在 Scrapy 中使用分布式数据库进行数据存储可以提高数据存储的效率和稳定性。一种常见的解决方案是使用 MongoDB，它是一个基于文档模型的分布式数据库。
首先，需要安装 pymongo 库：
pip install pymongo
然后，在 Scrapy 项目的 settings.py 文件中添加以下代码：
MONGO_URI = 'mongodb://localhost:27017'
MONGO_DATABASE = 'scrapydata'
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.MongoDBPipeline': 300,
}
其中，MONGO_URI 是 MongoDB 的地址和端口号，MONGO_DATABASE 是数据库的名称。ITEM_PIPELINES 配置了 Scrapy 的管道，将数据存储到 MongoDB 中。
接下来，可以编写 pipelines.py 文件实现 MongoDBPipeline：
import pymongo
class MongoDBPipeline(object):
collection_name = 'articles'
def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.mongo_db = mongo_db
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE')
)
def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db]
def close_spider(self, spider):
self.client.close()
def process_item(self, item, spider):
self.db[self.collection_name].insert_one(dict(item))
return item
该类继承自 Scrapy 提供的 Pipeline 类，实现了 open_spider、close_spider 和 process_item 方法。其中，open_spider 方法在启动爬虫时连接到 MongoDB，close_spider 方法在关闭爬虫时关闭 MongoDB 连接，process_item 方法将数据存储到 MongoDB 中。
最后，在 spider 文件中设置 item，如下所示：
import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'myspider'
start_urls = [
'https://pidancode.com/',
]
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('//article'):
item = {}
item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract_first()
item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract_first()
item['description'] = sel.xpath('p/text()').extract_first()
yield item
在这个示例中，item 的字段包括 title、link 和 description，分别用于存储文章的标题、链接和摘要。可以根据实际需求调整 item 的字段。例如，如果要存储作者的姓名，可以添加以下代码：
item['author'] = '皮蛋编程'
运行爬虫后，数据将自动存储到 MongoDB 中，可以使用以下代码查看存储的数据：
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['scrapydata']
articles = db['articles']
for article in articles.find():
print(article)
以上代码将查询名为 articles 的集合中的所有数据，并将它们打印出来。可以根据实际需求修改查询条件和打印方式。
总之，使用分布式数据库可以大大提高数据存储的效率和稳定性。通过上述步骤，可以在 Scrapy 中轻松地实现 MongoDB 数据库的使用。
