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领导让我用scrapy将数据爬到mongodb上,然后后端让我用mysql数据库,怎么...
Scrapy依赖于twisted，所以如果Scrapy能用，twisted肯定是已经安装好了。抓取到的数据，可以直接丢到MySQL，也可以用Django的ORM模型丢到MySQL，方便Django调用。
或是后端日志收集分析。考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。亦或是仅作日志收集分析。
你要确保已经安装了go语言的mongodb驱动。然后对查出来的数据进行解析，查出来的数据是类似json的数据，这个解析代码需要相关的库或者你自己写的。
MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，完全可以替代MySQL。
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。
数据存储 在进行爬虫之后，我们需要将获取到的数据进行存储。可以使用MySQL、MongoDB、Redis等数据库进行存储。需要注意的是，存储数据时需要考虑数据的格式和结构，以便后续的数据分析和处理。
python可以做到自动抓取互联网上的新闻更新到网站吗?
搜索引擎：搜索引擎使用该功能来抓取互联网上的网页，并建立索引以供用户搜索。该功能可以帮助搜索引擎发现新的网页，并更新已有网页的内容。
Python爬虫开发可以设计出各种功能强大的应用，包括但不限于以下几个方面： 数据采集：使用Python爬虫可以自动化地从互联网上抓取各种数据，如新闻、商品信息、股票数据等。可以根据需求自定义采集规则，提取所需的数据。
通过编写Python程序，可以模拟人类在浏览器中访问网页的行为，自动抓取网页上的数据。Python网络爬虫可以通过发送HTTP请求获取网页内容，然后使用解析库对网页进行解析，提取所需的数据。
网页数据采集的概念 网页数据采集，顾名思义，就是通过程序自动获取互联网上的网页内容，并将其保存为结构化的数据。这些数据可以包括文本、图片、视频等多种形式，可以用于各种用途，如市场调研、舆情分析、数据挖掘等。
python中,进行爬虫抓取怎么样能够使用代理IP?
1、第一步：找IP资源 IP资源并不丰富，换句话说是供不应求的，因此一般是使用动态IP。免费方法，直接在网络上找，在搜索引擎中一搜索特别多能够提供IP资源的网站，进行采集即可。
2、以下是一些常用的代理IP获取方式：- 免费代理IP：可以通过一些公开的API接口或者网站来获取，但是免费代理IP的质量参差不齐，有些甚至会被封禁，所以使用时需要谨慎 。
3、能确保IP的可用率、稳定性。调用方便 对于爬虫工作者而言，调用API也是一个较为繁琐的过程，而部分较为优质的代理服务商往往有着丰富的API接口，方便集成到任何程序里，以便爬虫使用。
4、另外我们需要先获取一个可用代理，代理就是 IP 地址和端口的组合，就是 ： 这样的格式。如果代理需要访问认证，那就还需要额外的用户名密码两个信息。
5、在使用爬虫代理池时，我们需要将代理池服务器的API接口集成到我们的网络爬虫中。具体来说，我们需要在网络爬虫中添加以下几个步骤：获取代理IP地址 在访问目标网站之前，我们需要从代理池服务器中获取一个可用的代理IP地址。
怎么从mongondb提取数据到scrapy
spider 爬虫文件，制定抓取规则主要是利用xpath items.py 主要指定抓取的内容 pipeline.py 有一个指向和存储数据的功能，这里我们还会增加一个store.py的文件，文件内部就是创建一个MongoDB的数据库。
启动Mongodb数据库。在自己电脑的E盘、D盘根目录模拟出两个Mongodb的数据库，分别代表旧库和新库。
首先还是分析思路，爬取网站数据，获取小区名称，地址，价格，经纬度，保存在excel里。
我的需求是爬取 Google Play 市场上的所有 App 的页面链接以及下载数量。首先确保配置好 Python 7， MongoDB 数据库， 以及 Python 的 pip 包管理系统。
大体上讲， 选择器就是网页条目的路径（或者是公式）， 我们需要使用这个路径（或者是公式）去html页面中提取数据。 Scrapy的帮助文档是这样解释的： Scrapy提取数据有自己的一套机制。
