[大数据]scrapy框架 + MongoDB 实现数据大批量存储

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB
是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

以上一个项目为例 ： scrapy框架之crawl spider_zm024212的博客-CSDN博客

首先需要安装好MongoDB数据库以及可视化窗口，建议去官网下载：MongoDB Community Download | MongoDB

然后在python环境中需要安装一个pymongo 模块?? 打开cmd窗口输入 pip install pymongo 即可

导入模块

import pymongo

# 配置启动MongoDB
mongo = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = mongo["data"]
col = db["pig"]

# 只需要修改pipelines.py文件，其他文件不需要改变

from itemadapter import ItemAdapter
import pymongo
# 配置启动MongoDB
mongo = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = mongo["data"]
col = db["pig"]


class PigDataPipeline:
    def __init__(self):
        pass

    def open_spider(self, spider):

        pass

    def process_item(self, item, spider):
        # 保存数据到MongoDB数据库
        col.insert_one(dict(item))

        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.f.close()

保存完毕，打开MongoDB可视化窗口，可以看到数据保存成功

然后就可以对这些批量大数据进行下一部分析处理，更多爬虫，数据分析，和数据库等知识后续更新

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