1 import pymongo
2
3 #连接数据库实例(连接数据库)---》获取相应数据库---》获取相应collection集合(表)
4 client = pymongo.MongoClient(host='localhost',port=27017)
5
6 db = client.test #也可用字典形式操作，如下
7 # db = client["test"]
8
9 collection = db.students #也可用字典形式操作，如下
10 # collection = db["students"]
11
12 student1 = {
13 'id':'001',
14 'name':'haha',
15 'age':20,
16 'gender':'male'
17 }
18 student2 = {
19 'id': '002',
20 'name': 'Mike',
21 'age': 41,
22 'gender': 'male'
23 }
24 #--------------------------------------------------------------------------
25 #插入 insert into students(...) values('002',...)
26 #若不指定 _id 字段，系统默认会生成一个ObjectId
27 #可插入一条或多条数据(列表形式)，python3不推荐使用insert
28 # collection.insert([student1,student2])
29 # collection.insert(student1)
30
31 #官方推荐，分开使用，返回值不是ObjectId，而是InsertOneResult对象，我们可以调用其inserted_id属性获取_id。
32 # result = collection.insert_one(student2)
33 # print(result)
34 # print(result.inserted_id)
35
36 # result = collection.insert_many([student1,student2])
37 # print(result)
38 # print(result.inserted_ids)
39
40 #------------------------------------------------------------------
41 #查询 select * from students where id=002
42 #查询条件使用字典，可使用多字段,find是多条查询
43 # result_find = collection.find({"name":"lijingbo","age":20})
44 # print(result_find.next()) #返回一个游标，游标相当于迭代器，可使用next()获取一条结果，或者使用循环遍历等，遍历结果是字典
45 #find_one:单个查询，返回字典类型
46 # result = collection.find_one({'age':20})
47 # print(result,type(result))
48 #结合关系符进行查询:$gt,$lt,$gte,$lte,$ne,$in,$nin
49 # result = collection.find({'age':{'$gt':18}})
50 # result = collection.find({'age':{'$in':[18,41]}})
51 #结合特殊符号查询：$regex
52 # result = collection.find({'name':{'$regex':'^M.*'}}) #正则
53 # result = collection.find({'name':{'$exists':True}}) #查询含有name属性的
54 # result = collection.find({'age':{'$mod':[5,0]}}) #求模，对5取余=0
55 # result = collection.find({'$where':'obj.age==20'}) #查询age为20的，obj是自身
56 # result = collection.find({'age':20}).count() #统计
57 # result = collection.find().sort('age',pymongo.ASCENDING) #按照指定字段升序排列
58 # result = collection.find().sort('age',pymongo.DESCENDING) #按照指定字段升序排列
59 # result = collection.find().sort('age',pymongo.DESCENDING).skip(2) #按照指定字段升序排列，偏移2个(就是把最前面两个跳过去了)
60 # result = collection.find().sort('age',pymongo.DESCENDING).skip(2).limit(5) #限制得到5
61 # print(result)
62 # for r in result:
63 # print(r['name'],r['age'])
64
65 #----------------------------------------------------------
66 #更新 update students set name=haha where id=001
67 #参数1：查询条件(字典)；参数2：更新值(字典，键：'$set'，值：字典【也可直接使用外部字典】)
68 #其他：upsert默认为False，为True时——若更新的原数据不存在，则插入数据
69 #multi——默认为False只更新查询到的第一条数据，为True时：更新全部查询到的数据
70 # $set：是mongodb内置函数，覆盖原始数据
71 # collection.update({"id":"001"},{'$set':{'age':34}},upsert=True,multi=True)
72 # print(collection.find().next())
73 #上面的官方也不推荐，可以使用下面的
74 # result = collection.update_one({'name':'haha'},{'$set':{'age':18}})
75 # result = collection.update_many({'name':'haha'},{'$set':{'age':18}})
76 # print(result) #只修改一条数据，若该数据不修改就和修改条件一样了，那有可能修改数为0
77 # print(result.matched_count,result.modified_count)
78
79
80 #-----------------------------------------------------
81 #删除,remove方法官方不推荐
82 # collection.remove({"id":"001"},justOne=1)
83 # result = collection.delete_one({'name':'Mike'})
84 # result = collection.delete_many({'name':'Mike'})
85 # print(result)
86 # print(result.deleted_count)
87
88 #---------------------------------------------------
89 #组合方法
90 # result = collection.find_one_and_delete({'name':'haha'})
91 # result = collection.find_one_and_update({'name':'haha'},{'$set':{'age':45}})
92 # result = collection.find_one_and_replace({'name':'haha'})
93 # print(result)
将数据以字典的特性存储缓存到mongodb数据库
导入类库
import pickle,zlib #对象序列化 压缩数据
from datetime import datetime,timedelta #设置缓存超时间间隔
from pymongo import MongoClient
from bson.binary import Binary #MongoDB存储二进制的类型
创建MongoCache类
- 初始化init
- 连接mongodb数据库
- 连接数据库cache实例(没有则创建)
- 连接集合webpage(没有则创建)
- 创建timestamp索引，设置超时时间为30天
- 重写
__setitem__- 数据经过pickle序列化
- zlib压缩
- 经Binary转化为mongodb需要的格式
- 添加格林威治时间
- 网址为键_id，结果为值，存入mongodb
使用下载的url(路由)作为key，存入系统默认的_id字段，更新数据库，若存在则更新，不存在则插入，_id唯一就可实现爬取的数据去重
用字典的形式向数据库添加一条缓存(数据)
-
重写
__getitem__- 将缓存数据按照item作为key取出(key仍然是下载的url)
- 根据_id(url)查找(find_one)结果
- 解压缩，反序列化
-
重写
__contains__- 当调用in，not in ，会自动调用该方法判断链接对应网址是否在数据库中
- 可通过字典的查找方式
__getitem__直接查找(self[item]) - 该函数返回布尔值
-
方法
clear- 清空该集合中的数据
1 import pickle,zlib #对象序列化 压缩数据 2 from datetime import datetime,timedelta #设置缓存超时间间隔 3 from pymongo import MongoClient 4 from bson.binary import Binary #MongoDB存储二进制的类型 5 from http_ljb.tiebaspider import TiebaSpider 6 from http_ljb.qiushispider import QiushiSpider 7 8 class MongoCache: 9 def __init__(self,client=None,expires=timedelta(days=30)): 10 ''' 11 初始化函数 12 :param client: 数据库连接(数据库实例) 13 :param expires: 超时时间 14 ''' 15 self.client = MongoClient('localhost',27017) 16 self.db = self.client.cache #创建名为cache的数据库 17 web_page = self.db.webpage #创建集合webpage并赋值给变量 18 #创建timestamp索引，设置超时时间为30天，total_seconds会将days转为秒 19 self.db.webpage.create_index('timestamp',expireAfterSeconds=expires.total_seconds()) 20 21 def __setitem__(self, key, value): 22 ''' 23 用字典的形式向数据库添加一条缓存(数据) 24 :param key: 缓存的键 25 :param value: 缓存的值 26 :return: 27 ''' 28 #数据---》pickle序列化---》zlib压缩---》Binary转化为mondodb需要的格式，使用格林威治时间 29 record = {'result':Binary(zlib.compress(pickle.dumps(value))),'timestamp':datetime.utcnow()} 30 #使用下载的url(路由)作为key，存入系统默认的_id字段，更新数据库，若存在则更新，不存在则插入，_id唯一就可实现爬取的数据去重 31 self.db.webpage.update({'_id':key},{'$set':record},upsert=True) 32 33 def __getitem__(self, item): 34 ''' 35 将缓存数据按照item作为key取出(key仍然是下载的url) 36 :param item:键 37 :return: 38 ''' 39 record = self.db.webpage.find_one({'_id':item}) #查找出来就不是Binary了，不用进行转化 40 if record: 41 return pickle.loads(zlib.decompress(record['result'])) #解压缩，反序列化 42 else: 43 raise KeyError(item + 'does not exist') #查询不到就抛出键错误异常 44 45 def __contains__(self, item): 46 ''' 47 当调用in，not in ，会自动调用该方法判断链接对应网址是否在数据库中 48 :param item: 下载的url链接(路由) 49 :return: 50 ''' 51 try: 52 self[item] #这一步会调用__getitem__,找不到__getitem__会抛出异常，在这里进行捕获异常只返回False，否则返回True 53 except KeyError: 54 return False 55 else: 56 return True 57 58 def clear(self): 59 ''' 60 清空该集合中的数据 61 :return: 62 ''' 63 self.db.webpage.drop()
- 清空该集合中的数据
调用贴吧爬取代码和百科爬取代码，使用mongodb存储爬取数据
- 导入爬取类
- 创建新类并继承自爬取类
- 重写保存方法
- 创建MongoCache对象
- 网址为键，数据为值，以字典形式存入mongodb
- 重写run方法
- 在保存时，需多传一个网址参数(为了在保存方法中对应保存)
1 import pickle,zlib #对象序列化 压缩数据 2 from datetime import datetime,timedelta #设置缓存超时间间隔 3 from pymongo import MongoClient 4 from bson.binary import Binary #MongoDB存储二进制的类型 5 from http_ljb.tiebaspider import TiebaSpider 6 from http_ljb.qiushispider import QiushiSpider 7 8 class MongoCache: 9 def __init__(self,client=None,expires=timedelta(days=30)): 10 ''' 11 初始化函数 12 :param client: 数据库连接(数据库实例) 13 :param expires: 超时时间 14 ''' 15 self.client = MongoClient('localhost',27017) 16 self.db = self.client.cache #创建名为cache的数据库 17 web_page = self.db.webpage #创建集合webpage并赋值给变量 18 #创建timestamp索引，设置超时时间为30天，total_seconds会将days转为秒 19 self.db.webpage.create_index('timestamp',expireAfterSeconds=expires.total_seconds()) 20 21 def __setitem__(self, key, value): 22 ''' 23 用字典的形式向数据库添加一条缓存(数据) 24 :param key: 缓存的键 25 :param value: 缓存的值 26 :return: 27 ''' 28 #数据---》pickle序列化---》zlib压缩---》Binary转化为mondodb需要的格式，使用格林威治时间 29 record = {'result':Binary(zlib.compress(pickle.dumps(value))),'timestamp':datetime.utcnow()} 30 #使用下载的url(路由)作为key，存入系统默认的_id字段，更新数据库，若存在则更新，不存在则插入，_id唯一就可实现爬取的数据去重 31 self.db.webpage.update({'_id':key},{'$set':record},upsert=True) 32 33 def __getitem__(self, item): 34 ''' 35 将缓存数据按照item作为key取出(key仍然是下载的url) 36 :param item:键 37 :return: 38 ''' 39 record = self.db.webpage.find_one({'_id':item}) #查找出来就不是Binary了，不用进行转化 40 if record: 41 return pickle.loads(zlib.decompress(record['result'])) #解压缩，反序列化 42 else: 43 raise KeyError(item + 'does not exist') #查询不到就抛出键错误异常 44 45 def __contains__(self, item): 46 ''' 47 当调用in，not in ，会自动调用该方法判断链接对应网址是否在数据库中 48 :param item: 下载的url链接(路由) 49 :return: 50 ''' 51 try: 52 self[item] #这一步会调用__getitem__,找不到__getitem__会抛出异常，在这里进行捕获异常只返回False，否则返回True 53 except KeyError: 54 return False 55 else: 56 return True 57 58 def clear(self): 59 ''' 60 清空该集合中的数据 61 :return: 62 ''' 63 self.db.webpage.drop() 64 65 class TiebaMongo(TiebaSpider): 66 def save_result(self, result,url_str): 67 """ 68 重写父类的该方法，将数据保存到数据库 69 :param result: 70 :param url_str: 71 :return: 72 """ 73 mc = MongoCache() 74 mc[url_str] = result 75 76 def run(self): 77 url_lists = self.make_url() 78 for url_str in url_lists: 79 result_str = self.download_url(url_str) 80 self.save_result(result=result_str,url_str=url_str) 81 82 # class QiushiMongo(QiushiSpider): 83 # def save_result(self, result,url_str): 84 # mc = MongoCache() 85 # mc[url_str] = result 86 # 87 # def run(self): 88 # url_lists = self.make_url() 89 # for url_str in url_lists: 90 # result_str = self.download_url(url_str) 91 # self.save_result(result=result_str,url_str=url_str) 92 93 # if __name__ == '__main__': 94 #爬取贴吧并存到MongoDB 95 # test = TiebaMongo('lol') 96 # test.run() 97 #爬取糗事并存到MongoDB 98 # qiushi = QiushiMongo() 99 # qiushi.run() 100 #查询MongoDB 101 # mc = MongoCache() 102 # print(mc['https://tieba.baidu.com/f?kw=lol&ie=utf-8&pn=2']) 103 # print('https://tieba.baidu.com/f?kw=lol&ie=utf-8&pn=3' in mc) 104 # cha = MongoCache() 105 # print(cha[test.url_base]) 106 # print(mc["https://www.qiushibaike.com/8hr/page/2/"])
- 在保存时，需多传一个网址参数(为了在保存方法中对应保存)
