带你搞懂Scrapy与MongoDB交互过程详细记录

1. Scrapy与MongoDB交互过程

Scrapy是一个优秀的爬虫框架，它可以帮助我们快速地完成数据采集任务。而MongoDB是一个NoSQL数据库，它支持海量数据存储，并具有高可用性和可扩展性。今天我们将介绍Scrapy与MongoDB之间的交互过程。

1.1 安装MongoDB驱动

在使用Scrapy之前，我们需要先安装MongoDB驱动。安装方式很简单，我们只需要运行以下命令即可：

pip install pymongo

安装完成后，我们就可以在Scrapy项目中使用MongoDB了。

1.2 在Scrapy项目中使用MongoDB

使用Scrapy与MongoDB交互的过程非常简单，我们只需要完成以下几个步骤：

在Scrapy项目中创建一个pipelines.py文件

在pipelines.py文件中编写数据存储的代码

在settings.py文件中启用该pipeline

首先，我们需要在pipelines.py文件中编写数据存储的代码。以下是一个简单的例子：

import pymongo

from scrapy.conf import settings
class MongoDBPipeline(object):
    def __init__(self):
        connection = pymongo.MongoClient(
            settings['MONGODB_SERVER'],
            settings['MONGODB_PORT']
        )
        db = connection[settings['MONGODB_DB']]
        self.collection = db[settings['MONGODB_COLLECTION']]
        
    def process_item(self, item, spider):
        self.collection.insert(dict(item))
        return item

在上面的例子中，我们使用了pymongo驱动来连接MongoDB，同时编写了一个名为MongoDBPipeline的类。该类包含了一个构造函数__init__和一个处理数据的函数process_item。

在__init__函数中，我们使用pymongo来连接MongoDB数据库，并创建了一个collection对象。这个对象用于存储我们抓取到的数据。

在process_item函数中，我们将抓取到的数据转换为一个字典，并将其插入到MongoDB中。该函数返回item对象，这样后续的pipeline就可以继续对item对象进行处理。

接下来，在settings.py文件中添加以下代码：

ITEM_PIPELINES = {

   'myproject.pipelines.MongoDBPipeline': 300,
}
MONGODB_SERVER = "localhost"
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = "mydb"
MONGODB_COLLECTION = "mycollection"

在上面的代码中，我们添加了一个名为ITEM_PIPELINES的配置项，并将MongoDBPipeline类的对象添加到其中。这样就可以将数据存储到MongoDB中。

2. Scrapy与MongoDB的一些技巧

2.1 使用MongoDB进行数据去重

在进行数据采集的过程中，我们经常会遇到重复数据的问题。为了避免数据重复，我们可以使用MongoDB来进行数据去重。

以下是一种简单的方法：

class MongoDBPipeline(object):

    def __init__(self):
        connection = pymongo.MongoClient(
            settings['MONGODB_SERVER'],
            settings['MONGODB_PORT']
        )
        db = connection[settings['MONGODB_DB']]
        self.collection = db[settings['MONGODB_COLLECTION']]
        self.collection.create_index([('title', pymongo.ASCENDING)], unique=True)
        
    def process_item(self, item, spider):
        self.collection.insert(dict(item))
        return item

在上面的例子中，我们使用了create_index函数来创建一个基于title字段的唯一索引。这样，当我们插入一个重复的数据时，将会抛出一个DuplicateKeyError异常，从而避免数据的重复。

2.2 使用MongoDB进行数据筛选

MongoDB支持强大的数据筛选功能，我们可以使用它来筛选出数据库中符合条件的数据。下面是一个简单的例子：

import pymongo

class MongoDBPipeline(object):
    def __init__(self):
        connection = pymongo.MongoClient(
            settings['MONGODB_SERVER'],
            settings['MONGODB_PORT']
        )
        db = connection[settings['MONGODB_DB']]
        self.collection = db[settings['MONGODB_COLLECTION']]
        
    def process_item(self, item, spider):
        condition = {'title': {'$exists': True}}
        cursor = self.collection.find(condition)
        for doc in cursor:
            print(doc['title'])

在上面的例子中，我们使用了$exists运算符来查找title字段不为空的文档，并将其打印出来。

2.3 使用MongoDB进行数据分组

在对抓取到的数据进行分析时，我们通常需要对数据进行分组。MongoDB也提供了很好的分组功能，下面是一个简单的例子：

import pymongo

class MongoDBPipeline(object):
    def __init__(self):
        connection = pymongo.MongoClient(
            settings['MONGODB_SERVER'],
            settings['MONGODB_PORT']
        )
        db = connection[settings['MONGODB_DB']]
        self.collection = db[settings['MONGODB_COLLECTION']]
        
    def process_item(self, item, spider):
        pipeline = [
            {'$match': {'status': 'completed'}},
            {'$group': {'_id': '$category', 'total': {'$sum': 1}}}
        ]
        cursor = self.collection.aggregate(pipeline)
        for doc in cursor:
            print(doc)

在上面的例子中，我们使用了aggregate函数来执行一个分组操作。该操作首先使用$match运算符对status字段进行过滤，然后使用$group运算符对category字段进行分组，并计算每个分组中文档的数量。最终的结果将被打印出来。

3. 总结

Scrapy与MongoDB之间的交互非常简单。通过使用pymongo驱动，我们可以轻松地将抓取到的数据存储到MongoDB中，并使用MongoDB提供的丰富的功能来对数据进行处理和分析。掌握这些技巧，可以帮助我们更好地完成数据采集和处理任务。