在Python网络爬虫技术中，高效存储数据通常涉及选择合适的数据存储方式、优化数据插入过程以及确保数据去重。以下是具体的存储方法以及优化策略：
import psycopg2
# 创建数据库连接
conn = psycopg2.connect(dbname='scrapy_db', user='scrapy_user', password='password', host='localhost')
cur = conn.cursor()
# 创建数据表
cur.execute('''CREATE TABLE articles (id SERIAL PRIMARY KEY, title VARCHAR(255), link TEXT);''')
# 批量插入数据
data_to_insert = [('Title 1', 'Link 1'), ('Title 2', 'Link 2')]
cur.executemany('INSERT INTO articles (title, link) VALUES (%s, %s)', data_to_insert)
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭游标和数据库连接
cur.close()
conn.close()
通过上述方法和策略，可以有效地提高Python网络爬虫的数据存储效率和稳定性。
