scrapy抓取拉勾网职位信息（七）——数据存储（MongoDB，Mysql，本地CSV）

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(allow=r'zhaopin/.*/')),  #首页职位列表
        Rule(LinkExtractor(allow=r'gongsi/j\d+.html')), #公司职位列表
        Rule(LinkExtractor(allow=r'jobs/list_.*',restrict_css='.menu-box')),  #校园职位列表

        Rule(LinkExtractor(allow=r'jobs/\d+.html'),callback='parse_item',follow=True), #详情页继续跟进，因为详情页包含其他的职位推荐，跟进后也是详情页 )

一、数据存储到MongoDB

如果没有MongoDB请先安装，并进行相应配置，并且启动MongoDB服务(出现connect network is unreachable一般都是没有开启服务造成的）

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分析：要想把数据放进MongoDB，跟把大象放进冰箱是一样的道理。先连接数据库，把数据存进去，然后把连接关掉。

• 我们在pipelines.py文件下新建一个类，MongoPipeline，这个类包括三个函数，open_spider()，process_item(),close_spider()

import pymongo  #第三方包pymongo，用来连接mongodb数据库并对其操作

class MongoPipeline(object):
    def open_spider(self,spider):  #开启爬虫的时候连接数据库
        passdef process_item(self,item,spider): #运行爬虫的时候把item数据插入到数据库中
        passdef close_spider(self,spider): #爬虫关闭的时候把数据库的连接断开
        pass

• 为了让代码更易扩展，我们不把mongodb的地址和名称写在这里，改为写在settings.py文件中，通过crawler来进行获取

class MongoPipeline(object):
    def __init__(self,mongo_uri,mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri  #定义实例变量mongo_uri和mongo_db
        self.mongo_db = mongo_db

    @classmethod
    '''
    这个类方法就是为了使用crawler来获取全局settings中的MONGO_URI和MONGO_DB的值，并复制给mongo_uri和mongo_db
    '''
    def from_crawler(cls,crawler):
        return cls(
            mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
            mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')
        )

    def open_spider(self,spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)  #与数据库建立连接
        self.db = self.client[self.mongo_db] #打开数据库

    def process_item(self,item,spider):
        self.db[item.collection].insert(dict(item)) #我这里直接获取item.collection字段，而collection我在items.py文件中赋值为’jobs‘，将item数据插入进去
        return item  #这个item返回才能被其他的中间件获取

    def close_spider(self,spider):
        self.client.close()  #关闭数据库连接

• 修改settings.py文件，增加MONGO_URI和MONGO_DB的定义，并且将MongoPipleline激活

ITEM_PIPELINES = {
    #'lagou.pipelines.LagouPipeline': 300,
    'lagou.pipelines.MongoPipeline': 333,
}

MONGO_URI = 'localhost'
MONGO_DB = 'lagou'

• 修改items.py文件，增加collection字段

import scrapy

class LagouItem(scrapy.Item):
    collection = 'jobs'
    #其他字段不做修改

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这样我们就建立了一个与本地MongoDB的连接，数据库名称是lagou，存入的表collection名称是jobs。我们现在可以运行程序。

一段时间后，使用可视话工具查看，就可以看到数据被存储进了MongoDB数据库。

二、数据存储到Mysql

分析：思路与数据存储到MongoDB是一样的，只不过Mysql需要创建表，对各个字段进行定义

• 我们手动创建一个数据库

• 进入这个lagou数据库，并且建立一个表

• 使用desc jobs;查看我们建立好的表。

• 开始写爬虫的代码，因为和mongodb的比较类似，我这里直接给出代码

import pymysql

class MysqlPipeline(object):
    def __init__(self, host, database, user, password, port):
        self.host = host
        self.database = database
        self.user = user
        self.password = password
        self.port = port

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            host=crawler.settings.get('MYSQL_HOST'),
            database=crawler.settings.get('MYSQL_DATABASE'),
            user=crawler.settings.get('MYSQL_USER'),
            password=crawler.settings.get('MYSQL_PASSWORD'),
            port=crawler.settings.get('MYSQL_PORT'),
        )

    def open_spider(self, spider):
        self.db = pymysql.connect(host=self.host, database=self.database, user=self.user, password=self.password, port=self.port, charset='utf8')
        self.cursor = self.db.cursor()

    def process_item(self, item, spider):
        ’‘’
        这里直接使用值传入也可以，我这里直接把item生成一个字典传入
        ‘’‘
        data = dict(item)
        keys = ','.join(data.keys())
        values = ','.join(['%s'] * len(data))
        #sql = 'insert into jobs (url,name,ssalary,esalary,location,syear,eyear,edu_background,type,tags,release_time,advantage,job_desc,work_addr,company) values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)'
        sql = 'insert into jobs (%s) values (%s)' % (keys,values)
        try:
            #self.cursor.execute(sql, (item['url'],item['name'],item['ssalary'],item['esalary'],item['location'],item['syear'],item['eyear'],item['edu_background'],item['type'],item['tags'],item['release_time'],item['advantage'],item['job_desc'],item['work_addr'],item['company']))
            self.cursor.execute(sql, tuple(data.values()))
            self.db.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
            self.db.rollback()
        return item

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

• settings.py文件编写，增加mysql地址和端口等相关字段，并且激活MysqlPipeline

ITEM_PIPELINES = {
    #'lagou.pipelines.LagouPipeline': 300,
    #'lagou.pipelines.MongoPipeline': 300,
    'lagou.pipelines.MysqlPipeline': 300,
}

MYSQL_HOST = 'localhost'
MYSQL_DATABASE = 'lagou'
MYSQL_USER = 'root'
MYSQL_PASSWORD = ''
MYSQL_PORT = 3306

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• 运行代码一段时间，用可视化工具打开看一下，发现数据已经存进来了

 三、数据存储到本地csv文件

分析：因为已经对数据进行了处理，所以保存文件到本地不需要再到pipeline里面去进行。

使用命令行的方式：

• 运行爬虫时使用 scrapy crawl lagou_c -o lagou_jobs.csv，就可以保存一个名为lagou_jobs.csv文件到本地啦。

修改main.py文件的方式（本质上也是调用了命令行）：

from scrapy import cmdline

cmdline.execute('scrapy crawl lagou_c -o lagou_jobs.csv'.split())

这样我们就分别完成了MongoDB，Mysql以及本地的存储。