在选择Python requests爬虫数据存储方式时，可以根据以下几个方面进行考虑：

数据类型和结构：首先，你需要考虑你要存储的数据类型（如文本、图片、JSON等）和数据结构（如表格、树形结构等）。这将帮助你确定最适合你需求的存储方式。

数据库类型：根据你的数据类型和结构，可以选择不同类型的数据库来存储数据。以下是一些常见的数据库类型：

关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL、SQLite等）：适用于结构化数据，支持复杂的查询和事务处理。非关系型数据库（如MongoDB、CouchDB等）：适用于非结构化或半结构化数据，支持水平扩展和高可用性。文件系统：适用于简单的数据存储需求，如将数据保存为文本文件、CSV文件等。内存数据库（如Redis、Memcached等）：适用于需要高速读/写操作的场景，但数据存储在内存中，断电后数据会丢失。

数据量和访问模式：考虑你的数据量大小和访问模式（如读写比例、并发访问等），以选择合适的存储方案。例如，对于大量数据和高并发访问，可以选择分布式数据库或缓存系统。

数据一致性和完整性：根据你的业务需求，确保你选择的存储方式能够满足数据一致性和完整性的要求。例如，关系型数据库通常具有较好的数据一致性和完整性支持。

可扩展性和维护性：考虑你的系统是否需要支持水平扩展（增加更多服务器）和易于维护。一些现代数据库系统（如分布式数据库、NoSQL数据库等）在这方面具有优势。

成本和资源限制：考虑你的系统资源限制（如硬件、内存、存储空间等）和成本预算。一些数据库解决方案可能需要较高的硬件资源和维护成本。

综上所述，选择合适的Python requests爬虫数据存储方式需要根据具体需求和场景进行权衡。在实际应用中，可能需要结合多种存储方式来满足不同的需求。