豆瓣电影TOP 250网址 要求: 1.爬取豆瓣top 250电影名字.演员列表.评分和简介 2.设置随机UserAgent和Proxy 3.爬取到的数据保存到MongoDB数据库  items.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class DoubanItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # 标题 title = scrapy.Field() # 信息 bd

说起python爬虫数据存储就不得不说到mongodb,现在我们来试一下scrapy操作mongodb 首先开启mongodb mongod --dbpath=D:\mongodb\db 开启服务后就可以进行使用, 还是接着上一卷在上进行修改: 来看下结果: 看到没有爬虫的完善就像个公式,不断嵌套

Python爬虫框架Scrapy实例(三)数据存储到MongoDB任务目标:爬取豆瓣电影top250,将数据存储到MongoDB中. items.py文件复制代码# -*- coding: utf-8 -*-import scrapy class DoubanItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # 电影名 title = scrapy.Field() # 基本信息 bd = scrapy.Field()

上一篇完成了随机UA和随机代理的设置,让爬虫能更稳定的运行,本篇将爬取好的数据进行存储,包括本地文件,关系型数据库(以Mysql为例),非关系型数据库(以MongoDB为例). 实际上我们在编写爬虫rules规则的时候,做了很多的限定,而且没有对翻页进行处理,所以最终提取的信息数量比较少,经我的测试,总共只有4k多条职位.如果要进行数据分析的话,数量量必须要足够,因此我们先将爬虫规则进行修改. 修改lagou_c.py文件rules rules = ( Rule(LinkExtractor(al

如何把数据存储到MongoDB数据库 时间:2018.10.31                   edit by :北鼻 一.mongoDB环境安装 需要使用mongoDB数据库的话需要安装环境,可以百度下载安装,配置信息,随后在此博客补充说明.对于数据库的操作,可以安装Stdio - 3T 来可视化操作. Stdio-3T 软件可百度下载安装破解版即可. 二.如何在把数据存储到mongoDB数据库. (1)保证该环境成功安装,并且已经启动该服务. (2)代码配置连接,在这里我们写一个con

文章目录 1. 环境依赖 2. 数据源 2.1. 方案一 使用 Spring Boot 默认配置 2.2. 方案二 手动创建 3. 使用mongoTemplate操作4. 总结 3.1. 实体对象 3.2. DAO相关 3.3. Service相关 3.4. Controller相关 5. 源代码 本文讲解Spring Boot基础下,如何使用MongoDB,编写数据访问. 环境依赖 修改 POM 文件,添加spring-boot-starter-data-mongodb依赖. <depende

MongoDB 认识MongoDB 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.它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最大的特点是它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

from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() url = 'https://www.basketball-reference.com/leagues/NBA_2019.html' driver.get(url)# 操作等待 driver.implicitly_wait(3) list_name = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="team-stats-per_game"

之前我们使用scrapy爬取数据,用的存储方式是直接引入PYMYSQL,或者MYSQLDB,案例中数据量并不大,这种数据存储方式属于同步过程,也就是上一条语句执行完才能执行下一条语句,当数据量变大时,由于SCRAPY解析数据的速率远远大于数据存储入数据库的速度,以至于造成数据阻塞,可以理解为数据高并发的问题. 现在我们可以使用TWISTED里的功能,话不多说先在PIPELINE里引入类对象,来执行异步操作: 引入adbapi对象 第一步:在SETTINGS.py里设置数据库连接配置,做成数据异步

这次我用的是python3.6,scrapy在python2.7,3.5的使用方法都不同所以要特别注意, 列如 在python3.5的开发环境下scrapy 的主爬虫文件可以使用 from urllib import parse 而python3.6就不行,还有许多不兼容的黎姿例子还需我们去发现 一般python操作mysql数据时,都会用到MYSQLDB,目前来讲MYSQLDB只在2.7版板上支持 所以我选择了pymysql 和 sqlalchemy 用于scrapy爬取数据时存储数据,但在p

上一卷中我将爬取的数据文件直接写入文本文件中,现在我将数据存储到mysql中,我依然用的是pymysql,这个很麻烦建表需要在外面建 这次代码只需要改变pipyline就行 来 现在看下结果: 对比发现数据准确无误

将爬取数据存储在JSON文件里并不难,只需修改pipelines文件 直接看代码: 来看下结果: 中文字符恶心的很 之后我会在后卷中做出修改

方法一:同步操作 1.pipelines.py文件(处理数据的python文件) import pymysql class LvyouPipeline(object): def __init__(self): # connection database self.connect = pymysql.connect(host='XXX', user='root', passwd='XXX', db='scrapy_test') # 后面三个依次是数据库连接名.数据库密码.数据库名称 # get c

#spider.pyfrom scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from Cwpjt.items import CwpjtItem class FulongSpider(CrawlSpider): name = 'fulong' allowed_domains = ['sina.com.cn'] start_urls = ['http://sina.com

[网络爬虫入门05]分布式文件存储数据库MongoDB的基本操作与爬虫应用 广东职业技术学院  欧浩源 1.引言 网络爬虫往往需要将大量的数据存储到数据库中,常用的有MySQL.MongoDB和Redis等.对于爬取返回为JSON格式的数据,选择NoSQL非关系型数据库的MongoDB来存储会容易很多.在本文中,首先介绍MongoDB数据库的安装与启动,然后讲述该数据库的基本操作,接着用Python语句操作该数据库,最后将"豆瓣电影TOP250"爬虫搜集的数据存到到该数据库中,由浅入深

关键字:SQL Server NEWID():BSON:MongoDB UUID 1.遇到的问题和困惑 SQL Server中的NEWID数据存储到MongoDB中会是什么样子呢?发现不能简单的通过此数据查询了. 例如我们将SQL Server 数据库中的QQStatements2019表迁移至MongoDB 中,集合命名也为QQStatements2019. 在SQL Server中选择4个OrderId,数据作为演示实例,查看如下: 经过程序转换后,在mongodb的客户端工具nosqlbo

数据存储 mongodb from pymongo import MongoClient import os base_dir = os.getcwd() class MongoPipeline(object): # 实现保存到mongo数据库的类, collection = 'douban' # mongo 数据库的 collection 名字 def __init__(self, mongo_uri, db_name, db_user, db_pass): self.mongo_uri =

好久没有写爬虫了,写一个scrapy的小爬爬来抓取网易新闻,代码原型是github上的一个爬虫,近期也看了一点mongoDB.顺便小用一下.体验一下NoSQL是什么感觉.言归正传啊.scrapy爬虫主要有几个文件须要改动.这个爬虫须要你装一下mongodb数据库和pymongo,进入数据库之后.利用find语句就能够查看数据库中的内容,抓取的内容例如以下所看到的: { "_id" : ObjectId("5577ae44745d785e65fa8686"), &qu

锁粒度与并发性能怎么样? 数据库的读写并发性能与锁的粒度息息相关,不管是读操作还是写操作开始运行时,都会请求相应的锁资源,如果请求不到,操作就会被阻塞.读操作请求的是读锁,能够与其它读操作共享,但是当写操作请求数据库时,它所申请的是写锁,具有排它性. MongoDB在2.2之前的版本,锁的粒度是非常粗的,它会锁住整个mongod实例.这意味着当一个数据库上的写锁被请求后,对mongod实例上管理的其它数据库的操作都会被阻塞.2.2版本降低了锁的粒度,引入了单个数据库范围的锁,也就是说读写操作的锁

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.它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最大的特点是它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. 1.下载安装Mongo