python实现爬虫数据存到 MongoDB-猿码集

1. 序言

在今天的互联网时代，数据是至关重要的。随着技术的不断革新和数据的快速增长，爬虫技术成为了获取数据的重要手段之一。本文将介绍如何使用Python实现爬虫数据存储到MongoDB的方法。

2. MongoDB介绍

2.1 什么是MongoDB

MongoDB（英文全称：HumongousDB）是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

2.2 MongoDB与关系型数据库的比较

与传统的关系型数据库相比，MongoDB 有以下优势：

1. 数据库中存储的数据是 JSON 类型的文档，与 Web 应用的数据格式非常相似。这使得开发人员可以更轻松地将代码实现与数据库的存储进行交互。

2. 在分布式集群环境下，MongoDB的数据分片和数据复制机制可以更好地保证数据的可靠性和高可用性。

3. MongoDB 是一种非关系型数据库，在处理大量数据和复杂查询时具有更好的性能表现。

3. 爬虫介绍

3.1 爬虫的原理

爬虫是一种按照一定规律自动抓取互联网信息的程序。爬虫程序一般会模拟用户的行为，通过发送请求获取网页的 HTML 代码或其他类型的数据，然后从中提取想要的信息，从而实现对网站内容的抓取。

3.2 Python爬虫库

Python爬虫库较多，其中比较出名的有以下几个：

1. Requests：用于发送 HTTP 请求，抓取网页 HTML 代码

2. Beautiful Soup：解析 HTML 代码，提取所需信息

3. Scrapy：异步高效的网页爬虫框架

4. 快速且轻量的PyQuery：类jquery库，用于解析 HTML

4. MongoDB安装与使用

4.1 安装MongoDB

安装MongoDB在这里不再赘述。在完成安装后，需要启动MongoDB服务：

mongod

4.2 Python操作MongoDB

使用Python操作MongoDB需要安装pymongo库。

pip install pymongo

引入pymongo库

import pymongo

建立MongoDB数据库连接

client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

获取数据库

db = client.test_db

获取数据集

collection = db.test_collection

向数据集中插入数据

post = {"author": "Mike",
        "text": "My first blog post!",
        "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
        "date": datetime.datetime.utcnow()}
collection.insert_one(post)

5. Python实现爬虫数据存储到MongoDB

5.1 准备工作

在开始具体的爬虫实现之前，我们需要先安装相应的库：

pip install requests pip install beautifulsoup4

pip install pymongo

5.2 简单爬虫实现

下面是一个简单的Python爬虫的实现，爬取CSDN博客的文章列表，并将文章标题和链接存储到MongoDB中：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymongo
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test_db
collection = db.test_collection
def get_blog_list():
    url = 'https://www.csdn.net/nav/newarticles'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    blog_list = soup.select('ul.feedlist_mod > li')
    return blog_list
def parse_blog_list(blog_list):
    for blog in blog_list:
        title = blog.select_one('div.title > h2 > a').text
        link = blog.select_one('div.title > h2 > a')['href']
        # 存储到 MongoDB
        post = {"title": title,
                "link": link}
        collection.insert_one(post)
if __name__ == '__main__':
    blog_list = get_blog_list()
    parse_blog_list(blog_list)

5.3 数据抓取优化

在上面的例子中，我们通过requests库发送HTTP请求，获取CSDN文章列表的HTML代码，然后使用BeautifulSoup库解析出文章标题和链接，并将其存储到MongoDB中。但是，这个程序存在以下问题：

1. 爬取速度较慢：由于requests库是同步的，每次请求都需要花费一定的时间等待响应；

2. 可扩展性较差：如果需要爬取的数据源很多，那么就需要编写大量的代码，代码可读性和可维护性都会降低。

为了优化数据抓取的速度和可扩展性，可以使用异步爬虫框架Scrapy，同时可以使用MongoDB作为数据存储后端。

5.4 Scrapy框架实现爬虫数据存储到MongoDB

使用Scrapy框架实现爬虫数据存储到MongoDB，需要安装以下库：

pip install scrapy

pip install pymongo

在Scrapy的settings.py文件中添加MongoDB相关的配置信息：

MONGODB_SERVER = "localhost"
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = "test_db"
MONGODB_COLLECTION = "test_collection"

定义Scrapy的Item类，用于存储爬取到的数据：

import scrapy
class BlogItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()

编写爬虫程序：

import scrapy
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from tutorial.items import BlogItem
class CSDNSpider(CrawlSpider):
    name = "csdn"
    allowed_domains = ["csdn.net"]
    start_urls = ["https://www.csdn.net/nav/newarticles"]
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r"/article/details/"),
             callback="parse_blog", follow=False),
    )
    def parse_blog(self, response):
        item = BlogItem()
        item["title"] = response.css("h1.title-article::text").extract_first()
        item["link"] = response.url
        yield item

其中，allowed_domains用于指定允许爬虫访问的域名；start_urls指定起始爬取链接；rules是定义抓取规则；LinkExtractor是一个链接提取器，用于提取符合规则的链接。

最后，在命令行中执行以下命令即可运行爬虫：

scrapy crawl csdn

6. 总结

本文主要介绍了如何使用Python实现爬虫数据存储到MongoDB的方法。通过本文的学习，读者应该能够掌握基本的MongoDB的使用方法，以及Python爬虫的相关技术。除此之外，读者也可以通过Scrapy框架实现异步高效的数据抓取，并将数据存储到MongoDB，实现大规模数据采集。

python实现爬虫数据存到 MongoDB