优先选CSV、SQLite或MySQL/PostgreSQL，取决于数据量、查询需求和维护场景：小规模临时分析用CSV；中等规模需筛选用SQLite；长期维护、多人协作用MySQL/PostgreSQL。
Python爬虫抓到的数据，存成CSV还是进数据库，关键看后续怎么用。如果只是临时分析、数据量小、结构简单，CSV够用；要是需要频繁查询、多表关联、并发写入或长期维护，数据库更合适。
CSV存储：轻量灵活，适合快速落地
CSV文件本质是纯文本，用Python内置的csv模块或pandas.to_csv()就能直接保存，无需额外服务，上手快、可读性强，Excel也能直接打开。
- 适合一次性导出、人工核对、简单统计（比如爬1000条商品标题和价格做横向对比）
- 注意编码问题：中文务必指定encoding='utf-8-sig'，避免Excel乱码
- 字段含逗号、换行符时，csv.writer会自动加引号，但建议用pandas处理更省心
- 不支持增删改查逻辑，重复运行容易覆盖——加时间戳命名（如data_20240520.csv）或先读再合并
SQLite：零配置数据库，爬虫场景的“甜点选择”
SQLite是单文件数据库，不用装服务、不占资源，Python自带sqlite3模块，几行代码就能建表、插入、查询。
- 适合中等规模数据（几万到百万级）、需要按条件筛选（如“查所有价格低于100的商品”）
- 建表时定义好字段类型（TEXT/REAL/INTEGER），后续插入时类型自动转换，比CSV更规范
- 支持INSERT OR IGNORE、REPLACE INTO防重复，也支持事务保证写入完整
- 缺点：不支持多线程写入（需加锁），也不适合高并发或远程访问
MySQL / PostgreSQL：面向生产环境的可靠选择
当数据要长期积累、多人协作、对接Web后台或BI工具时，选MySQL或PostgreSQL更稳妥。它们支持用户权限、索引优化、主从同步，能扛住持续爬取+定时入库的压力。
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- 用pymysql或psycopg2连接，配合SQLAlchemy可简化ORM操作
- 爬虫入库前建议加唯一索引（如URL字段），避免重复插入；用ON DUPLICATE KEY UPDATE（MySQL）或UPSERT（PostgreSQL）实现增量更新
- 批量插入别用循环execute()，改用executemany()或to_sql(if_exists='append')，效率提升明显
- 注意连接池管理，防止爬虫跑久了把数据库连接耗尽
怎么选？看这三点就清楚了
数据量不大 + 只导出不查询 → CSV
要查要筛 + 单机运行 + 不想装服务 → SQLite
要长期维护 + 多人用 + 需稳定写入 → MySQL/PostgreSQL
实际项目中也可以组合使用：比如先存SQLite做中间缓存，再按天汇总进MySQL；或者爬取结果导出CSV供业务方下载，同时写一份进数据库供系统调用。
