欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

基于python爬蟲數(shù)據(jù)處理(詳解)

 更新時間：2017年06月10日 09:26:13   投稿：jingxian  
下面小編就為大家?guī)硪黄趐ython爬蟲數(shù)據(jù)處理(詳解)。小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

一、首先理解下面幾個函數(shù)

設置變量 length()函數(shù) char_length() replace() 函數(shù) max() 函數(shù)

1.1、設置變量 set @變量名=值

set @address='中國-山東省-聊城市-莘縣';
select @address

1.2 、length()函數(shù) char_length()函數(shù)區(qū)別

select length('a')
,char_length('a')
,length('中')
,char_length('中')

1.3、 replace() 函數(shù) 和length()函數(shù)組合

set @address='中國-山東省-聊城市-莘縣';
select @address
,replace(@address,'-','') as address_1
,length(@address) as len_add1
,length(replace(@address,'-','')) as len_add2
,length(@address)-length(replace(@address,'-','')) as _count

etl清洗字段時候有明顯分割符的如何確定新的數(shù)據(jù)表增加幾個分割出的字段

計算出com_industry中最多有幾個 - 符 以便確定增加幾個字段 最大值+1 為可以拆分成的字段數(shù) 此表為3 因此可以拆分出4個行業(yè)字段 也就是4個行業(yè)等級

select max(length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))) as _max_count
from etl1_socom_data

1.4、設置變量 substring_index()字符串截取函數(shù)用法

set @address='中國-山東省-聊城市-莘縣';
select 
substring_index(@address,'-',1) as china,
substring_index(substring_index(@address,'-',2),'-',-1) as province,
substring_index(substring_index(@address,'-',3),'-',-1) as city,
substring_index(@address,'-',-1) as district

1.5、條件判斷函數(shù) case when

case when then when then else 值 end as 字段名

select case when 89>101 then '大于' else '小于' end as betl1_socom_data

二、kettle轉換etl1清洗

首先建表 步驟在視頻里

字段索引 沒有提 索引算法建議用BTREE算法增強查詢效率

2.1.kettle文件名：trans_etl1_socom_data

2.2.包括控件：表輸入>>>表輸出

2.3.數(shù)據(jù)流方向：s_socom_data>>>>etl1_socom_data

kettle轉換1截圖

2.4、表輸入2.4、SQL腳本 初步清洗com_district和com_industry字段

select a.*,
case when com_district like '%業(yè)' or com_district like '%織' or com_district like '%育' then null else com_district end as com_district1
,case when com_district like '%業(yè)' or com_district like '%織' or com_district like '%育' then concat(com_district,'-',com_industry) else com_industry end as com_industry_total
,replace(com_addr,'地 址：','') as com_addr1
,replace(com_phone,'電 話：','') as com_phone1
,replace(com_fax,'傳 真：','') as com_fax1
,replace(com_mobile,'手機：','') as com_mobile1
,replace(com_url,'網(wǎng)址：','') as com_url1
,replace(com_email,'郵箱：','') as com_email1
,replace(com_contactor,'聯(lián)系人：','') as com_contactor1
,replace(com_emploies_nums,'公司人數(shù)：','') as com_emploies_nums1
,replace(com_reg_capital,'注冊資金：萬','') as com_reg_capital1
,replace(com_type,'經(jīng)濟類型：','') as com_type1
,replace(com_product,'公司產(chǎn)品：','') as com_product1
,replace(com_desc,'公司簡介：','') as com_desc1
from s_socom_data as a

2.5、表輸出

表輸出設置注意事項

注意事項：

① 涉及爬蟲增量操作 不要勾選裁剪表選項

②數(shù)據(jù)連接問題 選擇表輸出中表所在的數(shù)據(jù)庫

③字段映射問題 確保數(shù)據(jù)流中的字段和物理表的字段數(shù)量一致 對應一致

三、kettle轉換etl2清洗

首先建表增加了4個字段 演示步驟在視頻里

字段索引 沒有提 索引算法建議用BTREE算法增強查詢效率

主要針對etl1 生成的新的com_industry進行字段拆分 清洗

3.1.kettle文件名：trans_etl2_socom_data

3.2.包括控件：表輸入>>>表輸出

3.3.數(shù)據(jù)流方向：etl1_socom_data>>>>etl2_socom_data

注意事項：

① 涉及爬蟲增量操作 不要勾選裁剪表選項

②數(shù)據(jù)連接問題 選擇表輸出中表所在的數(shù)據(jù)庫

③字段映射問題 確保數(shù)據(jù)流中的字段和物理表的字段數(shù)量一致 對應一致

kettle轉換2截圖

3.4、SQL腳本 對com_industry進行拆分 完成所有字段清洗 注冊資金字段時間關系沒有進行細致拆解 調整代碼即可

select a.*,
case 
#行業(yè)為''的值 置為空
when length(com_industry)=0 then null
#其他的取第一個-分隔符之前
else substring_index(com_industry,'-',1) end as com_industry1,
case 
when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=0 then null
#'交通運輸、倉儲和郵政業(yè)-' 這種值 行業(yè)2 也置為null
when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=1 and length(substring_index(com_industry,'-',-1))=0 then null
when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=1 then substring_index(com_industry,'-',-1)
else substring_index(substring_index(com_industry,'-',2),'-',-1)
end as com_industry2,
case 
when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))<=1 then null
when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=2 then substring_index(com_industry,'-',-1)
else substring_index(substring_index(com_industry,'-',3),'-',-1)
end as com_industry3,
case 
when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))<=2 then null
else substring_index(com_industry,'-',-1)
end as com_industry4
from etl1_socom_data as a

四、清洗效果質量檢查

4.1爬蟲數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)和網(wǎng)站數(shù)據(jù)是否相符

如果本身工作是爬蟲和數(shù)據(jù)處理在一起處理，抓取的時候其實已經(jīng)判斷，此步驟可以省略，如果對接上游爬蟲同事，這一步首先判斷，不然清洗也是無用功，一般都要求爬蟲同事存儲請求的url便于后面數(shù)據(jù)處理查看數(shù)據(jù)質量

4.2計算爬蟲數(shù)據(jù)源和各etl清洗數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)量

注：SQL腳本中沒有經(jīng)過聚合過濾 3個表數(shù)據(jù)量應相等

4.2.1、sql查詢 下面表我是在同一數(shù)據(jù)庫中 如果不在同一數(shù)據(jù)庫 from 后面應加上表所在的數(shù)據(jù)庫名稱

不推薦數(shù)據(jù)量大的時候使用

select count(1) from s_socom_data
union all
select count(1) from etl1_socom_data
union all
select count(1) from etl2_socom_data

4.2.2 根據(jù) kettle轉換執(zhí)行完畢以后 表輸出總量對比

kettle表輸出總數(shù)據(jù)量

4.3查看etl清洗質量

確保前兩個步驟已經(jīng)無誤，數(shù)據(jù)處理負責的etl清洗工作自查開始 針對數(shù)據(jù)源清洗的字段 寫腳本檢查 socom網(wǎng)站主要是對地區(qū) 和行業(yè)進行了清洗 對其他字段做了替換多余字段處理 ，因此采取腳本檢查，

找到page_url和網(wǎng)站數(shù)據(jù)進行核查

where里面這樣寫便于查看某個字段的清洗情況

select * 
from etl2_socom_data 
where com_district is null and length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=3

http://www.socom.cn/company/7320798.html此頁面數(shù)據(jù)和etl2_socom_data表最終清洗數(shù)據(jù)對比

網(wǎng)站頁面數(shù)據(jù)

etl2_socom_data表數(shù)據(jù)

清洗工作完成。

以上這篇基于python爬蟲數(shù)據(jù)處理(詳解)就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

相關文章

最新評論