可以借助Python的第三方库如Requests和BeautifulSoup，先用Requests获取网页的HTML源码，再通过BeautifulSoup解析HTML结构并提取需要的数据。

使用Python提取网页中特定数据的方法

我想用Python从网页上获取特定的信息，比如文章内容或图片，应该怎么做？

如何使用Python提取网页中的特定数据？

当网页数据通过JavaScript动态加载时，直接请求HTML源码可能无法获取完整信息。可以用Selenium等浏览器自动化工具模拟浏览器行为，或者分析网页的API接口直接请求数据。

处理动态网页数据的Python爬虫技巧

许多网页使用JavaScript动态加载内容，Python如何应对这种情况爬取数据？

Python爬取动态网页数据需要注意什么？

应遵守网站的robots.txt规则，不对服务器造成过大压力，避免抓取敏感或个人隐私数据。同时，尊重版权和相关法律，合理合法使用爬取数据。

Python网页爬取的合规性与道德准则

用Python爬取网页数据时，有哪些需要遵守的法律和网站规定？

爬取网页数据的法律和道德限制有哪些？

PingCodeDocs

本文系统阐释了用Python从网页爬取数据的关键路径：先界定目标与数据字典，并严格遵守robots.txt与版权等合规原则；再依据页面类型选择Requests/BeautifulSoup、Scrapy或Selenium/Playwright等工具，设计解析、清洗、存储的工程化流水线；通过异步并发、缓存、去重与代理池优化性能与稳定性；最后以日志监控、任务调度与版本化治理确保长期可维护。文章强调礼貌抓取、增量更新与合规协作，并给出电商、媒体、B2B等蓝图与度量清单，为构建合法、稳健、可扩展的网页数据管道提供可操作指南。

python如何从网页上爬数据

**在Python中输入两行变量的常见做法包括使用两次input()、读取标准输入sys.stdin或通过管道/文件批处理；针对交互式脚本与自动化场景应分别选用不同策略。**为获得稳定与可移植的效果，应明确输入协议（每行含义、分隔符与编码），并加入异常处理与校验。**当在IDE或Notebook中运行时，交互输入行为与终端略有差异，需要根据环境调整。**总体原则是用最简单的方式满足需求：交互时两次input()，批处理时从sys.stdin或文件读取，并在解析层做类型转换与边界检查。

# Python如何在命令行输入两行变量：方法、场景与最佳实践

## 一、核心思路与场景拆解

在Python（包括Python 3.x）中，**“输入两行变量”本质上是为脚本定义一个清晰的输入协议：第一行代表变量A，第二行代表变量B**。这两行可以来自交互式终端（用户逐行键入）、管道（上游程序输出）、文件重定向或Notebook单元格。要保证可靠性，开发者需要先明确每行的数据类型（如字符串、整数、浮点数、JSON片段）与分隔符（空格、逗号、制表符），再选择合适的读取API。**最常用的交互方法是重复调用input()两次，而在批处理或自动化中更常用sys.stdin或fileinput处理多行输入。**

在实际工程中，输入需求往往并非孤立：它关乎脚本与上下游系统的“契约”。例如，数据管道可能约定“第一行是配置路径，第二行是用户ID”，或“第一行是参数列表，第二行是阈值”。**若输入协议不稳定，脚本的健壮性将大幅下降**。因此，建议将协议记录在README、接口文档或代码注释，并进行单元测试覆盖。对于国际化与跨平台（Windows/macOS/Linux）环境，需注意编码（UTF-8）与行结尾差异（CRLF/LF），以避免解析错误。

在不同环境中，用户体验也不同：**终端交互强调简单直接，IDE强调易调试与可视化，Notebook则强调可重复执行与结果展示**。这三种场景下，如何读取两行输入虽类似，但具体细节有差异，如缓冲、焦点、单元执行阻塞。综合来看，**先按“最小可用”实现两次input()，再逐步扩展到sys.stdin、参数化与文件读取**，即可兼顾易用与扩展性。

## 二、基础方法：input()读取两行与变量解析

对于交互式脚本，**最直接的方式是调用两次input()：第一次读入变量a，第二次读入变量b**。这适用于命令行、终端与大多数IDE运行控制台。典型流程是获取字符串，再通过strip()去除空白，随后进行类型转换与校验。**这种方法的优势在于简单易懂，开发与调试成本低**，缺点是灵活性有限，难以满足批处理与自动化场景。

示例（交互读取两行，分别是字符串与整数）：
```
a = input().strip()
b_str = input().strip()
try:
    b = int(b_str)
except ValueError:
    raise ValueError("第二行必须是整数")
print(a, b)
```
在脚本层面，**建议明确每行的语义和类型，并在错误信息中清晰提示**。若两行都是数值，建议使用int()或float()进行转换，并在异常处理中返回合理的提示或默认值。这样可提升用户体验与脚本稳定性，避免错误输入导致崩溃。

另一个常见变体是：**将两个变量放在同一行，以空格或逗号分隔，然后用split()解析**。虽然题面是“两行变量”，但在某些场景下“一行两个变量”可减少用户敲击次数。使用map进行批量转换也很常见。例如：
```
x_str, y_str = input().split()  # 一行输入两个变量
x, y = map(int, (x_str, y_str))
```
**无论是一行还是两行，核心在于解析层的鲁棒性**：应考虑多余空格、空行、非法字符，并尽可能给出可读的错误说明。在需要兼容多语言或多地区输入时，还可加入locale相关的格式检查。

## 三、进阶方法：sys.stdin、EOF与批量多行输入

当输入来自管道或重定向（如cat file | python script.py），**sys.stdin为首选**。它能逐行迭代，**更适合批处理与自动化**。对于“只需两行”的场景，可以限制读取行数；对于“不确定行数”的场景，可按需累积或触发条件结束（如空行或特定标记）。

示例（从标准输入读取两行）：
```
import sys

lines = []
for line in sys.stdin:
    s = line.strip()
    if s == "":
        continue
    lines.append(s)
    if len(lines) == 2:
        break

if len(lines) < 2:
    raise RuntimeError("未读到两行有效输入")
a, b = lines
print(a, b)
```
**此法兼容多种输入源**：用户可以从文件重定向（python script.py < input.txt）、管道（echo -e "foo\n42" | python script.py）或其他程序输出接入。其优点是灵活；缺点是与交互式提示不一致，用户在终端直接运行时可能不清楚何时输入下一行。为此，可在交互场景保留input()，在自动化场景检测sys.stdin是否已被管道接入，然后决定读取策略。

对于多行粘贴与EOF结束输入的需求，**在类Unix终端中可通过Ctrl-D结束输入，在Windows中可用Ctrl-Z再回车**。脚本可遍历sys.stdin直到EOF，例如：
```
import sys

buffer = [line.rstrip("\n") for line in sys.stdin]
if len(buffer) < 2:
    raise RuntimeError("至少需要两行")
a, b = buffer[0], buffer[1]
```
**这种方式更适合批量数据导入**。但在Notebook或某些IDE中，EOF的触发方式与终端不同，可能需要通过特殊面板或配置实现。因此，在跨环境运行时，应在说明文档中明确输入方式与限制。

根据Python官方文档（Python.org, 2024），**input()在交互场景下更直观，而sys.stdin更贴近Unix哲学的“组合与管道”**。结合团队需求，选择其一或提供二者的自动检测分支，可显著提升脚本的通用性与可维护性。

## 四、环境差异：IDE、终端、Notebook的交互输入策略

在终端中，**两次input()即可满足交互式读取两行变量**。用户在看到光标后直接键入即可。如果需要更好的指示与引导，可在input()中加入提示字符串，如input("请输入第一行：")。但请注意，某些自动判题或管道环境会忽略或吞噬提示文本，因此在自动化场景中应避免依赖提示信息。

在主流IDE（如VS Code或PyCharm）中，**运行控制台一般支持input()**，但调试控制台与终端面板行为可能不同。开发者应在IDE设置中确认“是否在调试模式下启用标准输入”。**若调试时输入被阻塞或无效，可改在集成终端执行脚本，或切换到“Run”而非“Debug”模式**。此外，断点会改变交互节奏，建议在输入前后合理布置断点，避免用户体验中断。

Notebook（如Jupyter）中，**input()同样可用，但会导致当前单元格阻塞直至用户完成输入**。这对于交互演示较友好，但不适合批量运行。在Notebook中进行多行输入时，用户通常在单元格执行后于前端弹窗输入，体验与终端不同。**如果Notebook中的交互不稳定或影响“可重现性”，推荐改用“参数化笔记”（如通过环境变量、配置文件或pipelines）**，以保证多人协作与复现实验。

根据开发者生态报告（JetBrains, 2023），**不同开发环境与工具链对交互输入的支持体验存在差异**。因此，团队要明确在何处运行脚本（终端、IDE、Notebook、容器），并在文档中描述对应的输入方式。**统一的操作手册与示例能显著减少环境差异导致的故障**，尤其是在新人加入或跨团队协作时。

## 五、稳健性与安全：校验、异常处理与国际化

读入两行变量后，**应立即进行校验与类型转换**。例如，对整数或浮点数进行范围检查，对路径进行存在性验证，对JSON进行格式校验。**在Python中，ValueError、TypeError是常见的解析异常**，建议用try/except捕获并返回清晰的错误信息，不要让栈追踪直接暴露给终端用户。对于可能的空行、额外空格与不可见字符（如零宽字符），要使用strip()与正则清理。

在编码与国际化方面，**确保使用UTF-8编码是跨平台的通用方案**。在某些Windows终端中，控制台默认编码可能非UTF-8，导致中文或特殊字符解析异常。Python 3.7+支持对标准输入的编码进行重配置：
```
import sys
sys.stdin.reconfigure(encoding="utf-8")
```
**此外，需避免“隐式危险”操作，如对用户输入使用eval()或exec()**。对数值采用安全转换，对列表或字典数据可使用json.loads进行解析，并在异常时提供提示。对于安全敏感场景（如凭证、密钥），不建议通过交互输入直接传递，改用安全存储或环境变量管理。

健壮性还包括**防御性编程与可测试性**。将解析逻辑封装为函数，提供单元测试覆盖正常与异常输入；为复杂协议提供schema与验证器（如使用pydantic或自定义校验函数）。**通过这些实践，输入层会从“小脚本策略”升级到“可维护接口”**，减少后续扩展的技术债务。

## 六、批处理与自动化：文件、管道与参数的替代方案

当脚本部署到CI/CD或数据管道中时，**批处理式输入往往优于交互式输入**。常见替代方案包括：从文件读取两行、从管道接收两行、或改为命令行参数传递。文件读取示例：
```
with open("input.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    a = f.readline().strip()
    b = f.readline().strip()
```
**文件方式利于版本化与审计**；管道方式便于与其他工具组合；参数方式更适合短小配置。命令行参数可用argparse实现，如：
```
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--a", required=True)
parser.add_argument("--b", required=True)
args = parser.parse_args()
print(args.a, args.b)
```
在自动化中，**明确输入来源（stdin、文件、参数）与优先级**很重要。可设计逻辑：若检测到参数则优先；否则尝试stdin；再退回交互式提示。**这种“分层输入策略”提高脚本在不同环境中的适配性**，减少额外维护工作。

下表对比了常见方案的适用性与注意事项：

| 方法 | 输入来源 | 代码示例（简述） | 优点 | 注意事项 |
|---|---|---|---|---|
| 两次input() | 用户交互 | a=input(); b=input() | 简单直观，易调试 | 不适合自动化；提示文本在管道中无效 |
| sys.stdin迭代 | 管道/重定向 | for line in sys.stdin | 适合批处理与组合 | 环境差异，EOF处理需说明 |
| 文件读取 | 文件 | f.readline()两次 | 可版本化与审计 | 文件路径与权限需管理 |
| 命令行参数 | 命令行 | argparse | 清晰可控、可选默认值 | 参数管理与帮助文本需维护 |

**根据Python官方文档（Python.org, 2024），stdin与文件读取的行为在不同平台一致性较好**，但仍需注意编码与行结尾差异。合理的自动化策略应与团队的构建、发布与监控体系兼容，并在变更时保持可回滚。

## 七、测试、部署与团队协作：如何在CI/CD与远程环境中处理输入

为确保两行输入逻辑在不同环境中稳定运行，**必须进行系统化测试**。单元测试方面可通过io.StringIO模拟stdin：
```
import io, sys

def read_two():
    lines = [line.strip() for line in sys.stdin if line.strip()]
    if len(lines) < 2:
        raise RuntimeError("缺少输入")
    return lines[0], lines[1]

def test_read_two():
    data = "foo\n42\n"
    backup = sys.stdin
    try:
        sys.stdin = io.StringIO(data)
        a, b = read_two()
        assert a == "foo"
        assert b == "42"
    finally:
        sys.stdin = backup
```
**在CI环境（如GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins）中，建议通过管道或重定向提供测试输入**，避免交互阻塞。容器化（Docker）场景下，可在ENTRYPOINT脚本中统一处理参数与stdin来源，并对生产与测试配置进行区分。**部署时应记录输入协议与示例，以便新成员与外部集成快速上手**。

团队协作层面，**建议将输入约定纳入需求管理与变更流程**，并与代码评审结合，防止协议随意变动引发兼容性问题。在研发项目全流程联动的场景中，可借助项目协作系统把输入协议文档、示例文件与测试用例纳入同一工作项，**例如在研发管理中采用PingCode时，将“输入规范”与“测试数据”挂接到任务或需求，便于跨团队追踪与复盘**。在版本迭代中，若输入格式升级，应提供迁移指南与兼容层，减少对下游的影响。

在宏观趋势上，**随着自动化与DevOps实践深入，脚本对非交互输入（参数、文件、stdin）的依赖会越来越强**。结合行业观察（Gartner, 2024），企业在工程效率与可观测性方面持续投入，这意味着对脚本化工具的稳定输入机制提出更高要求。**为此，开发者应把“输入两行变量”的小问题，纳入到更全面的接口策略中**：定义清晰契约、提供可测试样例、确保编码一致、记录变更轨迹。这样才能在复杂工程环境中保持脚本的可靠性与可维护性。

参考与资料来源
- Python.org, 2024. Built-in Functions: input() 与 Text I/O 文档（涵盖sys.stdin行为与编码）。https://docs.python.org/3/library/functions.html#input
- JetBrains, 2023. The State of Developer Ecosystem（关于IDE与开发实践趋势）。https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2023/
- Gartner, 2024. DevOps与工程生产力趋势观察（行业洞见概述）。https://www.gartner.com/

本文系统解析了在Python中输入两行变量的可行路径：交互式场景下用两次input()并做strip与类型转换；自动化场景下改用sys.stdin、文件或命令行参数，并在解析层进行校验与异常处理。针对终端、IDE与Notebook的环境差异，建议通过统一的输入协议与示例提升可移植性，并在CI/CD中用管道或重定向提供数据，配合单元测试保证稳定。随着自动化与DevOps普及，非交互输入将更主流，应将“输入两行变量”的小问题纳入更完整的接口设计与团队协作流程，必要时可结合项目协作系统（如PingCode）沉淀文档与测试数据，确保长期可维护与可追踪。

python如何输入两行变量

**用 Python 在数据库表中增加记录的标准方法是：选择合适的数据库驱动或 ORM、使用参数化 SQL 执行 INSERT 语句、在事务中提交并处理异常。**实际步骤通常包括建立连接、创建游标、执行带占位符的 INSERT、调用 commit、关闭资源；为批量写入使用 executemany 或数据库特有的批量接口；并遵循安全规范防止注入与数据不一致。这样即可在 SQLite、PostgreSQL、MySQL 等常见数据库中稳定完成插入。

# Python在数据库表中增加记录的完整指南：从SQL插入到批量写入与事务安全

## 一、核心思路与快速上手

在 Python 中向数据库表插入记录的核心流程遵循 DB-API 2.0 规范：连接（connect）→ 游标（cursor）→ 参数化执行（execute）→ 事务提交（commit）→ 关闭（close）。多数驱动（如 sqlite3、psycopg2、mysql-connector-python）都遵循该接口，这使得插入记录的代码模式具有高度一致性。**最佳实践是始终使用参数化查询占位符（如 %s 或 ?），在事务范围内操作，并捕获异常后回滚，以确保数据一致性。**此外，尽量将连接对象复用或利用连接池，以降低重复建立连接的开销，提高插入性能与并发稳定性。

如果你需要最快上手，可以从随 Python 内置的 sqlite3 开始，先在本地使用 SQLite 数据库演练 INSERT。随后再迁移到生产级数据库如 PostgreSQL 或 MySQL，只需替换连接字符串与占位符风格即可。**核心关键词包括：SQL INSERT、参数化查询、事务管理、提交与回滚、游标与连接、批量插入、连接池与并发。**这套模式能帮助你从简单的单条记录写入扩展到大规模数据导入，并在多环境（开发、测试、生产）保持一致的操作语义，降低不可预期的错误。

### 示例：最简 SQLite 插入与提交

下面是一个最简示例，展示了如何在 Python 中使用 sqlite3 进行插入。**请注意参数化与提交（commit）的使用，它们是安全与一致性的关键。**
```python
import sqlite3

conn = sqlite3.connect("example.db")
try:
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("""
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
            name TEXT NOT NULL,
            email TEXT UNIQUE
        )
    """)
    cur.execute("INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)", ("Alice", "alice@example.com"))
    conn.commit()
finally:
    conn.close()
```
在此示例中，我们先确保表存在，再使用问号占位符进行参数化写入。**若插入失败（如唯一约束冲突），记得捕获异常并回滚，以免部分操作污染事务。**该模式几乎可直接迁移到其他数据库驱动，唯一区别在占位符语法与连接字符串。

## 二、SQL驱动与ORM选择对比

选择何种驱动或 ORM 决定了你的插入体验与扩展能力。原生驱动（sqlite3、psycopg2、mysql-connector-python）提供更直接的 SQL 控制，适合对性能与细节有要求的场景；ORM（如 SQLAlchemy ORM）通过模型映射降低样板代码，适合复杂领域模型与迁移管理。**如果你注重可控性与极致性能，倾向原生驱动；如果你注重开发效率与可维护性，倾向 ORM 或者 SQLAlchemy Core。**在批量插入场景，PostgreSQL 的 COPY、MySQL 的 LOAD DATA 能显著提升吞吐。

### 驱动与ORM对比表

下表从易用性、性能、事务支持、批量插入能力、学习成本与跨平台适配等维度进行定量与定性对比。**分值为相对评分（1-5），仅用于快速选择参考。**

| 方案 | 易用性(1-5) | 性能(1-5) | 事务支持 | 批量插入能力 | 学习成本(1-5) | 跨平台 |
|---|---:|---:|---|---|---:|---|
| sqlite3 | 5 | 3 | 支持 | executemany 一般 | 2 | 是 |
| psycopg2 (PostgreSQL) | 4 | 5 | 支持且成熟 | COPY/execute_batch 强 | 3 | 是 |
| mysql-connector-python | 4 | 4 | 支持 | LOAD DATA/批量插入较强 | 3 | 是 |
| SQLAlchemy Core | 4 | 4 | 支持 | bulk_insert_mappings 良好 | 3 | 是 |
| SQLAlchemy ORM | 5 | 3 | 支持 | ORM bulk/性能需权衡 | 4 | 是 |

采用 ORM 时，你可以通过模型定义字段类型和约束，减少手写 SQL 与重复代码，尤其在复杂业务模型中更易维护。**但在超大规模批量写入或需要数据库特性优化的场景，原生驱动往往更具可控性与性能优势。**常见策略是：ORM 负责常规 CRUD；原生驱动或 ORM 的低层 Core 负责批量导入与性能关键路径。

## 三、安全与事务管理

插入记录时最重要的安全实践是参数化查询，以防止 SQL 注入。**根据 OWASP 的安全建议（OWASP, 2023），不要在 INSERT 语句中拼接字符串，所有外部输入都应作为绑定变量传入。**这不仅提升安全性，也便于数据库优化器重用执行计划。另外，务必在事务中进行写入：开始事务、执行若干插入、提交；若失败，回滚。这一模式保证 ACID 特性：原子性、一致性、隔离性与持久性，减少并发条件下的数据异常。

事务管理应配合异常捕获与日志记录。**在 Python 的 DB-API 2.0 规范中（PSF, 2024），连接默认往往启用事务，调用 commit 才会落盘；出现异常时应主动 rollback。**你还可根据数据库特性设置隔离级别（如 READ COMMITTED、REPEATABLE READ），在并发插入时平衡幻读与性能。此外，合理设计唯一键与外键约束，确保因重复插入或关联缺失引发的错误可以被清晰地定位与处理，必要时采取“幂等”策略避免重复写入导致脏数据。

在需要“有则更新、无则插入”的场景，可采用 Upsert。PostgreSQL 提供 INSERT ... ON CONFLICT DO UPDATE；MySQL 提供 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE。**Upsert 能减少先查后写的竞态窗口，但仍需在事务内并配合唯一约束保证正确性。**当涉及到跨表插入或级联写入，建议使用显式事务并控制操作顺序，确保外键引用的主记录已存在，从而避免约束冲突与回滚风暴。

## 四、批量插入与性能优化

当需要高吞吐写入时，批量插入是首选。最简单的批量方式是使用 cursor.executemany，将多行数据一次性发送给数据库。**在小到中等规模批量时，executemany 能显著降低往返开销；但在超大规模导入中，应优先考虑数据库专有的批量通道，如 PostgreSQL 的 COPY、MySQL 的 LOAD DATA。**这些通道通常绕过部分 SQL 层开销，能达到数量级的性能提升，并且更稳定地管理事务与锁。

索引与约束对插入性能影响很大。**若批量导入初期不需要立即查询，可暂时禁用或延后建立索引，导入完成后再创建索引，通常能提升整体速度。**同时注意触发器与外键校验的成本；在需要严格一致时保持启用，但在受控导入场景下可以通过分批、分事务策略降低锁竞争。对于 SQLite，可以考虑启用 WAL 模式，以提高并发写入性能；在 PostgreSQL 中可调节 synchronous_commit 或使用分批提交减轻 I/O 压力，但需权衡持久性与延迟。

连接池是另一个关键优化点。频繁建立与销毁连接会造成显著开销与资源浪费。**借助 SQLAlchemy 的连接池或数据库驱动自带的池化能力，可以复用连接并平衡并发写入。**在高并发场景下，还可采用队列化写入、分区分表策略，或通过消息队列进行缓冲与削峰。最后，监控写入速率、提交延迟、锁等待与死锁统计，配合慢查询日志与系统指标（CPU、I/O、网络）进行持续优化，确保插入路径具备可观察性与可回溯性。

## 五、常见场景与示例代码

在常见业务场景中，插入记录的需求包含：返回主键 ID、处理重复数据、批量导入、事务性多表写入等。**以下示例覆盖多种典型模式，你可以据此调整到实际数据库与驱动。**示例强调参数化与事务边界，这些是应对并发与数据一致性的基本保障。

### 单条插入并返回主键（SQLite 与 PostgreSQL）

SQLite 可通过 lastrowid 获取自增主键；PostgreSQL 则可使用 RETURNING 子句返回插入数据的 ID。**返回主键常用于后续关联插入与日志记录。**
```python
# SQLite: 获取 lastrowid
import sqlite3
conn = sqlite3.connect("app.db")
try:
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("INSERT INTO orders (customer, amount) VALUES (?, ?)", ("Bob", 99.5))
    new_id = cur.lastrowid
    conn.commit()
finally:
    conn.close()

# PostgreSQL: RETURNING
import psycopg2
conn = psycopg2.connect("dbname=mydb user=myuser password=secret host=127.0.0.1")
try:
    cur = conn.cursor()
    cur.execute(
        "INSERT INTO orders (customer, amount) VALUES (%s, %s) RETURNING id",
        ("Bob", 99.5)
    )
    new_id = cur.fetchone()[0]
    conn.commit()
finally:
    conn.close()
```

### Upsert：有则更新、无则插入（PostgreSQL 与 MySQL）

当可能重复写入相同业务键时，Upsert 让代码更简洁且减少竞态。**务必基于唯一索引或主键定义冲突目标。**
```python
# PostgreSQL Upsert
cur.execute("""
    INSERT INTO inventory (sku, qty) VALUES (%s, %s)
    ON CONFLICT (sku) DO UPDATE SET qty = EXCLUDED.qty
""", ("SKU-1001", 42))

# MySQL Upsert
cur.execute("""
    INSERT INTO inventory (sku, qty) VALUES (%s, %s)
    ON DUPLICATE KEY UPDATE qty = VALUES(qty)
""", ("SKU-1001", 42))
```

### 批量插入：executemany 与 COPY/LOAD

小到中规模数据可直接使用 executemany；超大数据集建议使用数据库专有批量接口。**此处以 PostgreSQL 为例，展示 COPY 的用法。**
```python
# executemany 示例
rows = [("Carol", "carol@example.com"), ("Dave", "dave@example.com")]
cur.executemany("INSERT INTO users (name, email) VALUES (%s, %s)", rows)

# psycopg2 COPY：将 CSV 批量导入
with open("users.csv", "r", encoding="utf-8") as f:
    cur.copy_expert("COPY users (name, email) FROM STDIN WITH CSV HEADER", f)
```
在 MySQL 中可通过 LOAD DATA INFILE 进行高效导入；在安全策略受限的环境下，需配合适当的权限与文件路径控制。**批量导入前评估索引、触发器与外键对性能的影响，必要时调整导入策略与事务大小。**

## 六、运维协作与数据治理

插入逻辑不仅关乎代码，还与架构与流程协作密切相关。数据模型变更（字段新增、约束变更、索引优化）应通过迁移工具（如 Alembic）进行版本化管理，保证在开发、测试、生产环境的可追溯与一致性。**在跨团队协作中，建立变更申请、评审与灰度发布流程，有助于控制插入路径的风险，避免业务高峰期引入不可逆的写入故障。**同时，通过审计日志记录插入事件与关键字段变更，实现审计与合规要求。

在研发与项目协同场景中，插入需求常与需求管理、缺陷跟踪、迭代计划相关联。团队可借助项目协作系统对数据库变更与批量导入任务进行工单化与可视化管理，并把数据写入脚本纳入持续集成与交付管线。**在这类场景下，可选用像 PingCode 这样的研发项目全流程管理系统，将插入脚本、数据迁移、权限审批与发布记录统一到协作流程，降低沟通成本与生产风险。**这类系统能帮助团队协调跨部门的数据库写入窗口与回滚预案，更好地实现数据治理。

## 七、问题排查与最佳实践

插入失败的常见原因包括编码与字符集不匹配、唯一约束冲突、外键约束缺失、类型映射错误与事务隔离导致的锁等待。**首先检查数据库与连接的字符集（如 UTF-8）、时区与数值精度设置；其次审查表结构的主键与唯一键是否与业务键契合；再次确认外键引用的主记录是否已插入。**在出现锁等待或死锁时，分析锁图与事务日志，缩短事务持续时间或减少批量粒度，以降低冲突。

另外，日志化与监控对于定位插入问题至关重要。为所有 INSERT 操作记录关键信息：表名、主键或业务键、事务ID、耗时与异常栈。**建立告警阈值，例如插入速率下降、错误率升高或锁等待超时，能提前发现瓶颈或故障。**在测试层面，准备覆盖不同约束与边界的用例，模拟重复插入、空值、超长字符串与跨表事务，确保上线前暴露潜在问题。对于性能敏感路径，采用基准测试与 A/B 对比，量化不同驱动与批量策略的收益。

最后，保持代码与架构的简洁一致。定义统一的数据库访问层，封装连接管理、参数化执行、错误处理与重试策略，减少重复样板与隐性差异。**在跨数据库支持的场景，抽象占位符风格与数据类型映射，确保迁移时仅需最小改动。**对外部输入实施校验与清洗（如白名单与长度限制），配合数据库约束实现双层防护。坚持版本化迁移与回滚脚本，建立可回溯的变更审计，使插入路径在复杂业务演进中保持可控与可维护。

## 结语与趋势展望

用 Python 在表中增加记录的要点可归纳为三点：参数化与安全、事务与一致性、批量与性能。**选好驱动或 ORM、合理设计约束、建立监控与审计，即可在不同数据规模与并发水平下稳定完成写入。**展望未来，Python 数据访问生态将继续增强异步能力（如 async 驱动）、类型安全与自动迁移集成；云托管数据库与无服务器架构将简化连接与扩缩容；标准化的 Data API 进一步统一写入接口。团队层面，研发流程与数据治理工具的融合度会更高，像 PingCode 这类协作平台与 CI/CD 的结合将使数据库插入与迁移更透明与可控。坚持最佳实践与持续优化，你的插入路径将更安全、可观察、易演进。

参考与资料来源
- OWASP Cheat Sheet Series – SQL Injection Prevention, 2023. https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/SQL_Injection_Prevention_Cheat_Sheet.html
- Python Software Foundation, PEP 249 – Python Database API Specification v2.0（Python 3.12 文档）, 2024. https://docs.python.org/3/library/sqlite3.html#pep-249

本文系统解答“Python如何在表中增加记录”：先选合适驱动或ORM，建立连接与游标，使用参数化SQL执行INSERT并在事务中提交，失败则回滚；单条写入可返回主键，重复写入用Upsert；批量场景采用executemany或数据库专有通道（如COPY、LOAD DATA）；同时配置索引与约束、连接池、监控与日志，遵循安全规范避免注入，确保一致性与高性能插入。

python如何从网页上爬数据

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