Python爬虫数据保存到MongoDB中

　　MongoDB是一款由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，其内容存储方式类似于JSON对象，它的字段值可以是其它文档或数组，但其数据类型只能是String文本型。

　　在使用之前我们要确保已经安装好了MongoDB并启动了该服务。此处主要用于Python数据的保存，我们要安装Python的PyMongo库，运行 ‘pip install pymongo’ 命令完成pymongo的安装。进入python工作模式，可以通过pymongo.version 查看pymongo的版本信息。

　　

　　第一步，连接MongoDB

　　我们通过PyMongo库里的MongoClient。其中第一个参数 host 是mongodb的地址，第二个参数是端口 port （不传参数的话默认是27017）　

client = pymongo.MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)

　　另一种方法是直接传递MongoDB的连接字符串，以 mongodb 开头。

client = pymongo.MongoClient('mongodb://127.0.0.1:27017/')

　　第二步，选择数据库或集合

　　在MongoDB中可以建立多个数据库，其中每个数据库又包含许多集合，类似于关系数据库中的表。选择数据库有两种方法，这两种方法作用相同。

db = client.test    # test数据库

db = client['test']

　　选择好数据库后我们需要指定要操作的集合，与数据库的选择类似。

p = db.persons    # persons集合

p = db['persons']

　　第三步，添加数据

person = {
    'id':'',
    'name':'Abc',
    'age':19
}
result = p.insert(person)
# 在PyMongo 3.x版本后，官方推荐使用insert_one(),该方法返回的不再是单纯的_id值，我们需要执行result.inserted_id查看 _id 值
print(result)

　　此处通过对象的 insert() 方法添加了一条数据，添加成功后返回的是数据插入过程中自动添加的 _id 属性值，这个值是唯一的。另外我们还可以添加多条数据，它以列表的形式进行传递。

person = {
    'id':'',
    'name':'Abc',
    'age':19
}
person1 = {
    'id':'',
    'name':'Dfg',
    'age':20
}
result = p.insert([person,person1])
# 推荐使用 insert_many() 方法，之后使用 result.inserted_ids 查看插入数据的 _id 列表
print(result)

　　第四步，查询数据

　　查询数据我们可以使用 find_one() 或 find() 方法，其中 find_one() 得到的是单个数据结果，find() 返回的是一个生成器对象。

res = p.find_one({'name':'Abc'})  # 查询 name 为 Abc 的人的信息，返回字典型的数据
print(res)

　　find() 则用来查询多条数据，返回 cursor 类型的生存器，我们要遍历取得所有的数据结果。

res = p.find({'age':20})  # 查询集合中age是20的数据
# res = p.find({'age':{'$gt':20}})  # 查询集合中age大于20的数据
print(res)
for r in res:
    print(r)

　　另外，我们还可以通过正则匹配进行查询。

res = p.find({'name':{'$regex':'^A.*'}})  # 查询集合中name以A开头的数据

　　要统计查询的结果一共有多少条数据，需要使用 count() 方法

count = p.find().count()  # 统计集合中所有数据条数

　　排序则直接调用 sort() 方法，根据需求传入升序降序标志即可

 res = p.find().sort('age',pymongo.ASCENDING)  # 将集合中的数据根据age进行排序，pymongo.ASCENDING表示升序，pymongo.DESCENDING表示降序

　　当我们只需要取得几个元素时，我们可以使用 skip() 方法偏移几个位置，得到去掉偏移个数之后剩下的元素数据

res = p.find({'name':{'$regex':'^A.*'}}).skip(2)
print([ r['name'] for r in res ])  # 打印name以A开头的数据的名称name，从第三个显示

　　第五步，更新数据

　　更新数据我们使用 update() 方法实现，并指定更新的条件和需要更新的数据即可。

where = {'name':'Abc'}
res = p.find_one(where)
res['age'] = 25
result = p.update(where, res)  # 推荐使用 update_one() 或 update_many()
print(result)

　　返回的是一个字典形式的数据，{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}，其中 ok 表示执行成功，nModified 表示影响的数据条数。

　　另外我们还可以使用 $set 操作符对数据进行更新。使用$set则只更新字典内存在的字段，其它字段则不更新，也不删除。如果不用则会更新所有的数据，而其它存在的字段则会被删除。

where = {'age':{'$gt':20}}
result = p.update_many(where,{'$inc':{'age':1}})   # 将集合中年龄大于20的第一条的数据年龄加1
print(result)
print(result.matched_count,result.modified_count)  # 获取匹配的数据条数，影响的数据条数

　　第六步，删除数据

　　删除数据可以调用 remove() 方法，需要指定删除条件。

result = p.remove({'name':'Abc'})   # 删除名称为Abc的数据，推荐使用 delete_one() 和 delete_many()，执行后调用 result.delete_count,获得删除的数据条数

　　返回的是一条字典型数据，{'ok':1,'n':1}

　　另外，我们还可以对索引进行操作，比如 create_index() 创建单个索引，create_indexes()创建多个索引，drop_index()删除索引等方法。

参考：静觅博客   https://cuiqingcai.com/5584.html