd.json_normalize(response_json, errors='ignore')

# 选择保存的列
df = df.loc[:, ['ename', 'cname', 'title', 'skin_name']]

# 创建一个SQLite数据库连接
conn = sqlite3.connect('herolists.db')

# 将DataFrame写入SQLite数据库
df.to_sql('herolists_table', conn, if_exists='replace', index=False)

# 提交更改并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

上面代码的执行逻辑如下：

1. 导入所需的库：requests（用于发送 HTTP 请求），pandas（用于处理数据）和 sqlite3（用于连接 SQLite 数据库）。
2. 定义 API 的 URL。
3. 使用 requests.get() 方法获取 API 的响应，并使用 json() 方法将其转换为 JSON 格式。
4. 使用 pd.json_normalize() 方法将 JSON 数据转换为 Pandas DataFrame。
5. 选择要保存的列（ename、cname、title 和 skin_name）。
6. 使用 sqlite3.connect() 方法创建一个 SQLite 数据库连接。
7. 使用 df.to_sql() 方法将 DataFrame 写入 SQLite 数据库。if_exists='replace' 参数表示如果表已存在，则替换它。index=False 参数表示不包含索引列。
8. 使用 conn.commit() 方法提交更改，并使用 conn.close() 方法关闭连接。

五、查看数据

使用 SQLiteStudio 图形化工具，连接刚才生成的herolists.db数据库文件，打开herolists_table表，就可以直观的看到刚才写入到数据库中的数据，117 条数据已经保存到 SQLite 数据库。

六、总结

在这个 Python 实战中，我们学习了如何将爬虫获取到的数据存储到数据库中。首先，我们使用requests库获取了 API 的数据，并将其转换为 JSON 格式。然后，我们使用pandas库将 JSON 数据转换为 DataFrame，并从中选择了需要保存的列。接下来，我们使用sqlite3库创建了一个 SQLite 数据库连接，并将 DataFrame 写入到了数据库中。最后，我们提交了更改并关闭了连接。

通过这个实战，我们学会了如何使用 Python 将爬虫获取到的数据存储到 SQLite 数据库中。这为我们在实际项目中处理和分析数据提供了很大的便利。然而，这仅仅是一个简单的示例，实际项目中可能需要处理更复杂的数据和数据库。因此，我们需要不断学习和探索，以提高自己的数据处理能力。

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