[Python3网络爬虫开发实战] 5.3.1-MongoDB存储

2018-02-08 10:01:38来源:https://cuiqingcai.com/5584.html作者:静觅人点击

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MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储形式类似JSON对象,它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组,非常灵活。在这一节中,我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。


1. 准备工作

在开始之前,请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务,并且安装好了Python的PyMongo库。如果没有安装,可以参考第1章。


2. 连接MongoDB


连接MongoDB时,我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient
。一般来说,传入MongoDB的IP及端口即可,其中第一个参数为地址host
,第二个参数为端口port
(如果不给它传递参数,默认是27017):


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

这样就可以创建MongoDB的连接对象了。



另外,MongoClient
的第一个参数host
还可以直接传入MongoDB的连接字符串,它以mongodb
开头,例如:


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

这也可以达到同样的连接效果。


3. 指定数据库

MongoDB中可以建立多个数据库,接下来我们需要指定操作哪个数据库。这里我们以test数据库为例来说明,下一步需要在程序中指定要使用的数据库:


db = client.test


这里调用client
的test
属性即可返回test数据库。当然,我们也可以这样指定:


db = client['test']

这两种方式是等价的。


4. 指定集合

MongoDB的每个数据库又包含许多集合(collection),它们类似于关系型数据库中的表。


下一步需要指定要操作的集合,这里指定一个集合名称为students。与指定数据库类似,指定集合也有两种方式:


collection = db.students
collection = db['students']


这样我们便声明了一个Collection
对象。


5. 插入数据

接下来,便可以插入数据了。对于students这个集合,新建一条学生数据,这条数据以字典形式表示:


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


这里指定了学生的学号、姓名、年龄和性别。接下来,直接调用collection
的insert()
方法即可插入数据,代码如下:


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


在MongoDB中,每条数据其实都有一个_id
属性来唯一标识。如果没有显式指明该属性,MongoDB会自动产生一个ObjectId
类型的_id
属性。insert()
方法会在执行后返回_id
值。


运行结果如下:


5932a68615c2606814c91f3d

当然,我们也可以同时插入多条数据,只需要以列表形式传递即可,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)


返回结果是对应的_id
的集合:


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


实际上,在PyMongo 3.x版本中,官方已经不推荐使用insert()
方法了。当然,继续使用也没有什么问题。官方推荐使用insert_one()
和insert_many()
方法来分别插入单条记录和多条记录,示例如下:


student = {
    'id': '20170101',
    'name': 'Jordan',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}
 
result = collection.insert_one(student)
print(result)
print(result.inserted_id)

运行结果如下:


<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558>
5932ab0f15c2606f0c1cf6c5


与insert()
方法不同,这次返回的是InsertOneResult
对象,我们可以调用其inserted_id
属性获取_id



对于insert_many()
方法,我们可以将数据以列表形式传递,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)

运行结果如下:


<pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558>
[ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')]


该方法返回的类型是InsertManyResult
,调用inserted_ids
属性可以获取插入数据的_id
列表。


6. 查询


插入数据后,我们可以利用find_one()
或find()
方法进行查询,其中find_one()
查询得到的是单个结果,find()
则返回一个生成器对象。示例如下:


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


这里我们查询name
为Mike
的数据,它的返回结果是字典类型,运行结果如下:


<class 'dict'>
{'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}


可以发现,它多了_id
属性,这就是MongoDB在插入过程中自动添加的。



此外,我们也可以根据ObjectId
来查询,此时需要使用bson库里面的objectid


from bson.objectid import ObjectId
 
result = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})
print(result)

其查询结果依然是字典类型,具体如下:


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


当然,如果查询结果不存在,则会返回None



对于多条数据的查询,我们可以使用find()
方法。例如,这里查找年龄为20的数据,示例如下:


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

运行结果如下:


<pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>
{'_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'}


返回结果是Cursor
类型,它相当于一个生成器,我们需要遍历取到所有的结果,其中每个结果都是字典类型。


如果要查询年龄大于20的数据,则写法如下:


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


这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了,而是一个字典,其键名为比较符号$gt
,意思是大于,键值为20。


这里将比较符号归纳为表5-3。


表5-3 比较符号




符号




含义




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



在范围内




{'age': {'$in': [20, 23]}}





$nin



不在范围内




{'age': {'$nin': [20, 23]}}



另外,还可以进行正则匹配查询。例如,查询名字以M开头的学生数据,示例如下:


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


这里使用$regex
来指定正则匹配,^M.*
代表以M开头的正则表达式。


这里将一些功能符号再归类为表5-4。


表5-4 功能符号




符号




含义




示例




示例含义






$regex



匹配正则表达式




{'name': {'$regex': '^M.*'}}




name
以M开头





$exists



属性是否存在




{'name': {'$exists': True}}




name
属性存在





$type



类型判断




{'age': {'$type': 'int'}}




age
的类型为int





$mod



数字模操作




{'age': {'$mod': [5, 0]}}



年龄模5余0





$text



文本查询




{'$text': {'$search': 'Mike'}}




text
类型的属性中包含Mike
字符串





$where



高级条件查询




{'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'}



自身粉丝数等于关注数




关于这些操作的更详细用法,可以在MongoDB官方文档找到:https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/


7. 计数


要统计查询结果有多少条数据,可以调用count()
方法。比如,统计所有数据条数:


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

或者统计符合某个条件的数据:


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

运行结果是一个数值,即符合条件的数据条数。


8. 排序


排序时,直接调用sort()
方法,并在其中传入排序的字段及升降序标志即可。示例如下:


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

运行结果如下:


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


这里我们调用pymongo.ASCENDING
指定升序。如果要降序排列,可以传入pymongo.DESCENDING


9. 偏移


在某些情况下,我们可能想只取某几个元素,这时可以利用skip()
方法偏移几个位置,比如偏移2,就忽略前两个元素,得到第三个及以后的元素:


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

运行结果如下:


['Kevin', 'Mark', 'Mike']


另外,还可以用limit()
方法指定要取的结果个数,示例如下:


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

运行结果如下:


['Kevin', 'Mark']


如果不使用limit()
方法,原本会返回三个结果,加了限制后,会截取两个结果返回。


值得注意的是,在数据库数量非常庞大的时候,如千万、亿级别,最好不要使用大的偏移量来查询数据,因为这样很可能导致内存溢出。此时可以使用类似如下操作来查询:


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


这时需要记录好上次查询的_id


10. 更新


对于数据更新,我们可以使用update()
方法,指定更新的条件和更新后的数据即可。例如:


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


这里我们要更新name
为Kevin
的数据的年龄:首先指定查询条件,然后将数据查询出来,修改年龄后调用update()
方法将原条件和修改后的数据传入。


运行结果如下:


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


返回结果是字典形式,ok
代表执行成功,nModified
代表影响的数据条数。



另外,我们也可以使用$set
操作符对数据进行更新,代码如下:


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


这样可以只更新student
字典内存在的字段。如果原先还有其他字段,则不会更新,也不会删除。而如果不用$set
的话,则会把之前的数据全部用student
字典替换;如果原本存在其他字段,则会被删除。



另外,update()
方法其实也是官方不推荐使用的方法。这里也分为update_one()
方法和update_many()
方法,用法更加严格,它们的第二个参数需要使用$
类型操作符作为字典的键名,示例如下:


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)


这里调用了update_one()
方法,第二个参数不能再直接传入修改后的字典,而是需要使用{'$set': student}
这样的形式,其返回结果是UpdateResult
类型。然后分别调用matched_count
和modified_count
属性,可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。


运行结果如下:


<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678>
1 0

我们再看一个例子:


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


这里指定查询条件为年龄大于20,然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}}
,也就是年龄加1,执行之后会将第一条符合条件的数据年龄加1。


运行结果如下:


<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10b8874c8>
1 1

可以看到匹配条数为1条,影响条数也为1条。



如果调用update_many()
方法,则会将所有符合条件的数据都更新,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)

这时匹配条数就不再为1条了,运行结果如下:


<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8>
3 3

可以看到,这时所有匹配到的数据都会被更新。


11. 删除


删除操作比较简单,直接调用remove()
方法指定删除的条件即可,此时符合条件的所有数据均会被删除。示例如下:


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

运行结果如下:


{'ok': 1, 'n': 1}


另外,这里依然存在两个新的推荐方法——delete_one()
和delete_many()
。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)

运行结果如下:


<pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>
1
4


delete_one()
即删除第一条符合条件的数据,delete_many()
即删除所有符合条件的数据。它们的返回结果都是DeleteResult
类型,可以调用deleted_count
属性获取删除的数据条数。


12. 其他操作


另外,PyMongo还提供了一些组合方法,如find_one_and_delete()
、find_one_and_replace()
和find_one_and_update()
,它们是查找后删除、替换和更新操作,其用法与上述方法基本一致。



另外,还可以对索引进行操作,相关方法有create_index()
、create_indexes()
和drop_index()
等。



关于PyMongo的详细用法,可以参见官方文档:http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html



另外,还有对数据库和集合本身等的一些操作,这里不再一一讲解,可以参见官方文档:http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/


本节讲解了使用PyMongo操作MongoDB进行数据增删改查的方法,后面我们会在实战案例中应用这些操作进行数据存储。


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