承接著爬蟲，大家或許對於爬下來的資料如何儲存還是會有一點疑惑，當然最簡單的方式其實就是存成txt檔，不過讀檔出來時就可能會遇到一些障礙。進階一點，你可以選擇json檔，不過如果檔案不小的話，資料尋找可能會有效率層面的問題。所以整體而言最好的選擇，其實還是資料庫。因此，以下介紹一款，我個人比較喜歡使用的資料庫MongoDB。

前言

MongoDB作為一樣輕便、免費的選擇，其熱門不是沒有道理，以下就讓我們來一探究竟。要使用MongoDB主要有兩個方案，第一直接使用本機端的資料庫，第二使用雲端的資料庫，當然兩者各有利弊，而這篇文章中，都會介紹使用級操作方式。
我們來稍微比較一下，本機端MongoDB跟雲端MongoDB的差異。本機端的MongoDB讀寫速度較快，畢竟不需要經過跟遠端server互動的過程，雲端的話相對會慢一些；但是因為本機端只有你自己的電腦連線的到，如果要跟隊友共享資料，那就會比較麻煩，可能必須經過一些輩分復原的程序，把你的檔案複製到它的電腦上(如非你可以把自己的電腦架設成為server)，但是雲端的話，你只要開一個使用者權限給她，隊友只要有辦法上網，就可以存取裡面的資料。

註: 關聯式與非關聯式資料庫我在第二天的文章中就有介紹過，這邊就不再多嘴。

本機端MongoDB的安裝

由於別人在這個部分已經寫得很完整了，可以參考這一篇文章。因此，這個部分我就跳過了。我覺得其中比較需要注意的是:

1. 安裝的時候，它並不會幫你製作資料檔案存放位置的資料夾，所以你要自己在c槽底下創造"C:\data\db"、"C:\data\log"，它內部的資料儲存檔案叫做bson，應該算是json的變形，你最好在存放資料進去後，可以找到bson檔的存放位置。
2. mongodb跟一般的程式不太一樣，安裝好之後需要啟動server它才會開始運作，不然這個srver放在背景一直跑也是很冗，所以你要確定啟動server才算成功安裝。

Robo3T

這東西算是mongodb的視覺化操作介面，安裝好之後，就會跳出如下頁面，請按create，然後把new connection改成local(看你本機端的聯想想要叫什麼明子都可以)。只要你的server有跑起來，應該就可以成功建立連線，這個前端app就會連接到你的mongodb server。

這個時候你可以用右鍵去點擊你的連線，選擇Create DataBase，然後自己命名，然後再創造好的Database上面雙擊，應該可以看到一個資料夾叫做collection，右鍵點擊後選擇Create collection。這個時候你已經把資料庫跟文章集創造完成。

這邊稍微說明一下，這分別是時麼意思，collection其實就是一張table，而之所以會稱為collection的原因是，NoSql資料庫本來是開發來支援文件檢索功能，所以一筆資料(json中的一個dict，也就是table中的row)就會被當作一篇文章及其metadata(描述文章的資料)，而很多個文章組成的及合稱為文章集，也就是collection。而很多個collection當然就組成一個database啦。最後，也可以想像一個server上面可以存放很多個database。總而言之，同整如下:

雲端的免費server

這個地方我的習慣是使用mlab的服務，畢竟它沒有超過0.5G就不用付錢，很多服務加上其實不會超過這個大小，所以也就選擇了它。由於申請帳號的過程太簡單，我就略過啦。不過要提醒大家一點的事情，當帳號申請好，也創建好資料庫，要千萬記得一件事情，就是進去user的地方創建一個user。

創建完user之後，你就可以透過Robo3T去連線啦，不過這邊的連線方式比較複雜，請一步步填入以下資訊:

1. Connection>Name: 自己取這個連線的名稱。
2. Connection>Address: dsxxxxxx.mlab.com : xxxxx，兩個xxx請自行在你mlab的頁面上方尋找。
3. Authencation>Database: 你在mlab創的Database的名稱。
4. Authencation>User Name, Password: 上面的最後一個步驟叫你創建一個user的那個user。
5. 接著就可以按下左下角的test去測試是否能夠成功連線，如果成功了就可以按下save。

用python與資料庫互動

python跟MongoDB的互動主要是透過pymongo來完成，接下來將會逐一說明連線(MongoClient)、尋找(find)、插入(insert)以及刪除(delete)在python中的實踐。另外，因為創建Database跟collection，Robo3T的GUI便可以輕而易舉的完成，其實不太需要硬是要透過程式碼來完成，所以這邊就不交代了。

連線

# import
from pymongo import MongoClient
from bson.objectid import ObjectId #這東西再透過ObjectID去尋找的時候會用到

# connection
conn = MongoClient("<url>") # 如果你只想連本機端的server你可以忽略，遠端的url填入: mongodb://<user_name>:<user_password>@ds<xxxxxx>.mlab.com:<xxxxx>/<database_name>，請務必既的把腳括號的內容代換成自己的資料。
db = conn.<database_name>
collection = db.<collection_name>

# test if connection success
collection.stats  # 如果沒有error，你就連線成功了。

尋找(find)

#尋找一筆資料
cursor = collection.find_one({'<column_name>': '<what_you_want>'})
cursor = collection.find_one({'_id': ObjectId('<id_string>')}) #如果你在意速度的話用Id尋找會比用內容尋找快很多喔!

#回傳全部資料
cursor = collection.find({}) #此處須注意，其回傳的並不是資料本身，你必須在迴圈中逐一讀出來的過程中，它才真的會去資料庫把資料撈出來給你。
data = [d for d in cursor] #這樣才能真正從資料庫把資料庫撈到python的暫存記憶體中。

#尋找全部資料
cursor = collection.find({'<column_name>': '<what_you_want>'})

如果大家對於更進階的檢索有興趣，例如說如何尋找Null值，或是如何模糊比對出某一字串，我個人比較少用到(還是有用過啦)，就請大家自行做功課摟。(補充: 如果大家的資料量沒有大到很誇張，其實可以都全部讀進Python中的暫存，再來處理)

刪除(delete)

# 刪除一筆資料
collection.delete_one({'<column_name>': '<what_you_want>'})

# 刪除全部資料
collection.delete_many({})

# 刪除多筆資料
collection.delete_many({'<column_name>': '<what_you_want>'})

插入(Insert)

# 插入一筆資料: 請放入一個dict
collection.insert_one(<to_be_insert_dict>)

# 插入多筆資料: 請放入一個dist
collection.insert_many(<to_be_insert_dist>)

關於比賽...

原本明天想發的文章是MongoDB的備份，但是後來想想其實實用性不高，加上寫到後面的文章時不太順利，發現應該要先交代pandas才能讓大家比較好的理解我在幹什麼，所以接下來三天，應該會很細緻的介紹pandas。pandas可以說是python中的excel，功能非常強大，如果還沒機會接觸，非常建議可以跟著一起玩一下，一定會有所收穫。