使用MongoDB存储爬虫当当网图书畅销榜

使用MongoDB存储爬虫当当网图书畅销榜是一个常见的数据存储方案。MongoDB是一种NoSQL数据库，具有高扩展性和灵活性，非常适合存储非结构化或半结构化数据。以下是使用MongoDB存储爬虫当当网图书畅销榜的步骤和注意事项：

### 步骤：

1. **环境准备**：
- 安装MongoDB：确保在本地或服务器上安装并配置好MongoDB。
- 安装爬虫工具：可以使用Python的Scrapy框架或其他爬虫工具。

2. **爬虫开发**：
- 编写爬虫代码：从当当网抓取图书畅销榜数据。
- 数据清洗：处理抓取到的数据，确保数据的完整性和准确性。

3. **数据存储**：
- 连接MongoDB：使用Python的`pymongo`库或其他语言的相应库连接MongoDB。
- 创建数据库和集合：例如，创建一个名为`dangdang`的数据库和一个名为`bestsellers`的集合。
- 插入数据：将抓取到的数据插入到MongoDB中。

### 示例代码（Python）：

import pymongo
import scrapy

class DangdangSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dangdang'
    start_urls = ['http://www.dangdang.com/']

    def parse(self, response):
        # 解析页面内容，提取图书信息
        books = response.css('div.book-list div.book-item')
        for book in books:
            title = book.css('a.title::text').get()
            author = book.css('a.author::text').get()
            price = book.css('span.price::text').get()

            yield {
                'title': title,
                'author': author,
                'price': price
            }

# MongoDB配置
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['dangdang']
collection = db['bestsellers']

# 数据插入
def process_item(self, item, spider):
    collection.insert_one(dict(item))
    return item

### 注意事项：

1. **数据去重**：确保爬取的数据不重复，可以使用MongoDB的唯一索引或程序逻辑去重。
2. **错误处理**：处理爬虫和数据库连接中的异常情况，确保程序的健壮性。
3. **性能优化**：根据数据量和访问频率，优化MongoDB的索引和分片配置，提高查询性能。

### 优点：

- **高扩展性**：MongoDB支持水平扩展，能够处理大规模数据。
- **灵活性**：不需要预先定义表结构，能够存储多种类型的数据。
- **高性能**：MongoDB的查询速度快，适合实时数据处理。