爬虫数据存储--基于MonogoDB

2019年5月13日 148次阅读 来源: FesonX

“当然, 并不是所有数据都适合”

在学习爬虫的过程中, 遇到过不少坑.

今天这个坑可能以后你也会遇到, 随着爬取数据量的增加, 以及爬取的网站数据字段的变化, 以往在爬虫入门时使用的方法局限性可能会骤增.

怎么个骤增法?

Intro 引例

在爬虫入门的时候, 我们爬取豆瓣电影Top250这些数据量并不是很大的网页时(仅计算文本数据量), 通常无需考虑数据存储的效率问题, 使用MySQL这些关系型数据库, 或者用TXT, CSV等文本格式存储, 都可以很快地存储完毕, Spider也可以跟着快速关闭. 因此我们感觉不到上述方式的弊端.

起初, 我爬的数据量在几千条时, 我选择用MySQL作为数据存储的数据库,
爬取结束时, 存储的时间花了几秒, 我还没有太在意.

《爬虫数据存储--基于MonogoDB》 爬取数据

但是当我爬取的数据量到了200M左右时, 问题非常明显了. 此时用MySQL存储, 半小时都无法关闭Spider! 如果添加了查重, 时间将会指数增长.

而使用CSV存储, 虽然关闭花不了特别多时间, 但是打开关闭文件所需的时间同样不少! Excel直接无法打开, Sublime和VS Code则要花费十几秒的时间来打开.

《爬虫数据存储--基于MonogoDB》 数据打开缓慢

图 : 正在打开CSV的Sublime Text

在后续对CSV中的数据进行基本的格式化后发送到Django可视化时, 打开网页的处理时间接近1分30秒. 速度感人.

感人的速度让我意识到要换一种方式来存储和处理数据, 本文仅对数据存储部分做过相应测试.

我将眼光瞄准了NoSQL中的MongoDB.

What’s NoSQL

关系型数据库一直是计算机相关专业的必修课, 在过去的很长时间, 占据了互联网数据量的很大一部分. 但是随着大数据时代到来, 关系型数据库已然满足不了某些大数据的处理要求.

《爬虫数据存储--基于MonogoDB》 数据量变化
《爬虫数据存储--基于MonogoDB》 image.png

NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

NoSQL用于超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

What’s MongoDB

  • MongoDB是一种非关系型数据库, 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易.
  • 可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性.
  • MongoDB支持RUBY，Python，Java，C++，PHP，C#等多种语言
  • Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组
  • 内建支持Map和Reduce函数, 可对数据进行批量和聚合操作.

Why MongoDB

将目光放在MongoDB这样的文档型NoSQL身上, 是因为爬取的数据

  • 对一致性要求不高
  • 读写的速度要求较高
  • 遇到数据字段发生变化时, 可以更方便的添加字段, 无需改变以前的数据结构.

How TO

1. Step 1 安装MongoDB

安装MongoDB, 参考文档https://docs.mongodb.com/manual/administration/install-community/

安装pymongo, 如果你使用pip安装方式, 直接在终端中键入
pip install pymongo

安装成功的检测, 在python的shell中import pymongo不报错即可.

2. Step 2 添加项目配置

添加配置信息
在Scrapy项目的settings.py中添加以下代码

MONGO_HOST = "127.0.0.1" #主机IP
MONGO_PORT = 27017       #端口号
MONGO_DB = "Spider"      #库名
MONGO_COLL = "jobinfo"   #collection名
# MONGO_USER = ""
# MONGO_PSW = ""

代码片中的端口号为默认端口号, 如果安装后进行了修改, 以修改后为准, 库名及Collection名同上.

MongoDB支持动态创建, 因此你并不需要提前创建数据库和下属的Collection

3. Step 3 启用MongoDB存储Pipeline

在你Scrapy项目的pipelines.py中添加以下的方法(注意函数要写在某个Pipeline类中, 并在settings.py中启用对应的Pipeline, 如果你已经启用, 直接添加即可):

# 在Python中使用mongoDB的所需的包
import pymongo

# 配置mongoDB所需的包
from scrapy.conf import settings

def __init__(self):
        # connect to db
        self.client = pymongo.MongoClient(host=settings['MONGO_HOST'], port=settings['MONGO_PORT'])
        # ADD if NEED account and password
        # 当需要使用数据库的用户名和密码, 取消以下的注释, MongoDB支持直接查询, 无需登录
        # self.client.admin.authenticate(host=settings['MONGO_USER'], settings['MONGO_PSW'])
        # 设置数据库客户端类型
        self.db = self.client[settings['MONGO_DB']]
        # 取得数据库句柄
        self.coll = self.db[settings['MONGO_COLL']]

然后在同个文件下处理item的函数末尾中添加以下代码:

def process_item(self, item, spider):
    # .....
    postItem = dict(item)
    self.coll.insert(postItem)
    # 在终端中显示你的爬取数据
    return item
4. Step 4 Enjoy

在终端中运行你的爬虫, 待数据爬取完毕, Spider迅速关闭, 而数据已经写入数据库!
在终端中键入

# 切换数据库
use Spider
# 查找所有数据, pretty()函数用于格式化数据显示
# jobinfo为collection名称
db.jobinfo.find().pretty()

《爬虫数据存储--基于MonogoDB》 image.png

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    原文作者：FesonX
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