极客笔记MySQL 数据库：网络爬虫与数据搜索
在本文中，我们将介绍MySQL数据库中如何使用网络爬虫进行特定页面数据的获取，以及如何将所获数据进行搜索。
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背景
网络爬虫已经成为了当今社会中非常重要的工具，在数据获取、市场分析、廣告投放等领域得到广泛应用。但是大多数爬取数据的爬虫只是存储和展示数据，很少进行数据搜索（search）。那么如何利用爬虫并结合MySQL数据库的特点，实现搜索呢？
爬虫获取数据
在MySQL中进行数据搜索，首先需要将相关数据导入数据库。我们可以利用Python语言编写爬虫程序，将所需数据抓取。以下是一个简单的Python程序示例，爬取百度新闻首页经济频道中关键字为“贸易”的新闻其标题和URL：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
# 获取“贸易”在百度新闻经济频道的新闻列表
url = 'http://news.baidu.com/finance'
payload = {'word': '贸易'}
r = requests.get(url, params=payload)
# 解析网页，获取新闻标题和URL
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
article_list = soup.find_all('div', {'class': 'col-md-8 middle-col'})
news_list = article_list[0].find_all('a', {'target': '_blank'})
data = []
for news in news_list:
title = news.text.strip()
url = news.get('href')
if title and url:
data.append((title, url))
# 将数据存入MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='', db='news')
cursor = conn.cursor()
for item in data:
sql = "INSERT INTO news (title, url) VALUES (%s, %s)"
cursor.execute(sql, item)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
在上面的代码中，我们首先使用requests库获取了经济频道中“贸易”新闻的列表，然后利用BeautifulSoup库对HTML页面进行解析得到了新闻标题和URL，最后将得到的数据存储在MySQL数据库中。
数据搜索
在将数据存储到MySQL数据库中后，我们可以利用MySQL自带的全文搜索（Full-Text Search）技术进行快速检索。全文搜索技术除支持对单个关键词进行搜索之外，还支持对多个关键词进行搜索，并且可以对搜索结果进行排名。
假设我们已经存储了大量新闻数据，如何进行全文搜索呢？以下是一个简单的全文搜索示例，搜索关键字为“贸易”的新闻标题：
SELECT * FROM news WHERE MATCH(title) AGAINST('贸易' IN BOOLEAN MODE);
在上面的代码中，我们使用了MySQL的MATCH AGAINST语法进行全文搜索，并且设置了BOOLEAN MODE模式，这样就可以支持对多个关键词进行搜索。
数据索引
为了提高全文搜索的效率，我们需要对数据表中的某些列进行索引。我们可以在MySQL中使用CREATE INDEX语法来建立索引，例如：
ALTER TABLE news ADD INDEX(title);
以上命令将对news表中的title列建立索引，这样在进行全文搜索时效率会得到很大提升。
总结
通过本文，我们了解了如何借助MySQL数据库进行网络数据的爬取和搜索，首先需要使用Python编写网络爬虫，并将所获数据存储在MySQL数据库中。然后，通过使用MySQL自带的全文搜索技术，并对数据表中的某些列进行索引，实现全文搜索功能，从而提高搜索效率。这种方法可以广泛应用于各种大数据场景，例如搜索引擎、电商网站等，在实际应用中具有广泛的价值。