利用mssql进行x宝搜索的尝试-猿码集

1.前言

mssql是一种关系型数据库管理系统，常用于企业应用场景中。在数据处理和查询方面，它具有很高的速度和可靠性。而x宝，作为中国最大的C2C网购平台，有着海量的商品和订单信息。对于商家和数据分析人员来说，如果能够快速高效地查询并提取信息，无疑会大大提高工作效率和商业竞争力。

本文将以一个具体案例为例，演示如何通过mssql进行x宝搜索。

2.案例介绍

2.1 数据准备

以搜索"女性口红"为例，我们需要先获取x宝的搜索结果，才能进行进一步的筛选和处理。因此，我们需要利用网络爬虫的方式，抓取搜索页面的HTML源码，将其保存为本地文件。本案例中，我们使用python的requests和beautifulsoup库来完成这个任务。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://s.taobao.com/search?q=%E5%A5%B3%E6%80%A7%E5%8F%A3%E7%BA%A2'
#设置请求头部信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
#发送请求获取源码
res = requests.get(url, headers=headers)
html = res.text
#使用beautifulsoup解析HTML
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
#保存为本地文件
with open('taobao_sales.html', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(soup.prettify())

运行完毕后，结果保存为本地文件"taobao_sales.html"。

2.2 数据清洗

由于爬取的HTML源码包含了大量的无用信息，需要进行数据清洗。具体方法包括：

利用beautifulsoup将HTML源码解析为DOM树结构，过滤掉无用标签和属性

提取出需要的数据部分并保存为json格式，方便后续调用

import json
with open('taobao_sales.html','r',encoding='utf-8') as f:
    html = f.read()
soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
# 提取指定标签内容
items = soup.find_all('div', class_='items')
result = []
for item in items:
    try:
        # 商品ID
        nid = item.find('a').get('data-nid')
        # 商品标题
        title = item.find('a').get('title')
        # 价格
        price = item.find('div', class_='price').get_text().strip()
        # 图片地址
        pic_url = item.find('img').get('data-src')
        # 月销量
        sales = item.find('div', class_='deal-cnt').get_text().replace('人收货', '').strip()
        # 商家名
        shop_name = item.find('div', class_='shop').get_text().strip()
        # 商家地址
        shop_addr = item.find('div', class_='location').get_text().strip()
        # 存放为字典格式
        result.append({'nid': nid, 'title': title, 'price': price,
                       'pic_url': pic_url, 'sales': sales, 'shop_name': shop_name, 'shop_addr': shop_addr})
    except:
        continue
# 存放为json格式
json_str = json.dumps(result, ensure_ascii=False)
with open('taobao_sales.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(json_str)

运行完毕后，结果保存为本地文件"taobao_sales.json"。

2.3 数据导入

在mssql中进行数据处理前，需要先将JSON格式的文件导入数据库中。这里我们新建一个名为"taobao"的数据库，在其中新建一个名为"sales"的表格，用于存放搜索结果。

--新建数据库
CREATE DATABASE taobao;
--新建表格sales
USE taobao;
CREATE TABLE sales (
    nid varchar(16),
    title varchar(255),
    price varchar(16),
    pic_url varchar(255),
    sales int,
    shop_name varchar(255),
    shop_addr varchar(255),
    PRIMARY KEY(nid)
);

然后，我们将json文件中的内容导入到"sales"表格中。

USE taobao;
BULK INSERT sales
FROM 'C:\taobao_sales.json'
WITH (FORMAT = 'JSON', CODEPAGE = 65001);

运行完毕后，数据已成功导入mssql数据库中。

3. 数据查询

3.1 基础查询

在mssql中，我们可以使用SELECT语句来进行基本的数据查询。例如，我们可以查询全网销量最高的前10个商品：

USE taobao;
SELECT TOP 10 * FROM sales
ORDER BY sales DESC;

此时，我们会发现结果是按照销量从高到低排序的，并且只显示前10个商品。

3.2 条件查询

除了基础查询，我们还可以添加查询条件来获取指定范围内的数据。例如，我们可以查询价格在20元到40元之间的商品：

USE taobao;
SELECT * FROM sales
WHERE price BETWEEN 20 AND 40;

这样，我们就可以得到价格符合条件的所有商品信息。

3.3 多表联查

在实际业务中，往往需要通过多个表来获取更全面的信息。在mssql中，我们可以通过JOIN语句来实现多表联查。例如，在本案例中，我们需要获取每个商家的所在地和评分等信息，因此需要联查两个表格：sales和shops。

USE taobao;
SELECT a.*, b.shop_addr, b.shop_score FROM sales a
INNER JOIN shops b ON a.shop_name=b.shop_name;

这样，我们就可以得到各个商家的详细信息，并进行进一步的数据分析和挖掘。

4. 总结

通过本文的案例演示，我们可以看出，mssql对于大规模数据的处理和查询具有很高的效率和灵活性。通过结合x宝搜索结果的实例，我们可以更好地理解mssql的使用方法，并将其应用到更广泛的数据领域中。

利用mssql进行x宝搜索的尝试