# 使用 Scrapy 和 MongoDB 进行网络爬虫数据存储
## 前言
Scrapy 是一个流行的 Python 爬虫框架，它简单易用且高效，适合处理大量网页数据的抓取任务。而 MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，特别适合存储结构不固定的数据，非常适合用于存储抓取来的网页数据。本文将通过示例展示如何将 Scrapy 与 MongoDB 集成，以便高效存储爬取的数据。
## 环境
原创
2024-09-25 06:59:16
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下面的图总结了Scrapy的架构： 你或许已经注意到这个架构主要操作的三种数据类型——Request、Response和Item，而爬虫处于架构的核心位置，它们产生Request，处理Response并且产生Item和更多的Request。每个由爬虫产生的Item都会被一个序列的Item Pipeline用它们的process_item()进行后处理。通常情况下，process_item()方法修
1. mysql库环境准备 a.服务器，准备一台linux服务器，可以自己机器上装个虚拟化软件，也可以连公司的闲置服务器或者租赁云服务器，不贵的。 b.mysql，安装的5.7，官网应该有8了，但5.7还是最普遍的版本。 c.Navicat for Mysql，非常好用的mysql客户端工具。安装过程省略，安装完成后新建一个库，起名spider，然后在新建一个表
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2023-06-28 19:03:08
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Scrapy data flow（流程图）Scrapy数据流是由执行的核心引擎(engine)控制，流程是这样的：1、爬虫引擎ENGINE获得初始请求开始抓取。 2、爬虫引擎ENGINE开始请求调度程序SCHEDULER，并准备对下一次的请求进行抓取。 3、爬虫调度器返回下一个请求给爬虫引擎。 4、引擎请求发送到下载器DOWNLOADER，通过下载中间件下载网络数据。
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2024-01-06 07:16:27
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最常接触到的有三个概念Schema、Model、Entity。按自己理解，Schema是定义数据库的结构。类似创建表时的数据定义，但比创建数据库可以做更多的定义，只是没办法通过Schema对数据库进行更改。Model是将Schema定义的结构赋予表名。但可用此名对数据库进行增删查改。Entity是将Model与具体的数据绑定，可以对具体数据自身进行操作，例如保存数据SchemaSchema用来定义
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2024-04-09 23:08:59
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## 如何使用Scrapy导入MongoDB
### 介绍
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Scrapy将爬取的数据导入到MongoDB中。 Scrapy是一个强大的web爬虫框架，而MongoDB是一个流行的文档数据库。将这两者结合起来，可以帮助你高效地爬取和存储数据。
### 流程图
```mermaid
erDiagram
Scrapy ||--|| MongoDB : 导入
原创
2024-04-28 03:44:43
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为什么要用sharing？Sharding: 优点 越来越大的数据集及不断提升吞吐量的应用程序对单台mongodb服务器来讲是一个挑战————大量的查询很快即能耗尽CPU的计算能力，而较大的数据集存储需求也有可能很快超出单节点的存储能力。最终，工作集的大多超出了系统的RAM并给I/O带去巨大压力。数据库管理系统界解决此类问题通常有两类方案：向上扩展和水平扩展。 sharding
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2023-06-18 11:11:54
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# Scrapy异步存储到MongoDB
Scrapy是一个强大的Python Web爬虫框架，广泛应用于数据抓取与处理。在数据处理过程中，存储数据是必不可少的步骤。MongoDB是一种NoSQL数据库，适合存储非结构化数据，具有灵活性和扩展性。本文将详细介绍如何在Scrapy中异步地将抓取的数据存储到MongoDB，并给出具体的代码示例。
## Scrapy基础概述
Scrapy是基于异步
# Scrapy防止重复抓取数据并结合MongoDB存储
在现代网络抓取与数据分析的环境中，如何有效地管理重复数据是一个非常重要的课题。Scrapy是一个强大的Python框架，提供了灵活的机制来抓取网站数据。结合MongoDB这种高效的NoSQL数据库，Scrapy能够避免重复抓取数据并将数据持久化存储。本文将详细介绍如何使用Scrapy与MongoDB结合来实现去重，并提供完整的代码示例。
MysqlPython要想要访问Mysql数据库，事先需要安装访问Mysql所使用的第三方库。根据Python版本的不同，所使用的第三方库也不一样：Python2：MySQLdbPython3：mysqlclientmysqlclient是Mysqldb的优化版，增加了对Python3的支持和错误修复。这两个库的接口几乎一样，因此在不同版本的Python环境中，可以使用相同的代码实现Mysql的访
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2024-01-30 00:57:57
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scrapy数据存进mongodb 第一步，settings.py添加 ITEM_PIPELINES = { # 'scrapy_runklist.pipelines.ScrapyRunklistPipeline': 300, 'scrapy_runklist.pipelines.ScrapyWei ...
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2021-11-02 04:44:00
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# Scrapy爬取数据存入MongoDB
## 概述
在互联网时代，海量的数据可以通过网络获取，爬虫成为了一种常见的数据采集方式。Scrapy是一个功能强大的Python爬虫框架，它可以帮助我们快速、高效地从网页上提取数据。而MongoDB是一个NoSQL数据库，适合存储非结构化的数据，因此将爬取的数据存入MongoDB成为了一种常见的处理方式。
本篇文章将介绍如何使用Scrapy爬取数据
原创
2023-12-12 05:41:15
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背景：自己写的简单爬取电影种子的爬虫，数据存储到Mysql版本：python3IDE：pycharm环境：windows10项目：scrapy爬虫注：如使用，请自行修改，谢谢 工具文件如下： """
数据库连接工具类
# """
import pymysql
import traceback
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
f
# MongoDB Scrapy爬虫可视化
## 简介
在大数据时代，数据的获取和处理成为极为重要的工作。爬虫是一种非常常见的数据获取方式，而Scrapy是一个强大的Python爬虫框架。MongoDB是非关系型数据库中的一种，具有高性能、高可用性和可扩展性的特点。本文将介绍如何使用Scrapy爬虫框架获取数据，并将数据存储到MongoDB中，然后使用可视化工具将数据展示出来。
## 准备工作
原创
2023-09-10 04:37:03
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# 大数据分析：使用Scrapy和MongoDB进行数据提取和存储
随着互联网的迅猛发展，大数据分析已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。在进行大数据分析之前，我们首先需要从各种来源中提取数据，并将其存储到合适的地方以供后续分析使用。Scrapy和MongoDB是两个非常强大的工具，可以帮助我们轻松地进行数据提取和存储。本文将介绍如何使用Scrapy和MongoDB来进行大数据分析。
## S
原创
2023-09-10 15:19:58
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Scrapy将数据保存在MongoDB的描述
在数据获取和存储的领域，Scrapy是一款强大的框架，而MongoDB则是广泛使用的NoSQL数据库。将Scrapy与MongoDB结合可以有效地实现数据的爬取、存储和管理。接下来，我们将通过不同的模块来深入探讨如何实现Scrapy将数据保存在MongoDB的过程中涉及的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警和迁移方案。
## 备份策略
任务目标：爬取豆瓣电影top250，将数据存储到MongoDB中。items.py文件# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class DoubanItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# 电影名
title = scrapy.Field()
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2023-06-13 23:17:32
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sudo yum -y install mongodb-org安装问题： 提示No package mongodb-org available。解决方案：编辑Mongodb安装源vim /etc/yum.repos.d/mongodb-org-3.6.repo编辑内容如下：[mongodb-org-3.6]
name=MongoDB
原创
2019-02-08 21:36:05
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用Pymongo保存数据 爬取豆瓣电影top250movie.douban.com/top250的电影数据，并保存在MongoDB中。 items.py spiders/douban.py pipelines.py 效果：
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2021-08-13 08:46:25
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用Pymongo保存数据爬取豆瓣电影top250movie.douban.com/top250的电影数据，并保存在MongoDB中。items.pyclass DoubanspiderItem(scrapy.Item): # 电影标题 title = scrapy.Field() # 电影评分 score = scrapy.Field() # 电影信息...
原创
2021-07-06 15:35:27
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