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【2022 年】Python3 爬虫教程 - 高效实用的 MongoDB 文档存储

NoSQL,全称 Not Only SQL,意为不仅仅是 SQL,泛指非关系型数据库。NoSQL 是基于键值对的,而且不需要经过 SQL 层的解析,数据之间没有耦合性,性能非常高。

非关系型数据库又可细分如下:

  • 键值存储数据库:其代表有 Redis、Voldemort 和 Oracle BDB 等。
  • 列存储数据库:其代表有 Cassandra、HBase 和 Riak 等。
  • 文档型数据库:其代表有 CouchDB 和 MongoDB 等。
  • 键值存储数据库:其代表有 Redis、Voldemort 和 Oracle BDB 等。
  • 图形数据库:其代表有 Neo4J、InfoGrid 和 Infinite Graph 等。

对于爬虫的数据存储来说,一条数据可能存在某些字段提取失败而缺失的情况,而且数据可能随时调整。另外,数据之间还存在嵌套关系。如果使用关系型数据库存储,一是需要提前建表,二是如果存在数据嵌套关系的话,需要进行序列化操作才可以存储,这非常不方便。如果用了非关系型数据库,就可以避免一些麻烦,更简单、高效。

本节中,我们主要介绍 MongoDB 存储操作。

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,安装方式可以参考:https://setup.scrape.center/mongodb。

除了安装好 MongoDB 数据库,我们还需要安装好 Python 的 PyMongo 库,如尚未安装,可以使用 pip3 来安装:

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pip3 install pymongo

更详细的安装说明可以参考:https://setup.scrape.center/pymongo。

安装好 MongoDB 数据库和 PyMongo 库之后,我们便可以开始本节的学习了。

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):

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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:

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

这也可以达到同样的连接效果。

3. 指定数据库

在 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:

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db = client.test

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

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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:

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

这样我们便声明了一个集合对象。

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:

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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 collectioninsert 方法即可插入数据,代码如下:

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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:

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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:

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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:

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[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_oneinsert_many 方法来分别插入单条记录和多条记录,示例如下:

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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:

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

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:

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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:

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

该方法返回的是 InsertManyResult 类型的对象,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_onefind 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:

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

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

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<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

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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:

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{'_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:

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

运行结果如下:

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<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:

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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:

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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下表。

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:

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

或者统计符合某个条件的数据:

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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:

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

运行结果如下:

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['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:

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

运行结果如下:

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['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:

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

运行结果如下:

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['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:

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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:

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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 nameKevin 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:

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{'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:

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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:

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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,其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_countmodified_count 属性,获得匹配的数据条数和影响的数据条数。

运行结果如下:

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<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678>
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我们再看一个例子:

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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:

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<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:

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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:

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

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

运行结果如下:

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

另外,这里依然存在两个新的推荐方法 —— delete_onedelete_many。示例如下:

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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:

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<pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>
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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_deletefind_one_and_replacefind_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_indexcreate_indexesdrop_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/

13. 总结

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。

本节代码:https://github.com/Python3WebSpider/MongoDBTest