Python中如何进行爬虫数据存储？代码举例讲解

在网络爬虫开发中,我们通常需要存储爬取的数据,主要有以下几种方式:

1. 文件存储:

• 将数据存储在本地文件中,例如JSON文件.CSV文件等。
• 这是最简单的存储方式,但是不方便大规模数据的查询和处理。
  例如:

import json

data = {...}  # 爬取的数据

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)  # 序列化并存储到JSON文件

2. MySQL数据库:

• 使用MySQL数据库存储爬取的数据。
• 这种方式可以实现结构化数据存储和SQL查询。
• 但是需要维护数据库和表结构,开销较大。
  例如:

import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='mydatabase')
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS data 
                 (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, ...)''')  

# 插入数据  
cursor.execute('''INSERT INTO data (name, age) VALUES (%s, %s)''', ('John', 22))

conn.commit()  # 提交事务
cursor.close()  # 关闭游标 
conn.close()   # 关闭连接

3. MongoDB数据库:

• MongoDB是一种NoSQL数据库,可以存储大量的非结构化数据。
• 它没有表和列的概念,而是使用集合和文档来存储数据。
• MongoDB对大规模爬取数据的存储和查询更加友好。
  例如:

import pymongo

client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
db = client['mydatabase'] 
collection = db['data']  

# 插入数据
document = {'name': 'John', 'age': 22}
collection.insert_one(document)

# 查询数据
for doc in collection.find({'age': 22}):
    print(doc)

所以, according to需要选择合适的数据存储方式。对于结构化数据,可以选择MySQL;对于非结构化大规模数据,MongoDB会更加高效。