一。mongodb
mongodb是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。不采用关系型是为了获得更好的扩展性。
它与mysql的区别在于它没有表连接,但是可以通过其他办法实现。
安装数据库。
上官网下载社区版,并且使用robt。
有错误参考博客https://www.cnblogs.com/TM0831/p/10606624.html
该数据库自带id,如果没有输入id就自动生成。
数据库相关操作:
#1、增 use config #如果数据库不存在,则创建数据库,否则切换到指定数据库。 #2、查 show dbs #查看所有 可以看到,我们刚创建的数据库config并不在数据库的列表中, 要显示它,我们需要向config数据库插入一些数据。 db.table1.insert({'a':1}) #3、删 use config #先切换到要删的库下 db.dropDatabase() #删除当前库
集合操作。
集合就是一个文档插入的时候,集合就被创建。相当于数据库中的表:
#1、增 当第一个文档插入时,集合就会被创建 > use database1 switched to db database1 > db.table1.insert({'a':1}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.table2.insert({'b':2}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) #2、查 > show tables table1 table2 #3、删 > db.table1.drop() true > show tables table
3.文档操作。
文档相当于字段。阻断可以多插入,也可以单插入:
#1、没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复,且在插入后不可变 #2、插入单条 user0={ "name":"egon", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } db.test.insert(user0) db.test.find() #3、插入多条 user1={ "_id":1, "name":"alex", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'weifang' } } user2={ "_id":2, "name":"wupeiqi", "age":20, 'hobbies':['music','read','run'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'hebei' } } user3={ "_id":3, "name":"yuanhao", "age":30, 'hobbies':['music','drink'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'heibei' } } user4={ "_id":4, "name":"jingliyang", "age":40, 'hobbies':['music','read','dancing','tea'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } user5={ "_id":5, "name":"jinxin", "age":50, 'hobbies':['music','read',], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'henan' } } db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5]) 单条插入与多条插入
数据库的查操作:
普通查询只需要使用find,加上一些关键符号即可:
# SQL:=,!=,>,<,>=,<= # MongoDB:{key:value}代表什么等于什么,"$ne","$gt","$lt","gte","lte",其中"$ne"能用于所有数据类型 #1、select * from db1.user where name = "alex"; db.user.find({'name':'alex'}) #2、select * from db1.user where name != "alex"; db.user.find({'name':{"$ne":'alex'}}) #3、select * from db1.user where id > 2; db.user.find({'_id':{'$gt':2}}) #4、select * from db1.user where id < 3; db.user.find({'_id':{'$lt':3}}) #5、select * from db1.user where id >= 2; db.user.find({"_id":{"$gte":2,}}) #6、select * from db1.user where id <= 2; db.user.find({"_id":{"$lte":2}})
2.逻辑运算。
当一些数据中需要联合字段查询的时候,就需要使用$or,$not,$mod等。
mod代表模第一个数,等于第二个数的数据。
# SQL:and,or,not # MongoDB:字典中逗号分隔的多个条件是and关系,"$or"的条件放到[]内,"$not" #1、select * from db1.user where id >= 2 and id < 4; db.user.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}}) #2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40; db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}}) #3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "alex"; db.user.find({ "$or":[ {'_id':{"$gte":5}}, {"name":"alex"} ] }) #4、select * from db1.user where id % 2=1; db.user.find({'_id':{"$mod":[2,1]}}) #5、上题,取反 db.user.find({'_id':{"$not":{"$mod":[2,1]}}})
3.成员运算。
成员运算就是某些字段中的数据包括这个集合都遍历出来。
# SQL:in,not in # MongoDB:"$in","$nin" #1、select * from db1.user where age in (20,30,31); db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}}) #2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao'); db.user.find({"name":{"$nin":['alex','yuanhao']}})
4.正则匹配
使用正则匹配字段:
# SQL: regexp 正则 # MongoDB: /正则表达/i #1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$'; db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})
5.取出指定字段:
#1、select name,age from db1.user where id=3; db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})
6.查询数组
当有些字段是数组或者字段时,使用下面方法:
#1、查看有dancing爱好的人 db.user.find({'hobbies':'dancing'}) #2、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人 db.user.find({ 'hobbies':{ "$all":['dancing','tea'] } }) #3、查看第4个爱好为tea的人 db.user.find({"hobbies.3":'tea'}) #4、查看所有人最后两个爱好 db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0}) #5、查看所有人的第2个到第3个爱好 db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":[1,2]},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0}) > db.blog.find().pretty() { "_id" : 1, "name" : "alex意外死亡的真相", "comments" : [ { "name" : "egon", "content" : "alex是谁???", "thumb" : 200 }, { "name" : "wxx", "content" : "我去,真的假的", "thumb" : 300 }, { "name" : "yxx", "content" : "吃喝嫖赌抽,欠下两个亿", "thumb" : 40 }, { "name" : "egon", "content" : "xxx", "thumb" : 0 } ] } db.blog.find({},{'comments':{"$slice":-2}}).pretty() #查询最后两个 db.blog.find({},{'comments':{"$slice":[1,2]}}).pretty() #查询1到2
7.排序
# 排序:--1代表升序,-1代表降序 db.user.find().sort({"name":1,}) db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
8.分页:
# 分页:--limit代表取多少个document,skip代表跳过前多少个document。 db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2)
9.获取数量(计数)
# 获取数量 db.user.count({'age':{"$gt":30}}) --或者 db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
10.使用null作为值查询
#1、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key db.t2.insert({'a':10,'b':111}) db.t2.insert({'a':20}) db.t2.insert({'b':null}) > db.t2.find({"b":null}) { "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 } { "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null } #2、查找所有 db.user.find() #等同于db.user.find({}) db.user.find().pretty() #3、查找一个,与find用法一致,只是只取匹配成功的第一个 db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})
修改。
修改分为覆盖式和不覆盖式的。
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下: db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document> } ) 参数说明:对比update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18; query : 相当于where条件。 update : update的对象和一些更新的操作符(如$,$inc...等,相当于set后面的 upsert : 可选,默认为false,代表如果不存在update的记录不更新也不插入,设置为true代表插入。 multi : 可选,默认为false,代表只更新找到的第一条记录,设为true,代表更新找到的全部记录。 writeConcern :可选,抛出异常的级别。 更新操作是不可分割的:若两个更新同时发送,先到达服务器的先执行,然后执行另外一个,不会破坏文档。
#注意:除非是删除,否则_id是始终不会变的 #1、覆盖式: db.user.update({'age':20},{"name":"Wxx","hobbies_count":3}) 是用{"_id":2,"name":"Wxx","hobbies_count":3}覆盖原来的记录 #2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如 var obj=db.user.findOne({"_id":2}) obj.username=obj.name+'SB' obj.hobbies_count++ delete obj.age db.user.update({"_id":2},obj)
设置set的值可以非覆盖地修改数据:
#设置:$set 通常文档只会有一部分需要更新。可以使用原子性的更新修改器,指定对文档中的某些字段进行更新。 更新修改器是种特殊的键,用来指定复杂的更新操作,比如修改、增加后者删除 #1、update db1.user set name="WXX" where id = 2 db.user.update({'_id':2},{"$set":{"name":"WXX",}}) #2、没有匹配成功则新增一条{"upsert":true} db.user.update({'_id':6},{"$set":{"name":"egon","age":18}},{"upsert":true}) #3、默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条} db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":28}}) db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":38}},{"multi":true}) #4、修改内嵌文档,把名字为alex的人所在的地址国家改成Japan db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"addr.country":"Japan"}}) #5、把名字为alex的人的地2个爱好改成piao db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"hobbies.1":"piao"}}) #6、删除alex的爱好,$unset db.user.update({'name':"alex"},{"$unset":{"hobbies":""}})
使用inc可以讲数据增加和减少值:
#增加和减少:$inc #1、所有人年龄增加一岁 db.user.update({}, { "$inc":{"age":1} }, { "multi":true } ) #2、所有人年龄减少5岁 db.user.update({}, { "$inc":{"age":-5} }, { "multi":true } )
在字段中 的数组中也可以添加或删除一些数据:
#添加删除数组内元素 往数组内添加元素:$push #1、为名字为yuanhao的人添加一个爱好read db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{"hobbies":"read"}}) #2、为名字为yuanhao的人一次添加多个爱好tea,dancing db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{ "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]} }}) 按照位置且只能从开头或结尾删除元素:$pop #3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{ "hobbies":1} }) #4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{ "hobbies":-1} }) #5、按照条件删除元素,:"$pull" 把符合条件的统统删掉,而$pop只能从两端删 db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{ "hobbies":"read"} }, { "multi":true } )
使用addToset可以避免重复添加:
db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}}) db.urls.update({"_id":1},{ "$addToSet":{ "urls":{ "$each":[ 'http://www.baidu.com', 'http://www.baidu.com', 'http://www.xxxx.com' ] } } } )
添加一个数组的最后几个数据slice
#1、了解:限制大小"$slice",只留最后n个 db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",'music','dancing'], "$slice":-2 } } }) #2、了解:排序The $sort element value must be either 1 or -1" db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",'music','dancing'], "$slice":-1, "$sort":-1 } } }) #注意:不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用,且必须使用"$eah"
删除操作:
#1、删除多个中的第一个 db.user.deleteOne({ 'age': 8 }) #2、删除国家为China的全部 db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #3、删除全部 db.user.deleteMany({})
聚合函数的使用
pymongo的使用
首先需要下载:
pip install pymongo
使用方法和mysql差不多
#用python操作mongodb from pymongo import MongoClient #1、链接 # client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017/') client = MongoClient('localhost', 27017) #2、use 数据库 # db=client['db2'] #等同于:client.db1 db=client.test #3、查看库下所有的集合 # print(db.collection_names(include_system_collections=False))#4、创建集合 table_user=db['table1'] #等同于:db.user # table1=db.table1 # #5、插入文档 # import datetime # user0={ # "_id":1, # "name":"egon", # "birth":datetime.datetime.now(), # "age":10, # 'hobbies':['music','read','dancing'], # 'addr':{ # 'country':'China', # 'city':'BJ' # } # } # # user1={ # "_id":2, # "name":"alex", # "birth":datetime.datetime.now(), # "age":10, # 'hobbies':['music','read','dancing'], # 'addr':{ # 'country':'China', # 'city':'weifang' # } # } # res=table_user.insert_many([user0,user1]) # res=table_user.insert_many # print(res) # print(table_user.count()) #6、查找 # from pprint import pprint#格式化细 # pprint(table_user.find_one()) # for item in table_user.find(): # pprint(item) print(table_user.find_one({"_id":{"$gte":1},"name":'egon'})) table_user.find() #7、更新 table_user.update({'_id':1},{'name':'EGON'}) #8、传入新的文档替换旧的文档 table_user.save( { "_id":2, "name":'egon_xxx' } )
二。scrapy框架
运行流程。
1.spiders获取request对象进行爬取,爬取到的信息转交个引擎engine。
2.引擎拿到数据发送个中转站scheduier进行判断数据。
3.讲数据发送个对应的模块,request请求发送给下载,item发送存储。
4.下载到资源的数据经过引擎返回到spiders进行展示。
5.将下载的数据通过item保存。
项目架构分析:
-scrapy -安装 -pip3 install scrapy -先装Twisted -装pywin32 -新建项目 -scrapy startproject 项目名字 -新建爬虫 -scrapy genspider 爬虫名 爬取的域名 -项目目录介绍 -spiders -所有的爬虫程序 -items.py -类似于django的model类 -middlewares.py -中间件 -pipelines.py -持久化相关 -settings.py -配置文件 -scrapy.cfg -部署相关 -运行爬虫 -scrapy crawl cnblogs --nolog -爬取数据 //*[@id="post_list"]/div[1]
这个项目的入口就是:
def start_requests(self): cls = self.__class__ if method_is_overridden(cls, Spider, 'make_requests_from_url'): warnings.warn( "Spider.make_requests_from_url method is deprecated; it " "won't be called in future Scrapy releases. Please " "override Spider.start_requests method instead (see %s.%s)." % ( cls.__module__, cls.__name__ ), ) for url in self.start_urls: yield self.make_requests_from_url(url) else: for url in self.start_urls: yield Request(url, dont_filter=True)
不断循环的从函数parse中获取request请求,并返回个各个模块。
示例:
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy import Request class CnblogsSpider(scrapy.Spider): name = 'cnblogs' allowed_domains = ['cnblogs.com'] start_urls = ['http://cnblogs.com/'] def parse_detail(self,response): print(len(response.text)) def parse(self,response): print(response.text) div_list = response.css('.post_item') for i in div_list: url = i.css('.post_item_body a::attr(href)').extract_first() print(url) yield Request(url,callback=self.parse_detail) next_url = response.css('.pager a:last-child::attr(href)').extract_first() print('https://www.cnblogs.com' + next_url) yield Request('https://www.cnblogs.com' + next_url)