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这篇文章主要讲解了“Python爬虫数据操作的技巧有哪些”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python爬虫数据操作的技巧有哪些”吧！
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需求
爬取某网站的项目列表页，获取其url，标题等信息，作为后续爬取详情页的任务url。
代码
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-11-08 14:04 # @Author : cxa # @File : motor_helper.py # @Software: PyCharm import asyncio import datetime from loguru import logger from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient from collections import Iterable try: import uvloop asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy()) except ImportError: pass db_configs = { 'host': '127.0.0.1', 'port': '27017', 'db_name': 'mafengwo', 'user': '' } class MotorOperation: def __init__(self): self.__dict__.update(**db_configs) if self.user: self.motor_uri = f"MongoDB://{self.user}:{self.passwd}@{self.host}:{self.port}/{self.db_name}?authSource={self.db_name}" else: self.motor_uri = f"mongodb://{self.host}:{self.port}/{self.db_name}" self.client = AsyncIOMotorClient(self.motor_uri) self.mb = self.client[self.db_name] async def save_data_with_status(self, items, col="seed_data"): for item in items: data = dict() data["update_time"] = datetime.datetime.now() data["status"] = 0 # 0初始 data.update(item) print("data", data) await self.mb[col].update_one({ "url": item.get("url")}, {'$set': data, '$setOnInsert': {'create_time': datetime.datetime.now()}}, upsert=True) async def add_index(self, col="seed_data"): # 添加索引 await self.mb[col].create_index('url')因为我的爬虫是异步网络模块aiohttp写的，所以选择了pymongo的异步版本motor进行操作。
异步代码的基本属性就是async/await成对的出现，如果把上面的await和async去掉，就是类似pymongo的写法了,这里异步不是重点，重点是我们怎么处理每条数据。
这里除了网页的url，标题等信息，我需要附加3个字段。分别是create_time, status,update_time。
这三个字段分别代表，数据插入数据，状态和更新时间。
那么我为什么添加三个字段呢?
首先，我们需要判断每次的任务数据是否存在，我这里的情况是存在就更新不存在就插入，那么我就需要一个查询条件，作为更新的条件，很显然这里可以使用任务的url作为唯一条件(你还可以使用url+标题做个md5然后保存)，好了查询条件确定。
下面说create_time这个比较好理解就是数据插入时间,关键是为什么还要一个update_time，这个的话和status字段有一定的关系。画重点：这个status作为后续爬虫进行爬取的一个标志用。目前这个status有4个值，0-4，我这是这样定义的，
0:初始状态
1:抓取中的任务
2:抓取成功
3:抓取失败
4:抓取成功但是没有匹配到任务。
后面随着任务的爬取，状态也是不断变化的，同时我们需要更新update_time为最新的时间。这个目前的话是体现不出来什么作用，它的使用场景是，重复任务的抓取，比如今天我抓取了任务列表里的url1、url2，第二天的时候我如果再抓到，为了区分是抓取失败还是抓取成功，我们根据create_time和update_time就可以进行推断了，如果两者相同而且是当前的日期说明刚抓的，如果update_time的日期比create_time新可以说明，抓到了重复的任务。关于字段的设计就啰嗦这么些。
下面是实现，我们可以通过update_one方法，对数据作存在或者插入操作，因为url作为查询条件，后面量大的话就最好添加一个索引。也就是上面的 add_index方法。
好了最好说插入更新的具体代码
需要注意的是
{'$set': data, '$setOnInsert': {'create_time': datetime.datetime.now()}}$setOnInsert里面使用的字段是数据不存在的时候才插入的，存在就不动了，只插入$set里面指定的。
另外$setOnInsert里面使用的字段不能在$set里面再次出现
upsert=True代表的是不存在就插入。
感谢各位的阅读，以上就是“Python爬虫数据操作的技巧有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python爬虫数据操作的技巧有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！