Sublime结合Python批量写入MySQL数据_适合接口爬虫日志自动化记录

sublime text搭配python脚本能高效批量写入mysql数据,实现接口爬虫日志的自动化记录。1.使用sublime text轻便快捷,配合pymysql等库快速编写脚本,并支持直接运行;2.采用executemany()方法批量插入数据,显著提升效率,避免单条insert性能差的问题;3.设计规范的日志表结构,包含id、timestamp、endpoint、status_code等关键字段,便于后续分析;4.通过linux的cron或windows任务计划实现定时执行脚本,如每5分钟运行一次;5.注意数据库连接关闭、去重处理、分批写入及异常捕获等细节,确保脚本稳定可靠。

Sublime结合Python批量写入MySQL数据_适合接口爬虫日志自动化记录

直接说重点:用 sublime text 搭配 python 脚本批量写入 MySQL 数据,是处理接口爬虫日志自动化记录的一种轻量但高效的方法。不需要复杂的框架,只要写好脚本,就能实现定时日志入库,省时又省心。

Sublime结合Python批量写入MySQL数据_适合接口爬虫日志自动化记录


一、为什么用 Sublime + Python 写 MySQL 批量插入?

很多人写爬虫日志喜欢用 pycharm 或者 jupyter,但如果你只是想快速写个脚本定时记录接口数据,Sublime Text 其实更轻便。它启动快、语法高亮清晰,配合 Python 的 pymysql 或 mysql-connector-python,写个批量插入脚本几分钟就能搞定。

而且,Sublime 支持自定义构建系统,你可以直接在编辑器里运行 Python 脚本,不用频繁切换终端,效率更高。

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Sublime结合Python批量写入MySQL数据_适合接口爬虫日志自动化记录


二、数据格式与插入方式:别一股脑 insert into

写入 MySQL 时,最忌讳的是每次插入一条数据都执行一次 INSERT INTO。这样不仅慢,还容易拖垮数据库性能。

推荐使用 批量插入 的方式,比如用 executemany() 方法。举个例子:

Sublime结合Python批量写入MySQL数据_适合接口爬虫日志自动化记录

import pymysql  data = [     ('2024-04-01 10:00:00', '/api/login', 200),     ('2024-04-01 10:05:00', '/api/user', 200),     ('2024-04-01 10:10:00', '/api/logout', 401) ]  conn = pymysql.connect(     host='localhost',     user='root',     password='password',     database='logs' ) cursor = conn.cursor()  sql = "INSERT INTO api_logs (timestamp, endpoint, status_code) VALUES (%s, %s, %s)" cursor.executemany(sql, data) conn.commit()

这样一次性插入多条记录,效率能提升几倍甚至几十倍。


三、日志结构设计:字段别乱来,得方便后续分析

写入 MySQL 前,先想好你的日志结构。一个基本的接口日志表可以包含以下字段:

  • id:主键,自增
  • timestamp:时间戳,记录请求时间
  • endpoint:接口地址,比如 /api/login
  • status_code:http 状态码
  • response_time:接口响应时间(可选)
  • ip:客户端 IP(可选)

字段别乱加,但关键信息要保留,不然后期查日志会很头疼。


四、定时任务怎么加?别忘了自动化

写好脚本后,别忘了让它自动运行。你可以用系统的定时任务工具,比如 linux 的 cron 或 windows 的任务计划程序。

以 Linux 为例,在终端输入:

crontab -e

然后添加一行:

*/5 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/your_script.py

这表示每 5 分钟运行一次你的脚本,自动记录爬虫接口日志。


五、常见坑点提醒

  • 数据库连接记得关,不然容易连接数爆掉
  • 日志数据写入前最好做一下去重或判断,避免重复入库
  • 如果数据量特别大,考虑分批写入,别一次性塞太多
  • try…except 包住数据库操作,出错也能继续执行

基本上就这些,用 Sublime 写 Python 脚本批量写入 MySQL,虽然简单,但细节处理不好也容易出问题。只要结构清晰、逻辑合理,日常记录接口日志完全够用。

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