pymongo存数据多了个0

可以提供更多细节吗？你是指在使用 pymongo 存储数据时，数据的值比预期多了一个 0 吗？可能需要查看你的代码和数据结构才能确定问题的原因。一些可能的原因包括：

- 数据结构中有一个意外的零
- 数据库中存在重复的条目
- 在插入数据时出现了错误，导致值被处理不当

请提供更多信息，以便我更好地帮助你解决问题。

相关问题

爬虫爬取到的数据存到MongoDB后如何查看

当你使用爬虫抓取数据并将其存储到MongoDB（一种NoSQL数据库）后，查看数据通常需要通过编程语言的MongoDB驱动程序来操作。以下是Python中使用Pymongo库查看数据的基本步骤：

1. 首先，确保已经安装了`pymongo`库，如果没有，可以使用`pip install pymongo`命令安装。

2. 连接到MongoDB服务器：

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
# 如果你的数据库不在默认端口或服务器地址不同，替换相应的连接信息
db = client['your_database_name']
collection = db['your_collection_name']

这里的`your_database_name`是你的数据库名，`your_collection_name`是你要查看的集合（相当于表）名。

3. 查看所有文档（数据项）：

documents = collection.find()
for document in documents:
    print(document)

4. 查询特定条件的数据：

filtered_documents = collection.find({"field": "value"})
for document in filtered_documents:
    print(document)

这里`{"field": "value"}`是你想要筛选的条件，比如查找字段值等于某个值的文档。

5. 分页查询：
如果你有大量数据，可以分页获取，例如每页10条：

page_size = 10
skip_count = 0
while True:
    results = collection.find().skip(skip_count).limit(page_size)
    for result in results:
        print(result)
    if results.count() < page_size:
        break
    skip_count += page_size

第1关：Scrapy 爬取数据存到 MongoDB 数据库中

第1关：Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它能够自动化抓取网页数据并整理成结构化的信息。如果你想将爬取的数据存储到MongoDB数据库中，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装依赖**：
- 安装Scrapy本身：`pip install scrapy`
- 安装Scrapy-MongoDB适配器：`pip install scrapy-mongodb`

2. **创建Scrapy项目**：
使用命令行创建一个新的Scrapy项目：`scrapy startproject my_crawler`

3. **配置settings.py**：
在项目的`settings.py`文件中，添加MongoDB的连接设置：

   MONGO_URI = 'mongodb://localhost:27017/mydatabase'
   ITEM_PIPELINES = {'my_crawler.pipelines.MongoDBPipeline': 300}

4. **编写管道（Pipeline）**：
创建一个名为`MongoDBPipeline.py`的文件，这是用于处理数据并将其保存到MongoDB的地方。这里你会使用Scrapy的Item Pipeline机制，如示例所示：

   from pymongo import MongoClient
   from scrapy.item import Item, Field

   class MyItem(Item):
       # 定义你要存储在MongoDB中的字段

   class MongoDBPipeline:
       def __init__(self):
           self.client = MongoClient(MONGO_URI)
           self.collection = self.client['mydatabase']['mycollection']

       def process_item(self, item, spider):
           self.collection.insert_one(dict(item))
           return item

5. **定义Spider**：
在spiders目录下，创建一个Spider，比如`myspider.py`，并在其中定义下载和解析规则。采集到的数据会自动通过Pipeline传入MongoDB。

6. **运行爬虫**：
最后，在命令行运行你的爬虫：`scrapy crawl myspider`

完成上述步骤后，Scrapy会在每次请求成功后将数据存储到指定的MongoDB集合中。