Python爬虫数据写入MongoDB_python 爬虫怎么使用mongdb

使用Python作为爬虫语言，数据处理和存储变得更加容易和高效。而MongoDB是一个使用广泛的非关系型数据库，能够帮助我们轻松地存储和查询数据。今天，我就来和大家分享一下在Python中如何使用MongoDB来存储爬取的数据。

首先，我们需要安装pymongo库，这是一个Python操作MongoDB的库。您可以在终端输入以下命令进行安装：

pip install pymongo
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安装pymongo库之后，我们需要建立MongoDB的连接。下面是Python连接MongoDB的示例代码：

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client.test_database # 连接到test_database数据库
collection = db.test_collection # 连接到test_collection集合
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在上述代码中，我们使用MongoClient连接到MongoDB，指定了主机地址（localhost）和端口号（27017）。随后，我们连接到test_database数据库和test_collection集合。您可以根据实际需要修改这些名称。

接下来，我们可以定义一个字典类型的数据，用于保存从网页爬取的数据。以爬取网页上的书籍信息为例，我们可以定义如下的数据格式：

book = {
    'title': 'Python网络爬虫开实战',
    'author': 'xxx',
    'price': '68.00元',
    'publisher': '电子工业出版社',
    'date': '2018-06-01',
    'category': '计算机/网络',
    'ISBN': '9787121328306',
    'url': 'https://item.jd.com/21xxx864776.html'
}
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上述代码中，我们定义了一个包含书籍信息的字典，其中包括了书名、作者、价格、出版社、日期、分类、ISBN号和URL链接。

接下来，我们可以使用以下代码将上述字典类型的数据存储到MongoDB中：

result = collection.insert_one(book)
print(result.inserted_id)
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在上述代码中，我们使用insert_one()方法将字典类型的数据插入到MongoDB中，并打印出新插入的数据的ID。

如果您需要批量插入数据，可以使用insert_many()方法，示例如下：

books = [
    {
        'title': 'Python网络爬xx目实战',
        'author': '胡xx',
        'price': '68.00元',
        'publisher': '电子工业出版社',
        'date': '2018-06-01',
        'category': '计算机/网络',
        'ISBN': '97871xx8306'
    },
    {
        'title': 'Python编程从入门到实践',
        'author': 'Eric Matthes',
        'price': '69.00元',
        'publisher': '人民邮电出版社',
        'date': '2016-11-1',
        'category': '计算机/程序设计语言与工具',
        'ISBN': '9787115428021'
    },
    {
        'title': 'Python数据分析',
        'author': 'Wes McKinney',
        'price': '99.00元',
        'publisher': '机械工业出版社',
        'date': '2018-07-01',
        'category': '计算机/数据处理与分析',
        'ISBN': '9787111597470'
    }
]
result = collection.insert_many(books)
print(result.inserted_ids)
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上述代码中，我们定义了一个包含三个书籍信息的列表，使用insert_many()方法将这些书籍信息批量插入到MongoDB中，并打印出新插入数据的ID。

除了插入数据，MongoDB还支持更新、查询和删除等操作，我们可以根据不同的业务需求选择相应的方法进行操作。总之，Python和MongoDB的结合可以帮助我们实现高效的数据爬取和存储，为数据分析和挖掘提供了良好的基础。

除了上述基本的存储操作，MongoDB还提供了一些强大的查询功能，可以让我们更加方便地检索数据。例如，我们可以使用以下代码查询所有书名为“Python网络爬虫开源项目实战”的书籍信息：

query = {'title': 'Python网络爬虫开源项目实战'}
result = collection.find(query)
for book in result:
    print(book)
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上述代码中，我们使用find()方法查询所有书名为“Python网络爬虫开源项目实战”的书籍信息，并通过for循环遍历输出每个书籍的详细信息。

另外，MongoDB还支持复杂的查询操作，例如使用正则表达式匹配数据、范围查询、排序、分页等。这些操作可以有效地支持业务需求，通过巧妙的查询和过滤，将数据变得更加有用和有意义。

最后，从互联网爬虫发展的角度来看，爬虫技术、数据存储和分析技术是不可分割的。MongoDB作为一种高效、可扩展、易于开发的非关系型数据库，十分适合用于存储爬取的数据。而Python则作为一个广泛使用的编程语言，在数据爬取、数据处理和数据分析等方面有着广泛的应用。