一、爬取http://www.ptpress.com.cn/search/books首页中的动手学数据结构与算法的图片、标题信息。 二、爬取http://www.ptpress.com.cn的推荐图书信息，包括bookName, Bookid，并存到MongoDB数据库中。

很抱歉，作为文本生成模型，我无法直接进行网页爬取或操作数据库。不过我可以为你提供一个基本的Python爬虫框架和步骤来指导你如何完成这两个任务：

一、抓取http://www.ptpress.com.cn/search/books首页的数据（例如动手学数据结构与算法的图片和标题）：
1. 首先，你需要安装必要的库，如requests, BeautifulSoup或更现代的如Scrapy。
2. 使用`requests.get()`获取网页内容。
3. 解析HTML内容，通常使用BeautifulSoup解析器来查找特定元素（例如图片和标题）的标签。
4. 示例代码可能会类似这样：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://www.ptpress.com.cn/search/books"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 查找图片和标题信息，这需要根据实际HTML结构定位
for book in soup.find_all('div', class_='book-item'):  # 假设书籍信息在一个特定class中
    img_url = book.find('img')['src']  # 图片URL可能在这个标签中
    title = book.find('h3').text  # 标题在这里
    print(f"图片URL: {img_url}, 标题: {title}")

记得替换上述代码中的`'div'`和`'h3'`等标签名称以适应实际网站结构。

二、爬取并存储http://www.ptpress.com.cn的推荐图书信息到MongoDB：
1. 安装pymongo库连接MongoDB。
2. 创建一个MongoDB集合（collection），比如`recommend_books`。
3. 更新上述代码，添加对每个推荐图书的Bookid的提取，并将数据插入数据库。

import pymongo

client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["your_database_name"]
books_collection = db["recommend_books"]

# ...（继续从上一步的代码开始）

for book_data in books_data_list:
    book_id = book_data['BookId']  # 假定存在BookId字段
    books_collection.insert_one(book_data)

记得将`"your_database_name"`替换为你的实际数据库名。