摘要：列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，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(chóng)實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)下一篇文章網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)

上一篇文章：Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)---32、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ):MySQL
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NoSQL，全稱(chēng) Not Only SQL，意為不僅僅是 SQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。NoSQL 是基于鍵值對(duì)的，而且不需要經(jīng)過(guò) SQL 層的解析，數(shù)據(jù)之間沒(méi)有耦合性，性能非常高。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)又可以細(xì)分如下：

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

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

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

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

對(duì)于爬蟲(chóng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)來(lái)說(shuō)，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(kù)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(huà)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(kù)就可以避免一些麻煩，簡(jiǎn)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 是由 C++ 語(yǔ)言編寫(xiě)的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，是一個(gè)基于分布式文件存儲(chǔ)的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，其內(nèi)容存儲(chǔ)形式類(lèi)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(lái)看一下 Python3 下 MongoDB 的存儲(chǔ)操作。

在本節(jié)開(kāi)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(kù)，如沒(méi)有安裝可以參考第一章的安裝過(guò)程。

連接 MongoDB 我們需要使用 PyMongo 庫(kù)里面的 MongoClient，一般來(lái)說(shuō)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(kāi)頭，例如：

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

可以達(dá)到同樣的連接效果。

MongoDB 中還分為一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，我們接下來(lái)的一步就是指定要操作哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，在這里我以 test 數(shù)據(jù)庫(kù)為例進(jìn)行說(shuō)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(kù)。

db = client.test

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

db = client["test"]

兩種方式是等價(jià)的。

MongoDB 的每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)又包含了許多集合 Collection，也就類(lèi)似與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(chēng)為 students，學(xué)生集合，還是和指定數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)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。

接下來(lái)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(lái)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(lái)唯一標(biāo)識(shí)，如果沒(méi)有顯式指明 _id，MongoDB 會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生一個(gè) ObjectId 類(lèi)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(méi)有什么問(wèn)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(kāi)。

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(lèi)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")]

插入數(shù)據(jù)后我們可以利用 find_one() 或 find() 方法進(jìn)行查詢(xún)，find_one() 查詢(xún)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(xún) name 為 Mike 的數(shù)據(jù)，它的返回結(jié)果是字典類(lèi)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(guò)程中自動(dòng)添加的。

我們也可以直接根據(jù) ObjectId 來(lái)查詢(xún)，這里需要使用 bson 庫(kù)里面的 ObjectId。

from bson.objectid import ObjectId

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

其查詢(xún)結(jié)果依然是字典類(lèi)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(xún)結(jié)果不存在則會(huì)返回 None。

對(duì)于多條數(shù)據(jù)的查詢(xún)，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(lèi)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(lèi)型。

如果要查詢(xún)年齡大于 20 的數(shù)據(jù)，則寫(xiě)法如下：

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

在這里查詢(xún)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(xún)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：

另外還可以進(jìn)行正則匹配查詢(xún)，例如查詢(xún)名字以 M 開(kāi)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(lái)指定正則匹配，^M.* 代表以 M 開(kāi)頭的正則表達(dá)式，這樣就可以查詢(xún)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(lèi)如下：

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...。

要統(tǒng)計(jì)查詢(xún)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)。

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。

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(kù)數(shù)量非常龐大的時(shí)候，如千萬(wàn)、億級(jí)別，最好不要使用大的偏移量來(lái)查詢(xún)數(shù)據(jù)，很可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存溢出，可以使用類(lèi)似如下操作來(lái)進(jìn)行查詢(xún)：

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

這時(shí)記錄好上次查詢(xún)的 _id。

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(xún)條件，然后將數(shù)據(jù)查詢(xún)出來(lái)，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(xiě)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(huà)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(lèi)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(lèi)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(xún)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。

刪除操作比較簡(jiǎn)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(lèi)型，可以調(diào)用 deleted_count 屬性獲取刪除的數(shù)據(jù)條數(shù)。

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(jiàn)官方文檔：http://api.mongodb.com/python...。

另外還有對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)、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(jiàn)官方文檔：http://api.mongodb.com/python...。

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(chóng)實(shí)戰(zhàn)---32、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ):MySQL
下一篇文章：Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)---34、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ):Redis