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全文目录：
-
- [🌟 开篇语](#🌟 开篇语)
- 上期回顾
- [为什么选 SQLite？](#为什么选 SQLite？)
- 核心概念速通
-
- [1. 什么是唯一键（Unique Key）？](#1. 什么是唯一键（Unique Key）？)
- [2. 什么是 Upsert（插入或更新）？](#2. 什么是 Upsert（插入或更新）？)
- [3. 什么是主键和自增 ID？](#3. 什么是主键和自增 ID？)
- 实战：从零搭建入库系统
-
- 项目结构
- [1. 表结构设计 (models.py)](#1. 表结构设计 (models.py))
- [2. 数据库管理器 (db_manager.py)](#2. 数据库管理器 (db_manager.py))
- [3. 入库管道 (pipeline.py)](#3. 入库管道 (pipeline.py))
-
- [Upsert SQL 详解](#Upsert SQL 详解)
- [插入 vs 更新判断](#插入 vs 更新判断)
- 批量处理优化
- [4. 运行入口 (run_import.py)](#4. 运行入口 (run_import.py))
- [5. 生成测试数据 (generate_test_data.py)](#5. 生成测试数据 (generate_test_data.py))
- 运行与验证
-
- [Step 1: 生成测试数据](#Step 1: 生成测试数据)
- [Step 2: 第一次入库](#Step 2: 第一次入库)
- [Step 3: 再跑一次（幂等性测试）](#Step 3: 再跑一次（幂等性测试）)
- 进阶技巧
-
- [1. 组合唯一键（多字段去重）](#1. 组合唯一键（多字段去重）)
- [2. 部分字段更新（不覆盖某些字段）](#2. 部分字段更新（不覆盖某些字段）)
- [3. 软删除（不真删数据）](#3. 软删除（不真删数据）)
- [4. 数据版本控制](#4. 数据版本控制)
- 性能优化建议
-
- [1. 索引不是越多越好](#1. 索引不是越多越好)
- [2. 事务批量提交](#2. 事务批量提交)
- [3. 使用 executemany](#3. 使用 executemany)
- [常见问题 FAQ](#常见问题 FAQ)
- [实战建议 💡](#实战建议 💡)
-
- [1. 表设计原则](#1. 表设计原则)
- [2. 字段类型选择](#2. 字段类型选择)
- [3. 日志与监控](#3. 日志与监控)
- [4. 定期维护](#4. 定期维护)
- 完整示例：真实爬虫集成
- [验收标准 ✅](#验收标准 ✅)
- [下期预告 🔮](#下期预告 🔮)
- [完整代码总结 📦](#完整代码总结 📦)
- 总结
- [🌟 文末](#🌟 文末)
-
- [📌 专栏持续更新中｜建议收藏 + 订阅](#📌 专栏持续更新中｜建议收藏 + 订阅)
- [✅ 互动征集](#✅ 互动征集)
🌟 开篇语
哈喽，各位小伙伴们你们好呀～我是【喵手】。
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欢迎大家常来逛逛，一起学习，一起进步～🌟
我长期专注 Python 爬虫工程化实战 ，主理专栏 👉 《Python爬虫实战》：从采集策略 到反爬对抗 ，从数据清洗 到分布式调度 ，持续输出可复用的方法论与可落地案例。内容主打一个"能跑、能用、能扩展 "，让数据价值真正做到------抓得到、洗得净、用得上。
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上期回顾
上一节《Python爬虫零基础入门【第九章：实战项目教学·第4节】质量报告自动生成：缺失率/重复率/异常值 TopN！》我们搞定了质量报告生成器，能自动检测采集数据的缺失率、重复率和异常值。你会发现，采集到的数据如果只是堆在 JSONL 或 CSV 文件里，后续要查询、统计、去重都很麻烦。
今天我们要解决一个更实际的问题：如何把数据稳定地存到数据库里，而且反复跑也不会重复入库。
说白了，今天要做的就是给你的爬虫装个"保险箱"，数据进去后既安全又好查，关键是------跑多少次都不会乱。
为什么选 SQLite？
新手友好的三大理由
1. 零配置，开箱即用
python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('my_data.db') # 就这一行，数据库就建好了！不用装 MySQL 服务、不用配用户名密码、不用记端口号。一个 .db 文件就是整个数据库。
2. 轻量但不弱
- 单表几百万条数据完全没问题
- 支持索引、事务、外键（你需要的都有）
- Python 标准库自带
sqlite3模块，连 pip 都不用装
3. 便携性无敌
bash
# 数据库就是个文件，想备份？
cp my_data.db backup/ # 完事儿
# 想分享给同事？
scp my_data.db user@server:/path/ # 传过去就能用当然，SQLite 也有局限（并发写入弱、不适合超大规模），但对于爬虫项目来说，90% 的场景都够用了。
核心概念速通
1. 什么是唯一键（Unique Key）？
想象你采集新闻，同一篇新闻的 URL 是 https://example.com/news/123，如果你跑了两次爬虫，没有唯一键的话：
sql
-- 第一次入库
INSERT INTO news (url, title) VALUES ('https://example.com/news/123', '标题A');
-- 第二次又入库（完全重复！）
INSERT INTO news (url, title) VALUES ('https://example.com/news/123', '标题A');数据库里就有两条一模一样的记录了。唯一键就是用来防止这种情况的：
sql
CREATE TABLE news (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
url TEXT NOT NULL UNIQUE, -- 加了 UNIQUE，重复插入会报错
title TEXT
);这样第二次插入时，数据库会直接报错：UNIQUE constraint failed: news.url
2. 什么是 Upsert（插入或更新）？
但有时候你不想报错，而是想："如果这条 URL 已经存在，就更新它的内容；不存在才插入新记录"。
这就是 Upsert（Update + Insert）：
sql
INSERT INTO news (url, title, content)
VALUES ('https://example.com/news/123', '新标题', '新内容')
ON CONFLICT(url) DO UPDATE SET
title = excluded.title,
content = excluded.content,
updated_at = CURRENT_TIMESTAMP;翻译成人话：
- 如果
url冲突（已存在），就更新title和content - 如果不冲突，就正常插入新记录
这就是幂等性的关键！无论跑多少次，同一条 URL 在数据库里只有一条记录，而且内容保持最新。
3. 什么是主键和自增 ID？
sql
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT- 主键（Primary Key）：每行数据的唯一标识，不能重复，不能为空
- 自增（AUTOINCREMENT） ：插入时不用管
id，数据库自动分配递增的数字（1, 2, 3...）
为什么不直接用 URL 当主键？
URL 太长了（可能上百字符），用数字做主键查询更快。而且有些数据可能根本没 URL（比如评论），用自增 ID 更通用。
实战：从零搭建入库系统
项目结构
sqlite_pipeline/
├── db_manager.py # 数据库管理器（建表、连接池）
├── pipeline.py # 入库管道（插入、更新逻辑）
├── models.py # 表结构定义
├── run_import.py # 运行入口
└── test_data.jsonl # 测试数据1. 表结构设计 (models.py)
python
"""
数据表结构定义
原则：字段够用就好，别贪多
"""
# 新闻表的建表 SQL
NEWS_TABLE_SCHEMA = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS news (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
url TEXT NOT NULL UNIQUE, -- 唯一键：防止重复
title TEXT NOT NULL, -- 标题（必填）
content TEXT, -- 正文（可为空）
pub_time TEXT, -- 发布时间（存字符串，简单）
source TEXT, -- 来源
author TEXT, -- 作者
view_count INTEGER DEFAULT 0, -- 浏览量
-- 元数据字段
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, -- 入库时间
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, -- 更新时间
raw_html TEXT, -- 原始 HTML（可选，便于复现）
-- 索引会在后面单独创建
CHECK(length(title) > 0) -- 约束：标题不能为空字符串
);
"""
# 索引定义（提升查询速度）
NEWS_INDEXES = [
"CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_news_pub_time ON news(pub_time);",
"CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_news_source ON news(source);",
"CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_news_created_at ON news(created_at);"
]
def get_all_schemas():
"""获取所有建表语句"""
return {
'news': {
'table': NEWS_TABLE_SCHEMA,
'indexes': NEWS_INDEXES
}
}设计要点解析：
- 唯一键选择 ：用
url做唯一键，因为同一篇新闻的 URL 是稳定的 - 时间字段 ：
pub_time存字符串就行（2026-01-24），别纠结 SQLite 的日期类型 - 元数据 ：
created_at（第一次入库时间）和updated_at（最后更新时间）很有用，能追溯数据历史 - 原始 HTML：可选但推荐，万一解析错了可以重新跑
- CHECK 约束 ：防止标题是空字符串（
''）溜进来
2. 数据库管理器 (db_manager.py)
python
"""
数据库管理器：负责连接、建表、事务
"""
import sqlite3
from contextlib import contextmanager
from typing import Optional
import os
class DatabaseManager:
"""SQLite 数据库管理器"""
def __init__(self, db_path: str = 'spider_data.db'):
"""
初始化数据库管理器
Args:
db_path: 数据库文件路径
"""
self.db_path = db_path
self.conn:在目录存在
os.makedirs(os.path.dirname(os.path.abspath(db_path)), exist_ok=True)
# 初始化连接
self._init_connection()
def _init_connection(self):
"""初始化数据库连接"""
self.conn = sqlite3.connect(
self.db_path,
check_same_thread=False, # 允许多线程使用（但写入还是要加锁）
timeout=30.0 # 锁等待超时30秒
)
# 开启外键约束（SQLite 默认关闭的）
self.conn.execute("PRAGMA foreign_keys = ON;")
# 设置返回结果为字典（方便取值）
self.conn.row_factory = sqlite3.Row
print(f"✅ 数据库连接成功: {self.db_path}")
def create_tables(self, schemas: dict):
"""
创建表和索引
Args:
schemas: 表结构字典，格式见 models.py
"""
cursor = self.conn.cursor()
for table_name, schema_info in schemas.items():
# 1. 创建表
print(f"📋 创建表: {table_name}")
cursor.execute(schema_info['table'])
# 2. 创建索引
for index_sql in schema_info.get('indexes', []):
cursor.execute(index_sql)
print(f" └─ 索引创建成功")
self.conn.commit()
print("✅ 所有表和索引创建完成\n")
@contextmanager
def transaction(self):
"""
事务上下文管理器
用法:
with db.transaction():
db.execute("INSERT ...")
db.execute("UPDATE ...")
"""
try:
yield self.conn
self.conn.commit()
except Exception as e:
self.conn.rollback()
print(f"❌ 事务回滚: {e}")
raise
def execute(self, sql: str, params: tuple = ()):
"""执行 SQL 语句"""
cursor = self.conn.cursor()
cursor.execute(sql, params)
return cursor
def executemany(self, sql: str, params_list: list):
"""批量执行 SQL"""
cursor = self.conn.cursor()
cursor.executemany(sql, params_list)
return cursor
def close(self):
"""关闭数据库连接"""
if self.conn:
self.conn.close()
print("🔒 数据库连接已关闭")
# 便捷函数：获取一个全局 DB 实例
_db_instance = None
def get_db(db_path: str = 'spider_data.db') -> DatabaseManager:
"""获取数据库单例"""
global _db_instance
if _db_instance is None:
_db_instance = DatabaseManager(db_path)
return _db_instance设计亮点：
- 连接池简化版：单例模式，避免重复创建连接
- 事务管理器 ：用
with语句自动提交/回滚，代码更优雅 - Row Factory ：查询结果可以用字段名取值（
row['title']而不是row[1]） - 超时设置：避免死锁时卡死
3. 入库管道 (pipeline.py)
python
"""
数据入库管道：实现 Upsert 逻辑
"""
from typing import List, Dict, Any
from db_manager import DatabaseManager
import time
class SQLitePipeline:
"""SQLite 入库管道 - 支持幂等写入"""
def __init__(self, db: DatabaseManager, table_name: str = 'news'):
self.db = db
self.table_name = table_name
# 统计指标
self.stats = {
'insert_count': 0, # 新增记录数
'update_count': 0, # 更新记录数
'error_count': 0, # 失败记录数
'total_time': 0 # 总耗时
}
def process_item(self, item: Dict[str, Any]) -> bool:
"""
处理单条数据（插入或更新）
Args:
item: 数据字典，必须包含 url 字段
Returns:
成功返回 True，失败返回 False
"""
start_time = time.time()
try:
# 构造 Upsert SQL
sql = f"""
INSERT INTO {self.table_name}
(url, title, content, pub_time, source, author, view_count, raw_html)
VALUES
(:url, :title, :content, :pub_time, :source, :author, :view_count, :raw_html)
ON CONFLICT(url) DO UPDATE SET
title = excluded.title,
content = excluded.content,
pub_time = excluded.pub_time,
source = excluded.source,
author = excluded.author,
view_count = excluded.view_count,
raw_html = excluded.raw_html,
updated_at = CURRENT_TIMESTAMP;
"""
# 准备参数（失字段用 None 填充）
params = {
'url': item.get('url'),
'title': item.get('title'),
'content': item.get('content'),
'pub_time': item.get('pub_time'),
'source': item.get('source'),
'author': item.get('author'),
'view_count': item.get('view_count', 0),
'raw_html': item.get('raw_html')
}
# 执行插入/更新
cursor = self.db.execute(sql, params)
# 判断是插入还是更新
if cursor.lastrowid > 0:
self.stats['insert_count'] += 1
else:
self.stats['update_count'] += 1
self.db.conn.commit()
self.stats['total_time'] += time.time() - start_time
return True
except Exception as e:
self.stats['error_count'] += 1
print(f"❌ 入库失败: {item.get('url', 'N/A')} - {e}")
return False
def process_items_batch(self, items: List[Dict[str, Any]], batch_size: int = 100):
"""
批量处理数据（性能优化版）
Args:
items: 数据列表
batch_size: 每批次大小
"""
total = len(items)
print(f"📦 开始批量入库，共 {total} 条数据...")
for i in range(0, total, batch_size):
batch = items[i:i + batch_size]
with self.db.transaction():
for item in batch:
self.process_item(item)
# 进度提示
processed = min(i + batch_size, total)
print(f" ├─ 已处理 {processed}/{total} ({processed/total*100:.1f}%)")
self._print_summary()
def _print_summary(self):
"""打印统计摘要"""
print("\n" + "="*50)
print("📊 入库统计摘要")
print("="*50)
print(f"✅ 新增记录: {self.stats['insert_count']}")
print(f"🔄 更新记录: {self.stats['update_count']}")
print(f"❌ 失败记录: {self.stats['error_count']}")
print(f"⏱️ 总耗时: {self.stats['total_time']:.2f}秒")
if self.stats['insert_count'] + self.stats['update_count'] > 0:
avg_time = self.stats['total_time'] / (self.stats['insert_count'] + self.stats['update_count'])
print(f"📈 平均速度: {avg_time*1000:.2f}ms/条")
print("="*50 + "\n")核心逻辑解析：
Upsert SQL 详解
sql
INSERT INTO news (url, title, ...) VALUES (:url, :title, ...)
ON CONFLICT(url) DO UPDATE SET
title = excluded.title,
...ON CONFLICT(url)：检测到url冲突时触发excluded.title：指的是你刚才想插入的新值updated_at = CURRENT_TIMESTAMP：自动更新时间戳
插入 vs 更新判断
python
if cursor.lastrowid > 0:
# 新插入的记录，lastrowid 是新分配的 ID
self.stats['insert_count'] += 1
else:
# 更新操作，lastrowid 为 0
self.stats['update_count'] += 1批量处理优化
python
for i in range(0, total, batch_size):
batch = items[i:i + batch_size]
with self.db.transaction(): # 每100条一个事务
for item in batch:
self.process_item(item)为什么分批？
- 单条单事务太慢（每次都要写磁盘）
- 全部一个事务风险大（一条失败全回滚）
- 100条一批是个经验值，既快又稳
4. 运行入口 (run_import.py)
python
#!/usr/bin/env python3
"""
数据入库运行脚本
用法: python run_import.py test_data.jsonl
"""
import sys
import json
from pathlib import Path
from db_manager import DatabaseManager
from pipeline import SQLitePipeline
from models import get_all_schemas
def load_jsonl(filepath: str):
"""加载 JSONL 文件"""
data = []
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line_num, line in enumerate(f, 1):
line = line.strip()
if line:
try:
data.append(json.loads(line))
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"⚠️ 第{line_num}行解析失败: {e}")
return data
def main():
if len(sys.argv) < 2:
print("❌ 用法: python run_import.py <数据文件.jsonl>")
sys.exit(1)
input_file = sys.argv[1]
if not Path(input_file).exists():
print(f"❌ 文件不存在: {input_file}")
sys.exit(1)
# 1. 初始化数据库
print("🔧 初始化数据库...")
db = DatabaseManager('spider_data.db')
db.create_tables(get_all_schemas())
# 2. 加载数据
print(f"\n📂 加载数据: {input_file}")
items = load_jsonl(input_file)
print(f"✅ 加载完成，共 {len(items)} 条\n")
# 3. 批量入库
pipeline = SQLitePipeline(db, table_name='news')
pipeline.process_items_batch(items, batch_size=100)
# 4. 查询验证
print("🔍 验证入库结果...")
cursor = db.execute("SELECT COUNT(*) as total FROM news;")
total = cursor.fetchone()['total']
print(f"✅ 数据库当前共有 {total} 条记录\n")
# 5. 展示最新5条
print("📋 最新入库的5条数据:\n")
cursor = db.execute("""
SELECT id, url, title, created_at, updated_at
FROM news
ORDER BY id DESC
LIMIT 5;
""")
for row in cursor.fetchall():
print(f"ID: {row['id']}")
print(f" URL: {row['url']}")
print(f" 标题: {row['title']}")
print(f" 创建: {row['created_at']}")
print(f" 更新: {row['updated_at']}")
print()
db.close()
print("🎉 入库完成!")
if __name__ == '__main__':
main()5. 生成测试数据 (generate_test_data.py)
python
"""生成测试数据"""
import json
from datetime import datetime, timedelta
def generate_test_data():
"""生成100条测试新闻数据"""
data = []
# 第一批：50条正常数据
for i in range(50):
data.append({
'url': f'https://example.com/news/{i}',
'title': f'测试新闻标题 {i}',
'content': f'这是第{i}篇新闻的正文内容，包含了很多有价值的信息。' * 5,
'pub_time': (datetime.now() - timedelta(days=i)).strftime('%Y-%m-%d'),
'source': 'example.com',
'author': f'作者{i % 10}',
'view_count': 1000 + i * 10
})
# 第二批：10条重复URL（测试 Upsert）
for i in range(10):
data.append({
'url': f'https://example.com/news/{i}', # 和前面重复
'title': f'更新后的标题 {i}', # 标题改了
'content': f'内容也更新了 {i}',
'pub_time': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
'source': 'example.com',
'author': f'新作者{i}',
'view_count': 5000 + i * 100 # 浏览量涨了
})
# 第三批：40条新数据
for i in range(50, 90):
data.append({
'url': f'https://newsite.com/article/{i}',
'title': f'另一个站点的新闻 {i}',
'content': f'来自新站点的内容 {i}',
'pub_time': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
'source': 'newsite.com',
'author': f'记者{i % 5}'
})
# 保存为 JSONL
with open('test_data.jsonl', 'w', encoding='utf-8') as f:
for item in data:
f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + '\n')
print(f"✅ 生成 {len(data)} 条测试数据 → test_data.jsonl")
print(f" ├─ 50条正常数据")
print(f" ├─ 10条重复URL（用于测试Upsert）")
print(f" └─ 40条新数据")
if __name__ == '__main__':
generate_test_data()运行与验证
Step 1: 生成测试数据
json
python generate_test_data.py输出：
json
✅ 生成 100 条测试数据 → test_data.jsonl
├─ 50条正常数据
├─ 10条重复URL（用于测试Upsert）
└─ 40条新数据Step 2: 第一次入库
json
python run_import.py test_data.jsonl输出：
json
🔧 初始化数据库...
✅ 数据库连接成功: spider_data.db
📋 创建表: news
└─ 索引创建成功
└─ 索引创建成功
└─ 索引创建成功
✅ 所有表和索引创建完成
📂 加载数据: test_data.jsonl
✅ 加载完成，共 100 条
📦 开始批量入库，共 100 条数据...
├─ 已处理 100/100 (100.0%)
==================================================
📊 入库统计摘要
==================================================
✅ 新增记录: 90 # 注意：只有90条新增
🔄 更新记录: 10 # 10条是更新（因为URL重复了）
❌ 失败记录: 0
⏱️ 总耗时: 0.15秒
📈 平均速度: 1.50ms/条
==================================================
🔍 验证入库结果...
✅ 数据库当前共有 90 条记录 # 去重后只有90条
📋 最新入库的5条数据:
...验证成功！ 100条数据入库，因为有10条URL重复，所以实际只有90条记录，重复的被更新了。
Step 3: 再跑一次（幂等性测试）
json
python run_import.py test_data.jsonl输出：
json
✅ 新增记录: 0 # 一条新增都没有！
🔄 更新记录: 100 # 全部是更新
❌ 失败记录: 0
✅ 数据库当前共有 90 条记录 # 还是90条，没膨胀！完美！ 反复跑也不会重复入库，这就是幂等性。
进阶技巧
1. 组合唯一键（多字段去重）
有时候单个 URL 不够用，比如评论数据：
sql
CREATE TABLE comments (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
article_url TEXT NOT NULL,
user_id TEXT NOT NULL,
content TEXT,
-- 组合唯一键：同一篇文章的同一用户只能有一条评论
UNIQUE(article_url, user_id)
);Upsert 时：
sql
ON CONFLICT(article_url, user_id) DO UPDATE SET ...2. 部分字段更新（不覆盖某些字段）
sql
ON CONFLICT(url) DO UPDATE SET
title = excluded.title,
content = excluded.content,
-- view_count 不更新（保留旧值）
updated_at = CURRENT_TIMESTAMP
WHERE excluded.content IS NOT NULL; -- 只在新内容非空时更新3. 软删除（不真删数据）
sql
ALTER TABLE news ADD COLUMN is_deleted INTEGER DEFAULT 0;
-- "删除"时只标记
UPDATE news SET is_deleted = 1 WHERE url = '...';
-- 查询时过滤
SELECT * FROM news WHERE is_deleted = 0;4. 数据版本控制
sql
CREATE TABLE news_history (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
news_id INTEGER,
title TEXT,
content TEXT,
version INTEGER,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- 每次更新时，先把旧版本存到 history 表
INSERT INTO news_history SELECT id, title, content, version, updated_at FROM news WHERE id = ?;
UPDATE news SET ... WHERE id = ?;性能优化建议
1. 索引不是越多越好
python
# ❌ 不好：给所有字段都加索引
CREATE INDEX idx_title ON news(title);
CREATE INDEX idx_content ON news(content);
CREATE INDEX idx_author ON news(author);
...
# ✅ 好：只给常查询的字段加
CREATE INDEX idx_pub_time ON news(pub_time); # WHERE pub_time > '2026-01-01'
CREATE INDEX idx_source ON news(source); # WHERE source = 'xxx'索引会让写入变慢，只在真正需要时加。
2. 事务批量提交
python
# ❌ 每条都提交（慢10倍）
for item in items:
db.execute("INSERT ...")
db.conn.commit()
# ✅ 批量提交
for item in items:
db.execute("INSERT ...")
db.conn.commit() # 只提交一次3. 使用 executemany
python
# ✅ 更快
sql = "INSERT INTO news (url, title) VALUES (?, ?);"
params = [(item['url'], item['title']) for item in items]
db.executemany(sql, params)但注意：executemany 不支持 ON CONFLICT，所以 Upsert 场景还是得循环。
常见问题 FAQ
Q1: 为什么不用 INSERT OR REPLACE？
sql
-- 有些教程教你这样写
INSERT OR REPLACE INTO news (url, title) VALUES ('...', '...');问题 ：REPLACE 会先删除旧记录再插入新记录，导致：
id变了（自增 ID 重新分配）created_at也变了（变成新插入的时间）
而 ON CONFLICT ... DO UPDATE 是真正的更新 ，id 和 created_at 都不会变。
结论 ：除非你确实想删除重建，否则用 ON CONFLICT。
Q2: 数据库文件会不会越来越大？
会的，即使删除数据，磁盘空间也不会自动释放。需要定期执行：
python
# 清理已删除的数据并压缩数据库
db.execute("VACUUM;")注意 ：VACUUM 会锁表，适合在凌晨低峰期执行。
Q3: 并发写入怎么办？
SQLite 的写锁是数据库级别的，同一时刻只能有一个写操作。如果多个爬虫进程同时写入：
python
# 方案1：写入队列（推荐）
# 爬虫进程 → 写入队列 → 单个写入进程 → 数据库
# 方案2：分库
# 爬虫1 → db_1.db
# 爬虫2 → db_2.db
# 最后合并
# 方案3：升级到 MySQL/PostgreSQL（支持真正的并发写入）对于爬虫来说：单进程写入 + 批量提交，每秒几千条完全够用。
Q4: 如何备份数据库？
bash
# 方案1：直接复制文件（停止写入时）
cp spider_data.db backup/spider_data_20260124.db
# 方案2：在线备份（不停止服务）
sqlite3 spider_data.db ".backup backup/spider_data_20260124.db"
# 方案3：导出 SQL
sqlite3 spider_data.db .dump > backup.sqlQ5: 怎么查看数据库内容？
bash
# 命令行工具
sqlite3 spider_data.db
> SELECT * FROM news LIMIT 10;
# 图形化工具（推荐新手）
# - DB Browser for SQLite (免费，跨平台)
# - DBeaver (功能强大)实战建议 💡
1. 表设计原则
python
# ✅ 好的表设计
CREATE TABLE news (
id INTEGER PRIMARY KEY,
url TEXT NOT NULL UNIQUE, # 唯一键
title TEXT NOT NULL, # 必填字段
content TEXT, # 可空字段
created_at TIMESTAMP # 元数据
);
# ❌ 不好的设计
CREATE TABLE news (
url TEXT, # 没主键，没约束
title TEXT,
some_weird_field TEXT # 字段名不清晰
);原则：
- 主键必须有（自增 ID 最简单）
- 唯一键要明确（防重复）
- 字段名见名知意（
pub_time比time1好） - 必填字段加
NOT NULL
2. 字段类型选择
| 数据类型 | SQLite 类型 | 示例 |
|---|---|---|
| 字符串 | TEXT | 标题、URL、正文 |
| 整数 | INTEGER | ID、浏览量、点赞数 |
| 浮点数 | REAL | 评分、价格 |
| 日期时间 | TEXT | 2026-01-24 15:30:00 |
| 布尔值 | INTEGER | 0/1 (SQLite 没有 BOOLEAN) |
| JSON | TEXT | {"key": "value"} |
SQLite 的"特殊之处" ：类型是建议性的 ，TEXT 列也能存数字。但为了规范，还是要按类型定义。
3. 日志与监控
python
class SQLitePipeline:
def process_item(self, item):
try:
# ... 入库逻辑
# 记录日志
logging.info(f"入库成功: {item['url']}")
except sqlite3.IntegrityError as e:
# 唯一键冲突（正常情况，说明是更新）
logging.debug(f"更新记录: {item['url']}")
except Exception as e:
# 其他错误（需要告警）
logging.error(f"入库失败: {item['url']} - {e}")
# 失败数据落盘
with open('failed_items.jsonl', 'a') as f:
f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + '\n')好处：出问题时有迹可查，失败的数据不会丢。
4. 定期维护
python
# maintenance.py
def daily_maintenance(db):
"""每日维护任务"""
# 1. 统计数据量
cursor = db.execute("SELECT COUNT(*) FROM news;")
total = cursor.fetchone()[0]
print(f"📊 当前数据量: {total:,}")
# 2. 检查重复（防止去重失效）
cursor = db.execute("""
SELECT url, COUNT(*) as cnt
FROM news
GROUP BY url
HAVING cnt > 1;
""")
duplicates = cursor.fetchall()
if duplicates:
print(f"⚠️ 发现 {len(duplicates)} 个重复URL!")
# 3. 清理旧数据（可选）
db.execute("""
DELETE FROM news
WHERE created_at < date('now', '-365 days');
""")
print("🗑️ 清理1年前的旧数据")
# 4. 压缩数据库
db.execute("VACUUM;")
print("💾 数据库已压缩")完整示例：真实爬虫集成
python
# spider_with_db.py
"""
完整爬虫示例：采集 → 清洗 → 入库
"""
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from db_manager import DatabaseManager
from pipeline import SQLitePipeline
from models import get_all_schemas
class NewsSpider:
"""新闻爬虫 + 数据库入库"""
def __init__(self):
# 初始化数据库
self.db = DatabaseManager('spider_data.db')
self.db.create_tables(get_all_schemas())
# 初始化入库管道
self.pipeline = SQLitePipeline(self.db)
def fetch_list_page(self, url: str):
"""采集列表页"""
resp = requests.get(url, timeout=10)
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
# 提取详情链接
links = []
for a in soup.select('.news-item a'):
links.append(a['href'])
return links
def fetch_detail_(resp.text, 'html.parser')
# 解析字段
item = {
'url': url,
'title': soup.select_one('h1.title').get_text(strip=True),
'content': soup.select_one('.content').get_text(strip=True),
'pub_time': soup.select_one('.pub-time').get_text(strip=True),
'source': soup.select_one('.source').get_text(strip=True),
'raw_html': resp.text # 保留原始HTML
}
return item
def run(self, list_url: str):
"""运行爬虫"""
print(f"🚀 开始采集: {list_url}\n")
# 1. 采集列表页
detail_urls = self.fetch_list_page(list_url)
print(f"📋 发现 {len(detail_urls)} 条新闻\n")
# 2. 逐个采集详情页并入库
for idx, url in enumerate(detail_urls, 1):
try:
print(f"[{idx}/{len(detail_urls)}] 采集: {url}")
# 采集
item = self.fetch_detail_page(url)
# 入库（自动去重）
self.pipeline.process_item(item)
except Exception as e:
print(f" └─ ❌ 失败: {e}")
# 3. 打印统计
self.pipeline._print_summary()
# 4. 关闭连接
self.db.close()
if __name__ == '__main__':
spider = NewsSpider()
spider.run('https://example.com/news/list')完整流程：
json
1. 采集列表页 → 获取详情链接
2. 采集详情页 → 解析字段
3. 入库管道 → Upsert 去重
4. 统计报告 → 新增/更新数运行一次 ：新增 50 条
再运行一次：新增 0 条，更新 50 条（幂等！）
验收标准 ✅
完成本节后，你的入库系统应该：
-
**建表成- ✅ 自动创建表和索引
- ✅ 唯一键约束生效
- ✅ 字段类型正确
-
入库功能
- ✅ 新数据正常插入
- ✅ 重复URL自动更新（不报错）
- ✅ 批量写入速度合理（>100条/秒）
-
幂等性
- ✅ 反复跑不会重复入库
- ✅ 数据库记录数稳定
- ✅ 更新字段能覆盖旧值
-
统计报告
- ✅ 新增/更新数准确
- ✅ 失败数有记录
- ✅ 耗时统计清晰
-
错误处理
- ✅ 缺少必填字段能报错
- ✅ 数据库锁等待不卡死
- ✅ 失败数据有日志
下期预告 🔮
今天我们搞定了 SQLite 入库，解决了"数据往哪存"的问题。但在真实项目中，你往往需要：
中途停止后，从断点继续采集 📍
具体来说：
- 任务状态管理（RUNNING/SUCCESS/FAILED）
- 失败队列与重试机制
- 断电后如何恢复？
- 重跑时如何避免重复？
下一节：断点续爬 - 任务状态表 + 失败重试 + 幂等恢复
让你的爬虫"摔倒了也能自己爬起来"！💪
完整代码总结 📦
json
sqlite_pipeline/
├── models.py # 表结构定义 (50行)
├── db_manager.py # 数据库管理器 (120行)
├── pipeline.py # 入库管道 (150行)
├── run_import.py # 运行入口 (80行)
├── generate_test_data.py # 测整爬虫示例 (100行)
总计: ~560行 纯Python代码
依赖: 仅需标准库 sqlite3运行方式：
bash
# 1. 生成测试数据
python generate_test_data.py
# 2. 初次入库
python run_import.py test_data.jsonl
# 输出: 新增90条，更新10条
# 3. 再次入库（验证幂等）
python run_import.py test_data.jsonl
# 输出: 新增0条，更新100条
# 4. 查看数据库
sqlite3 spider_data.db "SELECT COUNT(*) FROM news;"
# 输出: 90 (无论跑多少次都是90)总结
这节课我们从零搭建了一个生产级的 SQLite 入库系统，核心收获：
✅ 唯一键设计 - 用 url 防止数据重复，组合键应对复杂场景
✅ Upsert 逻辑 - ON CONFLICT DO UPDATE 实现幂等写入
✅ 批量优化 - 事务批量提交，性能提升 10 倍
✅ 元数据字段 - created_at/updated_at 追溯数据历史
✅ 统计报告 - 新增/更新数一目了然，监控数据质量
最重要的思想：幂等性
无论运行多少次，同一份数据在库里只有一条记录，且内容保持最新。
这不仅让你的爬虫更稳定，也让后续的断点续爬、增量更新、数据修复变得简单。
记住：数据入库不是终点，而是数据生命周期的起点。好的入库设计，能让你在后续的数据清洗、分析、展示环节少踩无数坑。
代码已测试可运行，建议自己跑一遍感受 Upsert 的魅力！下期见~
🌟 文末
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