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Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)---33、數(shù)據(jù)存儲(chǔ):非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ):MongoDB

XanaHopper / 1515人閱讀

摘要:列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫,代表有等。運(yùn)行結(jié)果返回結(jié)果是字典形式,即代表執(zhí)行成功,代表影響的數(shù)據(jù)條數(shù)。上一篇文章網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)下一篇文章網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)

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NoSQL,全稱 Not Only SQL,意為不僅僅是 SQL,泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。NoSQL 是基于鍵值對(duì)的,而且不需要經(jīng)過 SQL 層的解析,數(shù)據(jù)之間沒有耦合性,性能非常高。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫又可以細(xì)分如下:

鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫,代表有 Redis, Voldemort, Oracle BDB 等。

列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫,代表有 Cassandra, HBase, Riak 等。

文檔型數(shù)據(jù)庫,代表有 CouchDB, MongoDB 等。

圖形數(shù)據(jù)庫,代表有 Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph等。

對(duì)于爬蟲的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)來說,一條數(shù)據(jù)可能存在某些字段提取失敗而缺失的情況,而且數(shù)據(jù)可能隨時(shí)調(diào)整,另外數(shù)據(jù)之間能還存在嵌套關(guān)系。如果我們使用了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ),一是需要提前建表,二是如果存在數(shù)據(jù)嵌套關(guān)系的話需要進(jìn)行序列化操作才可以存儲(chǔ),比較不方便。如果用了非關(guān)系數(shù)據(jù)庫就可以避免一些麻煩,簡單高效。

本節(jié)我們主要介紹一下 MongoDB 和 Redis 的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)操作。

MongoDB存儲(chǔ)

MongoDB 是由 C++ 語言編寫的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,是一個(gè)基于分布式文件存儲(chǔ)的開源數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),其內(nèi)容存儲(chǔ)形式類似 Json 對(duì)象,它的字段值可以包含其他文檔,數(shù)組及文檔數(shù)組,非常靈活,在這一節(jié)我們來看一下 Python3 下 MongoDB 的存儲(chǔ)操作。

1. 準(zhǔn)備工作

在本節(jié)開始之前請(qǐng)確保已經(jīng)安裝好了 MongoDB 并啟動(dòng)了其服務(wù),另外安裝好了 Python 的 PyMongo庫,如沒有安裝可以參考第一章的安裝過程。

2. 連接MongoDB

連接 MongoDB 我們需要使用 PyMongo 庫里面的 MongoClient,一般來說傳入 MongoDB 的 IP 及端口即可,第一個(gè)參數(shù)為地址 host,第二個(gè)參數(shù)為端口 port,端口如果不傳默認(rèn)是 27017。

import pymongo
client = pymongo.MongoClient(host="localhost", port=27017)

這樣我們就可以創(chuàng)建一個(gè) MongoDB 的連接對(duì)象了。

另外 MongoClient 的第一個(gè)參數(shù) host 還可以直接傳MongoDB 的連接字符串,以 mongodb 開頭,例如:

client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

可以達(dá)到同樣的連接效果。

3. 指定數(shù)據(jù)庫

MongoDB 中還分為一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)庫,我們接下來的一步就是指定要操作哪個(gè)數(shù)據(jù)庫,在這里我以 test 數(shù)據(jù)庫為例進(jìn)行說明,所以下一步我們需要在程序中指定要使用的數(shù)據(jù)庫。

db = client.test

調(diào)用 client 的 test 屬性即可返回 test 數(shù)據(jù)庫,當(dāng)然也可以這樣來指定:

db = client["test"]

兩種方式是等價(jià)的。

4. 指定集合

MongoDB 的每個(gè)數(shù)據(jù)庫又包含了許多集合 Collection,也就類似與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表,下一步我們需要指定要操作的集合,在這里我們指定一個(gè)集合名稱為 students,學(xué)生集合,還是和指定數(shù)據(jù)庫類似,指定集合也有兩種方式:

collection = db.students

collection = db["students"]

這樣我們便聲明了一個(gè) Collection 對(duì)象。

5. 插入數(shù)據(jù)

接下來我們便可以進(jìn)行數(shù)據(jù)插入了,對(duì)于 students 這個(gè)Collection,我們新建一條學(xué)生數(shù)據(jù),以字典的形式表示:

student = {
    "id": "20170101",
    "name": "Jordan",
    "age": 20,
    "gender": "male"
}

在這里我們指定了學(xué)生的學(xué)號(hào)、姓名、年齡和性別,然后接下來直接調(diào)用 collection 的 insert() 方法即可插入數(shù)據(jù),代碼如下:

result = collection.insert(student)
print(result)

在 MongoDB 中,每條數(shù)據(jù)其實(shí)都有一個(gè) _id 屬性來唯一標(biāo)識(shí),如果沒有顯式指明 _id,MongoDB 會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生一個(gè) ObjectId 類型的 _id 屬性。insert() 方法會(huì)在執(zhí)行后返回的 _id 值。

運(yùn)行結(jié)果:

5932a68615c2606814c91f3d

當(dāng)然我們也可以同時(shí)插入多條數(shù)據(jù),只需要以列表形式傳遞即可,示例如下:

student1 = {
    "id": "20170101",
    "name": "Jordan",
    "age": 20,
    "gender": "male"
}

student2 = {
    "id": "20170202",
    "name": "Mike",
    "age": 21,
    "gender": "male"
}

result = collection.insert([student1, student2])
print(result)

返回的結(jié)果是對(duì)應(yīng)的 _id 的集合,運(yùn)行結(jié)果:

[ObjectId("5932a80115c2606a59e8a048"), ObjectId("5932a80115c2606a59e8a049")]

實(shí)際上在 PyMongo 3.X 版本中,insert() 方法官方已經(jīng)不推薦使用了,當(dāng)然繼續(xù)使用也沒有什么問題,官方推薦使用 insert_one() 和 insert_many() 方法將插入單條和多條記錄分開。

student = {
    "id": "20170101",
    "name": "Jordan",
    "age": 20,
    "gender": "male"
}

result = collection.insert_one(student)
print(result)
print(result.inserted_id)

運(yùn)行結(jié)果:


5932ab0f15c2606f0c1cf6c5

返回結(jié)果和 insert() 方法不同,這次返回的是InsertOneResult 對(duì)象,我們可以調(diào)用其 inserted_id 屬性獲取 _id。

對(duì)于 insert_many() 方法,我們可以將數(shù)據(jù)以列表形式傳遞即可,示例如下:

student1 = {
    "id": "20170101",
    "name": "Jordan",
    "age": 20,
    "gender": "male"
}

student2 = {
    "id": "20170202",
    "name": "Mike",
    "age": 21,
    "gender": "male"
}

result = collection.insert_many([student1, student2])
print(result)
print(result.inserted_ids)

insert_many() 方法返回的類型是 InsertManyResult,調(diào)用inserted_ids 屬性可以獲取插入數(shù)據(jù)的 _id 列表,運(yùn)行結(jié)果:


[ObjectId("5932abf415c2607083d3b2ac"), ObjectId("5932abf415c2607083d3b2ad")]
6. 查詢

插入數(shù)據(jù)后我們可以利用 find_one() 或 find() 方法進(jìn)行查詢,find_one() 查詢得到是單個(gè)結(jié)果,find() 則返回一個(gè)生成器對(duì)象。

result = collection.find_one({"name": "Mike"})
print(type(result))
print(result)

在這里我們查詢 name 為 Mike 的數(shù)據(jù),它的返回結(jié)果是字典類型,運(yùn)行結(jié)果:


{"_id": ObjectId("5932a80115c2606a59e8a049"), "id": "20170202", "name": "Mike", "age": 21, "gender": "male"}

可以發(fā)現(xiàn)它多了一個(gè) _id 屬性,這就是 MongoDB 在插入的過程中自動(dòng)添加的。

我們也可以直接根據(jù) ObjectId 來查詢,這里需要使用 bson 庫里面的 ObjectId。

from bson.objectid import ObjectId

result = collection.find_one({"_id": ObjectId("593278c115c2602667ec6bae")})
print(result)

其查詢結(jié)果依然是字典類型,運(yùn)行結(jié)果:

{"_id": ObjectId("593278c115c2602667ec6bae"), "id": "20170101", "name": "Jordan", "age": 20, "gender": "male"}

當(dāng)然如果查詢結(jié)果不存在則會(huì)返回 None。

對(duì)于多條數(shù)據(jù)的查詢,我們可以使用 find() 方法,例如在這里查找年齡為 20 的數(shù)據(jù),示例如下:

results = collection.find({"age": 20})
print(results)
for result in results:
    print(result)

運(yùn)行結(jié)果:


{"_id": ObjectId("593278c115c2602667ec6bae"), "id": "20170101", "name": "Jordan", "age": 20, "gender": "male"}
{"_id": ObjectId("593278c815c2602678bb2b8d"), "id": "20170102", "name": "Kevin", "age": 20, "gender": "male"}
{"_id": ObjectId("593278d815c260269d7645a8"), "id": "20170103", "name": "Harden", "age": 20, "gender": "male"}

返回結(jié)果是 Cursor 類型,相當(dāng)于一個(gè)生成器,我們需要遍歷取到所有的結(jié)果,每一個(gè)結(jié)果都是字典類型。

如果要查詢年齡大于 20 的數(shù)據(jù),則寫法如下:

results = collection.find({"age": {"$gt": 20}})

在這里查詢的條件鍵值已經(jīng)不是單純的數(shù)字了,而是一個(gè)字典,其鍵名為比較符號(hào) $gt,意思是大于,鍵值為 20,這樣便可以查詢出所有年齡大于 20 的數(shù)據(jù)。

在這里將比較符號(hào)歸納如下表:

符號(hào) 含義 示例
$lt 小于 {"age": {"$lt": 20}}
$gt 大于 {"age": {"$gt": 20}}
$lte 小于等于 {"age": {"$lte": 20}}
$gte 大于等于 {"age": {"$gte": 20}}
$ne 不等于 {"age": {"$ne": 20}}
$in 在范圍內(nèi) {"age": {"$in": [20, 23]}}
$nin 不在范圍內(nèi) {"age": {"$nin": [20, 23]}}

另外還可以進(jìn)行正則匹配查詢,例如查詢名字以 M 開頭的學(xué)生數(shù)據(jù),示例如下:

results = collection.find({"name": {"$regex": "^M.*"}})

在這里使用了 $regex 來指定正則匹配,^M.* 代表以 M 開頭的正則表達(dá)式,這樣就可以查詢所有符合該正則的結(jié)果。

在這里將一些功能符號(hào)再歸類如下:

符號(hào) 含義 示例 示例含義
$regex 匹配正則 {"name": {"$regex": "^M.*"}} name 以 M開頭
$exists 屬性是否存在 {"name": {"$exists": True}} name 屬性存在
$type 類型判斷 {"age": {"$type": "int"}} age 的類型為 int
$mod 數(shù)字模操作 {"age": {"$mod": [5, 0]}} 年齡模 5 余 0
$text 文本查詢 {"$text": {"$search": "Mike"}} text 類型的屬性中包含 Mike 字符串
$where 高級(jí)條件查詢 {"$where": "obj.fans_count == obj.follows_count"} 自身粉絲數(shù)等于關(guān)注數(shù)

這些操作的更詳細(xì)用法在可以在 MongoDB 官方文檔找到: https://docs.mongodb.com/manu...。

7. 計(jì)數(shù)

要統(tǒng)計(jì)查詢結(jié)果有多少條數(shù)據(jù),可以調(diào)用 count() 方法,如統(tǒng)計(jì)所有數(shù)據(jù)條數(shù):

count = collection.find().count()
print(count)

或者統(tǒng)計(jì)符合某個(gè)條件的數(shù)據(jù):

count = collection.find({"age": 20}).count()
print(count)

結(jié)果是一個(gè)數(shù)值,即符合條件的數(shù)據(jù)條數(shù)。

8. 排序

可以調(diào)用 sort() 方法,傳入排序的字段及升降序標(biāo)志即可,示例如下:

results = collection.find().sort("name", pymongo.ASCENDING)
print([result["name"] for result in results])

運(yùn)行結(jié)果:

["Harden", "Jordan", "Kevin", "Mark", "Mike"]

在這里我們調(diào)用了 pymongo.ASCENDING 指定升序,如果要降序排列可以傳入 pymongo.DESCENDING。

9. 偏移

在某些情況下我們可能想只取某幾個(gè)元素,在這里可以利用skip() 方法偏移幾個(gè)位置,比如偏移 2,就忽略前 2 個(gè)元素,得到第三個(gè)及以后的元素。

results = collection.find().sort("name", pymongo.ASCENDING).skip(2)
print([result["name"] for result in results])

運(yùn)行結(jié)果:

["Kevin", "Mark", "Mike"]

另外還可以用 limit() 方法指定要取的結(jié)果個(gè)數(shù),示例如下:

results = collection.find().sort("name", pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)
print([result["name"] for result in results])

運(yùn)行結(jié)果:

["Kevin", "Mark"]

如果不加 limit() 原本會(huì)返回三個(gè)結(jié)果,加了限制之后,會(huì)截取 2 個(gè)結(jié)果返回。

值得注意的是,在數(shù)據(jù)庫數(shù)量非常龐大的時(shí)候,如千萬、億級(jí)別,最好不要使用大的偏移量來查詢數(shù)據(jù),很可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存溢出,可以使用類似如下操作來進(jìn)行查詢:

from bson.objectid import ObjectId
collection.find({"_id": {"$gt": ObjectId("593278c815c2602678bb2b8d")}})

這時(shí)記錄好上次查詢的 _id。

10. 更新

對(duì)于數(shù)據(jù)更新可以使用 update() 方法,指定更新的條件和更新后的數(shù)據(jù)即可,例如:

condition = {"name": "Kevin"}
student = collection.find_one(condition)
student["age"] = 25
result = collection.update(condition, student)
print(result)

在這里我們將 name 為 Kevin 的數(shù)據(jù)的年齡進(jìn)行更新,首先指定查詢條件,然后將數(shù)據(jù)查詢出來,修改年齡,之后調(diào)用 update() 方法將原條件和修改后的數(shù)據(jù)傳入,即可完成數(shù)據(jù)的更新。

運(yùn)行結(jié)果:

{"ok": 1, "nModified": 1, "n": 1, "updatedExisting": True}

返回結(jié)果是字典形式,ok 即代表執(zhí)行成功,nModified 代表影響的數(shù)據(jù)條數(shù)。

另外我們也可以使用 $set 操作符對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新,代碼改寫如下:

result = collection.update(condition, {"$set": student})

這樣可以只更新 student 字典內(nèi)存在的字段,如果其原先還有其他字段則不會(huì)更新,也不會(huì)刪除。而如果不用 $set 的話則會(huì)把之前的數(shù)據(jù)全部用 student 字典替換,如果原本存在其他的字段則會(huì)被刪除。

另外 update() 方法其實(shí)也是官方不推薦使用的方法,在這里也分了 update_one() 方法和 update_many() 方法,用法更加嚴(yán)格,第二個(gè)參數(shù)需要使用 $ 類型操作符作為字典的鍵名,我們用示例感受一下。

condition = {"name": "Kevin"}
student = collection.find_one(condition)
student["age"] = 26
result = collection.update_one(condition, {"$set": student})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)

在這里調(diào)用了 update_one() 方法,第二個(gè)參數(shù)不能再直接傳入修改后的字典,而是需要使用 {"$set": student} 這樣的形式,其返回結(jié)果是 UpdateResult 類型,然后調(diào)用 matched_count 和 modified_count 屬性分別可以獲得匹配的數(shù)據(jù)條數(shù)和影響的數(shù)據(jù)條數(shù)。

運(yùn)行結(jié)果:


1 0

我們?cè)倏匆粋€(gè)例子:

condition = {"age": {"$gt": 20}}
result = collection.update_one(condition, {"$inc": {"age": 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)

在這里我們指定查詢條件為年齡大于 20,然后更新條件為 {"$inc": {"age": 1}},也就是年齡加 1,執(zhí)行之后會(huì)將第一條符合條件的數(shù)據(jù)年齡加 1。

運(yùn)行結(jié)果:


1 1

可以看到匹配條數(shù)為 1 條,影響條數(shù)也為 1 條。

如果調(diào)用 update_many() 方法,則會(huì)將所有符合條件的數(shù)據(jù)都更新,示例如下:

condition = {"age": {"$gt": 20}}
result = collection.update_many(condition, {"$inc": {"age": 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)

這時(shí)候匹配條數(shù)就不再為 1 條了,運(yùn)行結(jié)果如下:


3 3

可以看到這時(shí)所有匹配到的數(shù)據(jù)都會(huì)被更新。

11. 刪除

刪除操作比較簡單,直接調(diào)用 remove() 方法指定刪除的條件即可,符合條件的所有數(shù)據(jù)均會(huì)被刪除,示例如下:

result = collection.remove({"name": "Kevin"})
print(result)

運(yùn)行結(jié)果:

{"ok": 1, "n": 1}

另外依然存在兩個(gè)新的推薦方法,delete_one() 和 delete_many() 方法,示例如下:

result = collection.delete_one({"name": "Kevin"})
print(result)
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({"age": {"$lt": 25}})
print(result.deleted_count)

運(yùn)行結(jié)果:


1
4

delete_one() 即刪除第一條符合條件的數(shù)據(jù),delete_many() 即刪除所有符合條件的數(shù)據(jù),返回結(jié)果是 DeleteResult 類型,可以調(diào)用 deleted_count 屬性獲取刪除的數(shù)據(jù)條數(shù)。

12. 更多

另外 PyMongo 還提供了一些組合方法,如find_one_and_delete()、find_one_and_replace()、find_one_and_update(),就是查找后刪除、替換、更新操作,用法與上述方法基本一致。

另外還可以對(duì)索引進(jìn)行操作,如 create_index()、create_indexes()、drop_index() 等。

詳細(xì)用法可以參見官方文檔:http://api.mongodb.com/python...。

另外還有對(duì)數(shù)據(jù)庫、集合本身以及其他的一些操作,在這不再一一講解,可以參見官方文檔:http://api.mongodb.com/python...。

13. 結(jié)語

本節(jié)講解了 PyMongo 操作 MongoDB 進(jìn)行數(shù)據(jù)增刪改查的方法,在后文我們會(huì)在實(shí)戰(zhàn)案例中應(yīng)用這些操作進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

上一篇文章:Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)---32、數(shù)據(jù)存儲(chǔ):關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ):MySQL
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    摘要:上一篇文章網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)下一篇文章網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)爬取是一個(gè)基于內(nèi)存的高效的鍵值型非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,存取效率極高,而且支持多種存儲(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),使用也非常簡單,在本節(jié)我們介紹一下的操作,主要介紹這個(gè)庫的用法。 上一篇文章:Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)---33、數(shù)據(jù)存儲(chǔ):非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ):MongoDB下一篇文章:Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)---35、 Ajax數(shù)據(jù)爬...

    greatwhole 評(píng)論0 收藏0
  • Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)---5、存儲(chǔ)庫的安裝:PyMySQL、PyMongo、RedisPy、R

    摘要:相關(guān)鏈接官方文檔安裝推薦使用安裝,命令如下運(yùn)行完畢之后即可完成的安裝。上一篇文章網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)庫的安裝下一篇文章網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)庫的安裝 上一篇文章:Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)---4、數(shù)據(jù)庫的安裝:MySQL、MongoDB、Redis下一篇文章:Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)---6、Web庫的安裝:Flask、Tornado 在前面一節(jié)我們介紹了幾個(gè)數(shù)據(jù)庫的安裝方式,但這僅僅是用來存...

    AlanKeene 評(píng)論0 收藏0
  • Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)---35、 Ajax數(shù)據(jù)爬取

    摘要:所以說,我們所看到的微博頁面的真實(shí)數(shù)據(jù)并不是最原始的頁面返回的,而是后來執(zhí)行后再次向后臺(tái)發(fā)送了請(qǐng)求,拿到數(shù)據(jù)后再進(jìn)一步渲染出來的。結(jié)果提取仍然是拿微博為例,我們接下來用來模擬這些請(qǐng)求,把馬云發(fā)過的微博爬取下來。 上一篇文章:Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)---34、數(shù)據(jù)存儲(chǔ):非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ):Redis下一篇文章:Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)---36、分析Ajax爬取今日頭條街拍美圖 ...

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