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🗣 Wd提问: 关键词挖掘脚本MySQL存储

🤖 Ai回答:
要实现一个关键词挖掘脚本，并将结果存储到 MySQL 数据库中，你可以按照以下步骤来构建：

✅ 一、整体架构

1、关键词挖掘脚本：从网页、API、日志文件等来源提取关键词。
2、数据清洗与处理：去除重复、过滤无效关键词。
3、MySQL 存储：将处理后的关键词存入数据库。

✅ 二、技术选型

编程语言：Python（推荐）
数据库：MySQL
依赖库：
`requests`（获取网页内容）
`BeautifulSoup` / `lxml`（解析 HTML）
`jieba`（中文分词）
`pymysql` 或 `sqlalchemy`（连接 MySQL）

✅ 三、示例脚本结构（Python + MySQL）

1、安装依赖

bash
pip install requests beautifulsoup4 jieba pymysql

2、创建 MySQL 表

sql
CREATE DATABASE keyword_db;

USE keyword_db;

CREATE TABLE keywords (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
keyword VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
count INT DEFAULT 1,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

3、Python 脚本（关键词挖掘 + 存储）

python
import re
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
import pymysql

配置信息
MYSQL_CONFIG = {
'host': 'localhost',
'user': 'root',
'password': 'your_password',
'database': 'keyword_db'
}

关键词挖掘函数
def extract_keywords(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

提取文本内容
text = soup.get_text()

使用 jieba 分词
words = jieba.lcut(text)

过滤非中文或长度小于2的词
keywords = [word for word in words if len(word) = 2 and re.match(r'[\u4e00-\u9fff]+', word)]

return keywords

存储到 MySQL
def save_to_mysql(keywords):
connection = pymysql.connect(MYSQL_CONFIG)
try:
with connection.cursor() as cursor:
for keyword in set(keywords): 去重
查询是否已存在
sql_check = SELECT * FROM keywords WHERE keyword = %s
cursor.execute(sql_check, (keyword,))
result = cursor.fetchone()

if result:
如果存在，则更新计数
sql_update = UPDATE keywords SET count = count + 1 WHERE keyword = %s
cursor.execute(sql_update, (keyword,))
else:
否则插入新记录
sql_insert = INSERT INTO keywords (keyword) VALUES (%s)
cursor.execute(sql_insert, (keyword,))

connection.commit()
finally:
connection.close()

主函数
if __name__ == __main__:
url = 'https://65.hk' 替换为你的目标网址
keywords = extract_keywords(url)
print(fExtracted {len(keywords)} keywords.)
save_to_mysql(keywords)
print(Keywords saved to MySQL.)

✅ 四、扩展功能建议

| 功能 | 说明 |

| 多源采集 | 支持从多个网页、API、日志文件等获取关键词 |
| 实时更新 | 每天定时运行脚本进行关键词抓取和更新 |
| 分词优化 | 使用自定义词典、停用词过滤等提升关键词质量 |
| 分布式存储 | 使用 Redis 缓存高频关键词，减少 MySQL 压力 |
| 可视化 | 使用图表展示关键词频率统计（如 matplotlib） |

✅ 五、注意事项

反爬机制：如果目标网站有反爬，可以设置 headers 或使用代理。
性能优化：对大量数据可采用批量插入（`executemany`）。
异常处理：添加 try-except 块防止程序崩溃。
权限控制**：确保 MySQL 用户有访问权限。

✅ 六、示例输出（MySQL 表）

| id | keyword | count | created_at |
|
| 1 | 网站 | 5 | 2025-04-05 10:00:00 |
| 2 | 内容 | 3 | 2025-04-05 10:00:00 |
| 3 | 技术 | 7 | 2025-04-05 10:00:00 |

如果你需要更高级的功能（如实时监控、分布式任务、NLP 分析），也可以告诉我，我可以进一步扩展这个方案。

Ai作答

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