大家好，小编来为大家解答以下问题，python数据爬取有哪些库和框架，python爬取数据保存到数据库，现在让我们一起来看看吧！
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爬虫数据的存储
- 数据存储概述
- MongDB数据库的概念
- MongDB的安装
- 使用PyMongo库存储到数据库
数据存储概述
通常，从网页爬取到的数据需要进行分析、处理或格式化，然后进行持久化存储，以备后续使用。数据存储主要有以下两种方式：
1）文件存储 文件存储时将爬虫数据以文件的形式存储到本地，对于这种中小规模的爬虫而言，可以将爬虫结果汇合到一个文件进行持久化存储python自动化运维库。Python中的文件操作相当方便，既能将爬虫数据以二进制形式保存，又能处理成字符串后以文件形式保存，只需要改动打开文件的模式，就能以不同的形式保存数据。 2）数据库存储 对于爬取的数据种类丰富、数量庞大的大规模爬虫来说，把数据存储成一堆零散的文件就不太合适了。此时可以将这些爬虫结果存储到我们的数据库当中，不仅方便存储，也方便进一步整理。
Python中常见的数据库有以下两种：
- MySQL：一种开源的关系型数据库，使用最常用的数据库管理语言（SQL）进行数据库管理，它会将数据保存到不同的表中，不仅速度快，而且灵活性高。
- MongoDB：一个基于分布式文件存储的数据库，时当前NoSQL(非关系型数据库)中比较热门的一种，他面向集合存储，易存储对象类型的数据，具有高性能、易部署、易使用等特点。
MongDB数据库的概念
MongDB是一款由C++语言编写的，基于分布式文件存储的NoSQL数据库，具有免费操作简单、面向文档存储特点。为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB数据库主要的功能特征如下：
- 模式自由：可以把不同结构的文档存储在同一个数据库当中
- 面向集合的存储：适合存储JSON文件风格的形式
- 完整的索引支持：对任何属性可索引
- 复制和高可用性：支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制，复制的主要目的是提供冗余及自动故障转移
- 自动分片：支持云级别的伸缩性，自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态地添加额外地机器
- 丰富的查询：支持丰富的查询表达方式，查询指令使用JSON形式的标记，可以轻易查询文档中内嵌的对象及数组
- 快速就地更新：查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效地查询计划
- 高效地传统存储方式：支持二进制数据及大型对象
MongDB的安装
MongDB的下载
具体的安装过程比较简单，这里就不细讲了。
使用PyMongo库存储到数据库
PyMong是用于MongDB的开发工具，是Python操作MongoDB数据库的方式，由于PyMongo是第三方库，所以需要安装之后才能在Python中使用，在window环境中可直接使用pip install pymongo进行安装。
PyMongo库中主要提供了如下类与MongoDB数据库进行交互：
- MongoClient类：用于与MongoDB服务器建立连接
- DataBase类：表示MongoDB中的数据库
- Collection类：表示MongoDB中的集合
- Cursor类：表示查询方法返回的结果，用于对多行数据进行遍历
PyMongo库的基本使用流程如下：
1）创建一个MongoClient类的对象，与MongoDB服务器建立连接 2）通过MongoClient对象访问数据库（DataBase对象） 3）使用上个步骤的数据库创建一个集合 （Collection对象） 4）调用集合中提供的方法在集合中插入、删除、修改和查询文档
- 创建连接 通过MongoClient类的构造方法进行创建。
pymongo.mongo_client.MongoClient(host='localhost',port=27017,document_class=dict,tz_aware=False,connect=True,**kwargs)其中host：表示主机名或IP地址，默认为主机（localhost）port：表示连接的端口号，默认27017document_class：从此客户端查询，返回的文档默认使用此类tz_aware：如果为True，则此MongoClient作为文档中的返回的datetime示例，将会被时区所识别connect：默认为True，表示立即开始在后台连接到MongoDB，否则连接到第一个操作
from pymongo import *
# 这时没有传入任何参数host和port都是默认的值
client = MongoClient()- 访问数据库 只要已经建立了与Mongo服务器的连接，就可以直接访问数据库中的内容了，他的访问方式比较简单。 可以当作属性进行访问：db = client.pymongo_test 也可以使用字典的形式访问：db = client["pymongo_test"]
如果指定的数据库已经存在，就直接访问这个数据库；如果不存在，就会自动创建一个数据库
- 创建集合 访问或创建db数据库中的student集合，通过s = db.student
- 插入文档insert_one():插入一条文档对象insert_many():插入列表形式的多条文档对象
代码如下：
from pymongo import *
# 创建连接
client = MongoClient()
# 创建数据库或访问
db = client.pymongo_test
# 创建student集合
s = db.student
# 向集合中插入一条文档
result1 = s.insert_one({'name':'lisi','sex':'nan'})
# 向集合中插入多条文档,通过列表的形式
result2 = s.insert_many([{'name':'lisi','sex':'nan'},{'age':12}])
print('result1的结果为:',result1)
print('result2的结果为:',result2)输出结果为：
- 查询文档find_one():查找一条文档对象find_many():查找多条文档对象find():查找所有文档对象
代码如下：
from pymongo import *
# 创建连接
client = MongoClient()
# 创建数据库或访问
db = client.pymongo_test
# 创建student集合
s = db.student
# 向集合中插入一条文档
result1 = s.insert_one({'name':'lisi','sex':'nan'})
# 向集合中插入多条文档,通过列表的形式
result2 = s.insert_many([{'name':'lisi','sex':'nan'},{'age':12}])
print('result1的结果为:',result1)
print('result2的结果为:',result2)
# 查询所有文档对象
result3 = s.find()
# 对返回的结果进行取出
for column in result3:
print('取出结果为:',column)输出结果为：
- 更新文档update_one():更新一条文档对象update_many():更新多条文档对象
代码如下：
from pymongo import *
# 创建连接
client = MongoClient()
# 创建数据库或访问
db = client.pymongo_test
# 创建student集合
s = db.student
# 向集合中插入一条文档
result1 = s.insert_one({'name':'lisi','sex':'nan'})
# 向集合中插入多条文档,通过列表的形式
result2 = s.insert_many([{'name':'lisi','sex':'nan'},{'age':12}])
print('result1的结果为:',result1)
print('result2的结果为:',result2)
# 查询所有文档对象
result3 = s.find()
# 对跟新前返回的结果进行取出
for column1 in result3:
print('更新前取出结果为:',column1)
# 更新一条数据，多条数据一样的原理，这里就不过多的阐述了
s.update_one({'age':12},{'$set':{'age':21}})
# 查询更新后的所有文档对象
result4 = s.find()
# 对更新后的数据进行取出
for column2 in result4:
print('更新后取出结果为:',column2)输出结果为：
- 删除文档delete_one():删除一条文档对象delete_many():删除所有记录
直接就s.delete_one()这里就不演示代码了，可以自己去尝试
