Python数据采集持久化应按规模与需求选型：小规模用CSV（导出查看）或SQLite（查询更新）；中等规模协作用MySQL/PostgreSQL（建索引、批量插入）；非结构化用JSON文件、MongoDB或对象存储；必存元信息与质量校验。
Python数据采集后的持久化存储，关键在于匹配数据特征、访问需求和扩展预期，而不是盲目追求“最先进”的方案。
小规模结构化数据：CSV或SQLite足够用
采集结果是表格型（如商品价格、新闻标题+发布时间）、单机使用、无需并发写入时，优先选轻量方案。
-
CSV：适合一次性导出、人工查看或后续导入其他系统；用
pandas.to_csv()或csv.writer即可，无依赖、跨平台、易调试。 -
SQLite：需支持查询过滤、去重、增量更新时更合适；Python 内置，单文件部署，用
sqlite3模块建表、参数化插入即可，避免字符串拼接防注入。
中等规模且需协作/查询：MySQL或PostgreSQL
团队共用、要求数据一致性、需复杂条件筛选（如“近7天北京地区销量TOP10”）、或未来可能对接BI工具时，应上关系型数据库。
- 用
SQLAlchemy或psycopg2/pymysql连接，定义好表结构（含主键、索引、时间字段类型）。 - 插入前做简单清洗（如空值处理、字符串截断），批量插入用
executemany或to_sql(if_exists='append')提升效率。 - 定期对时间字段、状态字段建索引，避免全表扫描拖慢采集任务。
非结构化或高吞吐场景：JSON文件 + 对象存储 / MongoDB
采集内容含嵌套字段（如网页JSON API返回、带多级评论的社交帖）、格式不固定、或单次采集量极大（万级文档/小时），关系模型会显得僵硬。
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- 临时存档可用
json.dump()写入本地文件，按日期或主题分目录，命名带时间戳（如weibo_20240520.json）。 - 需要检索部分内容（如查某关键词是否出现），可选
MongoDB，用pymongo插入字典，天然支持嵌套查询与动态字段。 - 若数据要长期保存且不常读取，直接存为
.json.gz压缩包，上传到阿里云OSS、腾讯COS等对象存储，成本低、可靠性高。
强调：别跳过数据质量与元信息记录
无论用哪种存储方式，缺失这两点会让后续分析寸步难行。
- 每条记录附带采集时间（
collected_at）、来源URL（source_url）、状态标记（status: success/error）。 - 建立简易日志表或日志文件，记录每次采集任务的起止时间、成功数、失败数、异常类型（如超时、反爬返回403），方便回溯问题。
- 对关键字段（如价格、发布时间）做类型校验和范围检查，异常值存入单独的
error_log表或文件，不污染主数据。
