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相信你一定有过这样的经历：大晚上好不容易写好一个爬虫，添加了种种可能出现的异常处理，测试了很多遍都没有问题，点击了 RUN 开始正式运行 。

第二天早上一睁眼就满心欢喜地冲到电脑前，结果发现爬虫半夜断了，你气得想要砸电脑，然后你看了一下 MongoDB 中爬了一半的数据，在想是删掉重新爬，还是保留下来接着爬。

 

到这儿问题就来了，删掉太可惜，接着爬很可能会爬到重复数据，虽然后期可以去重，但你有强迫症，就是不想爬到重复数据，怎么办呢？

这就遇到了「爬虫断点续传」问题，关于这个问题的解决方法有很多种，不过本文主要介绍数据存储到 MongoDB 时如何做到只插入新数据，而重复数据自动过滤不插入。

先来个简单例子，比如现在有两个 list ，data2 中的第一条数据和 data 列表中的第一条数据是重复的，我们想将这两个 list 依次插入 MnogoDB 中去， 通常我们会使用 insert_one() 或者 insert_many() 方法插入，这里我们使用 insert_one() 插入，看一下效果。

 1data = [
 2{‘index‘:‘A‘,‘name‘:‘James‘,‘rank‘:‘1‘ },
 3{‘index‘:‘B‘,‘name‘:‘Wade‘,‘rank‘:‘2‘ },
 4{‘index‘:‘C‘,‘name‘:‘Paul‘,‘rank‘:‘3‘ },
 5]
 6
 7data2 = [
 8{‘index‘:‘A‘,‘name‘:‘James‘,‘rank‘:‘1‘ },
 9{‘index‘:‘D‘,‘name‘:‘Anthony‘,‘rank‘:‘4‘ },
10]
11
12import pymongo
13client = pymongo.MongoClient(‘localhost‘,27017)
14db = client.Douban
15mongo_collection = db.douban
16
17for i in data:
18 mongo_collection.insert_one(i)

插入第一个 list ：

 

插入第二个 list ：

 

你会发现，重复的数据 A 被插入进去了，那么怎么只插入 D，而不插入 A 呢，这里就要用到 update_one() 方法了，改写一下插入方法：

1for i in data2:
2 mongo_collection.update_one(i,{‘$set‘:i},upsert=True)

 

这里用到了 $set 运算符，该运算符作用是将字段的值替换为指定的值，upsert 为 True 表示插入。这里也可以用 update() 方法，但是这个方法比较老了，不建议使用。另外尝试使用 update_many() 方法发现不能更新多个相同的值。

1for i in data2:
2 mongo_collection.update(i, i, upsert=True)

下面举一个豆瓣电影 TOP250 的实例，假设我们先获取 10 个电影的信息，然后再获取前 20 个电影，分别用 insert_one() 和 update_one() 方法对比一下结果。

insert_one() 方法会重复爬取前 10 个电影，最终生成 30 个数据：

 

update_one() 方法则只会插入新的 10 个电影,最终生成 20 个数据：

 

这就很好了对吧，所以当我们去爬那些需要分页的网站，最好在爬取之前使用 update_one() 方法，这样就算爬虫中断了，也不用担心会爬取重复数据。

代码实现如下：

1import requests

2import json

3import csv

4import pandas as pd

5from urllib.parse import urlencode

6import pymongo

7

8client = pymongo.MongoClient(‘localhost‘, 27017)

9db = client.Douban

10mongo_collection = db.douban

11class Douban(object):

12 def __init__(self):

13 self.url = ‘https://api.douban.com/v2/movie/top250?‘

14

15 def get_content(self, start_page):

16 params = {

17 ‘start‘: start_page,

18 ‘count‘: 10

19 }

20 response = requests.get(self.url, params=params).json()

21 movies = response[‘subjects‘]

22 data = [{

23 ‘rating‘: item[‘rating‘][‘average‘],

24 ‘genres‘:item[‘genres‘],

25 ‘name‘:item[‘title‘],

26 ‘actor‘:self.get_actor(item[‘casts‘]),

27 ‘original_title‘:item[‘original_title‘],

28 ‘year‘:item[‘year‘],

29 } for item in movies]

30

31 self.write_to_mongodb(data)

32

33 def get_actor(self, actors):

34 actor = [i[‘name‘] for i in actors]

35 return actor

36

37 def write_to_mongodb(self, data):

38 for item in data:

39 if mongo_collection.update_one(item, {‘$set‘: item}, upsert=True):

40 # if mongo_collection.insert_one(item):

41 print(‘存储成功‘)

42 else:

43 print(‘存储失败‘)

44

45 def get_douban(self, total_movie):

46 # 每页10条，start_page循环1次

47 for start_page in range(0, total_movie, 10):

48 self.get_content(start_page)

49

50if __name__ == ‘__main__‘:

51 douban = Douban()

52 douban.get_douban(10)

文章就到这里啦~

写在最后

Python爬了一半的数据出BUG了，等等！这一半数据还能用

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原文地址：https://www.cnblogs.com/52lmx/p/10199585.html