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一、文本文件存储
1. os 文件 mode
python open() 函数用于打开一个文件，创建一个 file 对象，相关的方法才可以调用它进行读写。
open(name[, mode[, buffering]]) | 模式 | 描述 |
|---|---|
| t | 文本模式 (默认)。 |
| x | 写模式，新建一个文件，如果该文件已存在则会报错。 |
| b | 二进制模式。 |
| + | 打开一个文件进行更新(可读可写)。 |
| U | 通用换行模式（不推荐）。 |
| r | 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。 |
| rb | 以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。一般用于非文本文件如图片等。 |
| r+ | 打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。 |
| rb+ | 以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。一般用于非文本文件如图片等。 |
| w | 打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。 |
| wb | 以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。 |
| w+ | 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。 |
| wb+ | 以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。 |
| a | 打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。 |
| ab | 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。 |
| a+ | 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。 |
| ab+ | 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。 |
2. TXT
with open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.writelines(['名称', '类别', '时间']) with open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('名称') f.write('类别') f.write('时间') 3. JSON
json 数据要使用双引号包围起来，而不能使用单引号；
import json # 读取数据 with open('data.json', encoding='utf-8') as f: json_data = json.loads(f.read()) json_data = json.load(open('data.json', encoding='utf-8')) # 导出数据 with open('data.json', mode='w', encoding='utf-8') as f: f.write(json.dumps(json_data, indent=2, ensure_ascii=False)) json.dump(json_data, open('data.json', mode='w', encoding='utf-8'), indent=2, ensure_ascii=False) 4. CSV
import csv # 存储数据 with open('data.csv', 'w') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile, delimiter=',') writer.writerow(['1', '2', '3']) writer.writerow(['1', '2', '3']) writer.writerow(['1', '2', '3']) with open('data.csv', 'w') as csvfile: writer = csv.DictWriter(csvfile, delimiter=',', fieldnames = ['id1', 'id2', 'id3']) writer.writeheader() writer.writerow({'id1': 1, 'id2': 2, 'id3': 3}) writer.writerow({'id1': 1, 'id2': 2, 'id3': 3}) writer.writerow({'id1': 1, 'id2': 2, 'id3': 3}) # 读取数据 with open('data.csv', 'r') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile) for row in reader: print(row) # 如果 w 模式中没有使用 newline='' 则会出现空行，不推荐使用，推荐使用 csv.DictReader with open('data.csv', 'r') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) for row in reader: print(row) 二、数据库存储
1. SQLAlchemy
安装 SQLAlchemy 库：
pip install SQLAlchemy SQLAlchemy 库相较于 pymysql 库来说，sqlalchemy还包括ORM，可以负责数据转换和类型处理；sqlalchemy ORM 使用 Python 类来表示数据库表，这使得查询和数据处理变得无比容易。此外，sqlalchemy 还支持高级查询和 SQL 语句生成，可以在处理复杂查询时更加便捷。
官网：SQLAlchemy Documentation — SQLAlchemy 2.0 Documentation
| drivername | Database |
|---|---|
| mysql | MySQL |
| mysql+mysqldb | MySQL |
| mysql+pymysql | MySQL |
| oracle | Oracle |
| oracle+cx_oracle | Oracle |
| mssql+pyodbc | Microsoft SQL Server |
| mssql+pymssql | Microsoft SQL Server |
| sqlite | SQLite |
| postgresql | PostgreSQL |
| postgresql+psycopg2 | PostgreSQL |
| postgresql+pg8000 | PostgreSQL |
from sqlalchemy import URL, create_engine, text url_object = URL.create( drivername="postgresql+pg8000", username="dbuser", password="kx@jj5/g", # plain (unescaped) text host="pghost10", database="appdb", ) engine = create_engine(url_object, echo=False) with engine.connect() as conn: result = conn.execute(text("select 'hello world'")) print(result.all()) # 加上 conn.commit() 表示提交 否则就是 rollback # conn.commit() 在这里涉及到 SQL 语句部分：史上最全SQL基础知识总结(理论+举例)-CSDN博客
2. MongoDB
首先安装 MongoDB，然后安装 PyMongo 库：MongoDB 的安装 | 静觅 (cuiqingcai.com)；（异步库 motor）
pip install pymongo MongoDB 是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容的存储形式类似于 Json 对象；在 MongoDB 中，每条数据都有一个 _id 属性作为唯一标识，如果没有显示指明该属性，那么 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；MongoDB 教程 | 菜鸟教程 (runoob.com)
import pymongo # 连接 MongoDB client = pymongo.MongoClient(host="localhost", port=27017) client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27107/') # 指定名为 test 的数据库 db = client.test db = client['test'] # 指定名为 students 的集合 collection = db.students collection = db['students'] # 插入数据，insert 方法会在执行后返回 ObjectID 类型的 _id 值； student_1 = {'name':'张三', 'age': 14} student_2 = {'name':'张三', 'age': 14} collection.insert_one(student_1) collection.insert_one(student_2) collection.insert_many([student_1, student_2]) # 查询数据，返回的数据是 字典型 数据 collection.find_one({'name': '张三'}) collection.find({'age': { $eq: 25}}) # 返回 cursor 类型数据，相当于一个生成器 from bson.objectid import ObjectID collection.find_one({'_id': ObjectID('88888888')}) # 更新 condition = {'name': 'Kevin'} student = collection.find_one(condition) student['age'] = 26 collection.update(condition, student) # 可以不用 $set ## {'ok': 1, ...} ## $set 只会更新 student 字典内存在的字段，如果原先还有其他字段，则既不会更新，也不会删除； collection.update_one(condition, {'$set': student}) collection.update_many(condition, {'$set': student}) # 删除 collection.delete_one({'name': '张三'}) collection.delete_many({'name': '张三'}) ## {'ok': 1, ...} # 计数 collection.find().count() # 排序 ASCENDING 和 DESCENDING collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) # 偏移位置 collection.skip(2) # 限制结果个数 collection.limit(2) 条件操作符：
| 操作符 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
$eq | 等于 | { age: { $eq: 25 } } |
$ne | 不等于 | { age: { $ne: 25 } } |
$gt | 大于 | { age: { $gt: 25 } } |
$gte | 大于等于 | { age: { $gte: 25 } } |
$lt | 小于 | { age: { $lt: 25 } } |
$lte | 小于等于 | { age: { $lte: 25 } } |
$in | 在指定的数组中 | { age: { $in: [25, 30, 35] } } |
$nin | 不在指定的数组中 | { age: { $nin: [25, 30, 35] } } |
$and | 逻辑与，符合所有条件 | { $and: [ { age: { $gt: 25 } }, { city: "New York" } ] } |
$or | 逻辑或，符合任意条件 | { $or: [ { age: { $lt: 25 } }, { city: "New York" } ] } |
$not | 取反，不符合条件 | { age: { $not: { $gt: 25 } } } |
$nor | 逻辑与非，均不符合条件 | { $nor: [ { age: { $gt: 25 } }, { city: "New York" } ] } |
$exists | 字段是否存在 | { age: { $exists: true } } |
$type | 字段的 BSON 类型 | { age: { $type: "int" } } |
$all | 数组包含所有指定的元素 | { tags: { $all: ["red", "blue"] } } |
$elemMatch | 数组中的元素匹配指定条件 | { results: { $elemMatch: { score: { $gt: 80, $lt: 85 } } } } |
$size | 数组的长度等于指定值 | { tags: { $size: 3 } } |
$regex | 匹配正则表达式 | { name: { $regex: /^A/ } } |
$text | 进行文本搜索 | { $text: { $search: "coffee" } } |
$where | 使用 JavaScript 表达式进行条件过滤 | { $where: "this.age > 25" } |
| 功能操作符： |
![[Pasted image 20240725150419.png]]
3. Redis
首先可以按照下面链接安装 Redis，安装好 Redis 数据库后，还需要安装好 redis-py 库，即用来操作 Redis 的 Python 包
pip install redis Redis 是一个基于内存的，高效的键值型非关系型数据库，存取效率极高，而且支持多种数据结构，使用起来也非常简单；鉴于 Redis 的便捷性和高效性，在维护代理池，账号池，ADSL拨号代理池，Scrapy-Redis 分布式架构有着重要应用
from redis import StrictRedis, ConnectionPool # 连接 Redis pool = ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0, password='foobared') redis = StrictRedis(connection_pool=pool) redis = StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0, password='foobared') 1) 键操作
| 方 法 | 作 用 | 参数说明 | 示 例 | 示例说明 | 示例结果 |
|---|---|---|---|---|---|
| exists(name) | 判断一个键是否存在 | name：键名 | redis.exists(‘name’) | 是否存在 name 这个键 | True |
| delete(name) | 删除一个键 | name：键名 | redis.delete(‘name’) | 删除 name 这个键 | 1 |
| type(name) | 判断键类型 | name：键名 | redis.type(‘name’) | 判断 name 这个键类型 | b’string’ |
| keys(pattern) | 获取所有符合规则的键 | pattern：匹配规则 | redis.keys(‘n*’) | 获取所有以 n 开头的键 | [b’name’] |
| randomkey() | 获取随机的一个键 | randomkey() | 获取随机的一个键 | b’name’ | |
| rename(src, dst) | 重命名键 | src：原键名；dst：新键名 | redis.rename(‘name’, ‘nickname’) | 将 name 重命名为 nickname | True |
| dbsize() | 获取当前数据库中键的数目 | dbsize() | 获取当前数据库中键的数目 | 100 | |
| expire(name, time) | 设定键的过期时间，单位为秒 | name：键名；time：秒数 | redis.expire(‘name’, 2) | 将 name 键的过期时间设置为 2 秒 | True |
| ttl(name) | 获取键的过期时间，单位为秒，1 表示永久不过期 | name：键名 | redis.ttl(‘name’) | 获取 name 这个键的过期时间 | 1 |
| move(name, db) | 将键移动到其他数据库 | name：键名；db：数据库代号 | move(‘name’, 2) | 将 name 移动到 2 号数据库 | True |
| flushdb() | 删除当前选择数据库中的所有键 | flushdb() | 删除当前选择数据库中的所有键 | True | |
| flushall() | 删除所有数据库中的所有键 | flushall() | 删除所有数据库中的所有键 | True |
2) 字符串操作
| 方 法 | 作 用 | 参数说明 | 示 例 | 示例说明 | 示例结果 |
|---|---|---|---|---|---|
| set(name, value) | 给数据库中键名为 name 的 string 赋予值 value | n ame：键名；value：值 | redis.set(‘name’, ‘Bob’) | 给 name 这个键的 value 赋值为 Bob | True |
| get(name) | 返回数据库中键名为 name 的 string 的 value | name：键名 | redis.get(‘name’) | 返回 name 这个键的 value | b’Bob’ |
| getset(name, value) | 给数据库中键名为 name 的 string 赋予值 value 并返回上次的 value | name：键名；value：新值 | redis.getset(‘name’, ‘Mike’) | 赋值 name 为 Mike 并得到上次的 value | b’Bob’ |
| mget(keys, *args) | 返回多个键对应的 value 组成的列表 | keys：键名序列 | redis.mget([‘name’, ‘nickname’]) | 返回 name 和 nickname 的 value | [b’Mike’, b’Miker’] |
| setnx(name, value) | 如果不存在这个键值对，则更新 value，否则不变 | name：键名 | redis.setnx(‘newname’, ‘James’) | 如果 newname 这个键不存在，则设置值为 James | 第一次运行结果是 True，第二次运行结果是 False |
| setex(name, time, value) | 设置可以对应的值为 string 类型的 value，并指定此键值对应的有效期 | n ame：键名；time：有效期；value：值 | redis.setex(‘name’, 1, ‘James’) | 将 name 这个键的值设为 James，有效期为 1 秒 | True |
| setrange(name, offset, value) | 设置指定键的 value 值的子字符串 | name：键名；offset：偏移量；value：值 | redis.set(‘name’, ‘Hello’) redis.setrange (‘name’, 6, ‘World’) | 设置 name 为 Hello 字符串，并在 index 为 6 的位置补 World | 11，修改后的字符串长度 |
| mset(mapping) | 批量赋值 | mapping：字典或关键字参数 | redis.mset({‘name1’: ‘Durant’, ‘name2’: ‘James’}) | 将 name1 设为 Durant，name2 设为 James | True |
| msetnx(mapping) | 键均不存在时才批量赋值 | mapping：字典或关键字参数 | redis.msetnx({‘name3’: ‘Smith’, ‘name4’: ‘Curry’}) | 在 name3 和 name4 均不存在的情况下才设置二者值 | True |
| incr(name, amount=1) | 键名为 name 的 value 增值操作，默认为 1，键不存在则被创建并设为 amount | name：键名；amount：增长的值 | redis.incr(‘age’, 1) | age 对应的值增 1，若不存在，则会创建并设置为 1 | 1，即修改后的值 |
| decr(name, amount=1) | 键名为 name 的 value 减值操作，默认为 1，键不存在则被创建并将 value 设置为 - amount | name：键名；amount：减少的值 | redis.decr(‘age’, 1) | age 对应的值减 1，若不存在，则会创建并设置为1 | 1，即修改后的值 |
| append(key, value) | 键名为 key 的 string 的值附加 value | key：键名 | redis.append(‘nickname’, ‘OK’) | 向键名为 nickname 的值后追加 OK | 13，即修改后的字符串长度 |
| substr(name, start, end=-1) | 返回键名为 name 的 string 的子字符串 | name：键名；start：起始索引；end：终止索引，默认为1，表示截取到末尾 | redis.substr(‘name’, 1, 4) | 返回键名为 name 的值的字符串，截取索引为 1~4 的字符 | b’ello’ |
| getrange(key, start, end) | 获取键的 value 值从 start 到 end 的子字符串 | key：键名；start：起始索引；end：终止索引 | redis.getrange(‘name’, 1, 4) | 返回键名为 name 的值的字符串，截取索引为 1~4 的字符 | b’ello’ |
3) 列表操作
| 方 法 | 作 用 | 参数说明 | 示 例 | 示例说明 | 示例结果 |
|---|---|---|---|---|---|
| rpush(name, *values) | 在键名为 name 的列表末尾添加值为 value 的元素，可以传多个 | name：键名；values：值 | redis.rpush(‘list’, 1, 2, 3) | 向键名为 list 的列表尾添加 1、2、3 | 3，列表大小 |
| lpush(name, *values) | 在键名为 name 的列表头添加值为 value 的元素，可以传多个 | name：键名；values：值 | redis.lpush(‘list’, 0) | 向键名为 list 的列表头部添加 0 | 4，列表大小 |
| llen(name) | 返回键名为 name 的列表的长度 | name：键名 | redis.llen(‘list’) | 返回键名为 list 的列表的长度 | 4 |
| lrange(name, start, end) | 返回键名为 name 的列表中 start 至 end 之间的元素 | name：键名；start：起始索引；end：终止索引 | redis.lrange(‘list’, 1, 3) | 返回起始索引为 1 终止索引为 3 的索引范围对应的列表 | [b’3’, b’2’, b’1’] |
| ltrim(name, start, end) | 截取键名为 name 的列表，保留索引为 start 到 end 的内容 | name：键名；start：起始索引；end：终止索引 | ltrim(‘list’, 1, 3) | 保留键名为 list 的索引为 1 到 3 的元素 | True |
| lindex(name, index) | 返回键名为 name 的列表中 index 位置的元素 | name：键名；index：索引 | redis.lindex(‘list’, 1) | 返回键名为 list 的列表索引为 1 的元素 | b’2’ |
| lset(name, index, value) | 给键名为 name 的列表中 index 位置的元素赋值，越界则报错 | name：键名；index：索引位置；value：值 | redis.lset(‘list’, 1, 5) | 将键名为 list 的列表中索引为 1 的位置赋值为 5 | True |
| lrem(name, count, value) | 删除 count 个键的列表中值为 value 的元素 | name：键名；count：删除个数；value：值 | redis.lrem(‘list’, 2, 3) | 将键名为 list 的列表删除两个 3 | 1，即删除的个数 |
| lpop(name) | 返回并删除键名为 name 的列表中的首元素 | name：键名 | redis.lpop(‘list’) | 返回并删除名为 list 的列表中的第一个元素 | b’5’ |
| rpop(name) | 返回并删除键名为 name 的列表中的尾元素 | name：键名 | redis.rpop(‘list’) | 返回并删除名为 list 的列表中的最后一个元素 | b’2’ |
| blpop(keys, timeout=0) | 返回并删除名称在 keys 中的 list 中的首个元素，如果列表为空，则会一直阻塞等待 | keys：键名序列；timeout：超时等待时间，0 为一直等待 | redis.blpop(‘list’) | 返回并删除键名为 list 的列表中的第一个元素 | [b’5’] |
| brpop(keys, timeout=0) | 返回并删除键名为 name 的列表中的尾元素，如果 list 为空，则会一直阻塞等待 | keys：键名序列；timeout：超时等待时间，0 为一直等待 | redis.brpop(‘list’) | 返回并删除名为 list 的列表中的最后一个元素 | [b’2’] |
| rpoplpush(src, dst) | 返回并删除名称为 src 的列表的尾元素，并将该元素添加到名称为 dst 的列表头部 | src：源列表的键；dst：目标列表的 key | redis.rpoplpush(‘list’, ‘list2’) | 将键名为 list 的列表尾元素删除并将其添加到键名为 list2 的列表头部，然后返回 | b’2’ |
4) 集合操作
| 方 法 | 作 用 | 参数说明 | 示 例 | 示例说明 | 示例结果 |
|---|---|---|---|---|---|
| sadd(name, *values) | 向键名为 name 的集合中添加元素 | name：键名；values：值，可为多个 | redis.sadd(‘tags’, ‘Book’, ‘Tea’, ‘Coffee’) | 向键名为 tags 的集合中添加 Book、Tea 和 Coffee 这 3 个内容 | 3，即插入的数据个数 |
| srem(name, *values) | 从键名为 name 的集合中删除元素 | name：键名；values：值，可为多个 | redis.srem(‘tags’, ‘Book’) | 从键名为 tags 的集合中删除 Book | 1，即删除的数据个数 |
| spop(name) | 随机返回并删除键名为 name 的集合中的一个元素 | name：键名 | redis.spop(‘tags’) | 从键名为 tags 的集合中随机删除并返回该元素 | b’Tea’ |
| smove(src, dst, value) | 从 src 对应的集合中移除元素并将其添加到 dst 对应的集合中 | src：源集合；dst：目标集合；value：元素值 | redis.smove(‘tags’, ‘tags2’, ‘Coffee’) | 从键名为 tags 的集合中删除元素 Coffee 并将其添加到键为 tags2 的集合 | True |
| scard(name) | 返回键名为 name 的集合的元素个数 | name：键名 | redis.scard(‘tags’) | 获取键名为 tags 的集合中的元素个数 | 3 |
| sismember(name, value) | 测试 member 是否是键名为 name 的集合的元素 | name：键值 | redis.sismember(‘tags’, ‘Book’) | 判断 Book 是否是键名为 tags 的集合元素 | True |
| sinter(keys, *args) | 返回所有给定键的集合的交集 | keys：键名序列 | redis.sinter([‘tags’, ‘tags2’]) | 返回键名为 tags 的集合和键名为 tags2 的集合的交集 | {b’Coffee’} |
| sinterstore(dest, keys, *args) | 求交集并将交集保存到 dest 的集合 | dest：结果集合；keys：键名序列 | redis.sinterstore (‘inttag’, [‘tags’, ‘tags2’]) | 求键名为 tags 的集合和键名为 tags2 的集合的交集并将其保存为 inttag | 1 |
| sunion(keys, *args) | 返回所有给定键的集合的并集 | keys：键名序列 | redis.sunion([‘tags’, ‘tags2’]) | 返回键名为 tags 的集合和键名为 tags2 的集合的并集 | {b’Coffee’, b’Book’, b’Pen’} |
| sunionstore(dest, keys, *args) | 求并集并将并集保存到 dest 的集合 | dest：结果集合；keys：键名序列 | redis.sunionstore (‘inttag’, [‘tags’, ‘tags2’]) | 求键名为 tags 的集合和键名为 tags2 的集合的并集并将其保存为 inttag | 3 |
| sdiff(keys, *args) | 返回所有给定键的集合的差集 | keys：键名序列 | redis.sdiff([‘tags’, ‘tags2’]) | 返回键名为 tags 的集合和键名为 tags2 的集合的差集 | {b’Book’, b’Pen’} |
| sdiffstore(dest, keys, *args) | 求差集并将差集保存到 dest 集合 | dest：结果集合；keys：键名序列 | redis.sdiffstore (‘inttag’, [‘tags’, ‘tags2’]) | 求键名为 tags 的集合和键名为 tags2 的集合的差集并将其保存为 inttag | 3 |
| smembers(name) | 返回键名为 name 的集合的所有元素 | name：键名 | redis.smembers(‘tags’) | 返回键名为 tags 的集合的所有元素 | {b’Pen’, b’Book’, b’Coffee’} |
| srandmember(name) | 随机返回键名为 name 的集合中的一个元素，但不删除元素 | name：键值 | redis.srandmember(‘tags’) | 随机返回键名为 tags 的集合中的一个元素 | Srandmember (name) |
5) 有序集合操作
| 方 法 | 作 用 | 参数说明 | 示 例 | 示例说明 | 示例结果 |
|---|---|---|---|---|---|
| zadd(name, *args, **kwargs) | 向键名为 name 的 zset 中添加元素 member，score 用于排序。如果该元素存在，则更新其顺序 | name：键名；args：可变参数 | redis.zadd(‘grade’, 100, ‘Bob’, 98, ‘Mike’) | 向键名为 grade 的 zset 中添加 Bob（其 score 为 100），并添加 Mike（其 score 为 98） | 2，即添加的元素个数 |
| zrem(name, *values) | 删除键名为 name 的 zset 中的元素 | name：键名；values：元素 | redis.zrem(‘grade’, ‘Mike’) | 从键名为 grade 的 zset 中删除 Mike | 1，即删除的元素个数 |
| zincrby(name, value, amount=1) | 如果在键名为 name 的 zset 中已经存在元素 value，则将该元素的 score 增加 amount；否则向该集合中添加该元素，其 score 的值为 amount | name：键名；value：元素；amount：增长的 score 值 | redis.zincrby(‘grade’, ‘Bob’, -2) | 键名为 grade 的 zset 中 Bob 的 score 减 2 | 98.0，即修改后的值 |
| zrank(name, value) | 返回键名为 name 的 zset 中元素的排名，按 score 从小到大排序，即名次 | name：键名；value：元素值 | redis.zrank(‘grade’, ‘Amy’) | 得到键名为 grade 的 zset 中 Amy 的排名 | 1 |
| zrevrank(name, value) | 返回键为 name 的 zset 中元素的倒数排名（按 score 从大到小排序），即名次 | name：键名；value：元素值 | redis.zrevrank (‘grade’, ‘Amy’) | 得到键名为 grade 的 zset 中 Amy 的倒数排名 | 2 |
| zrevrange(name, start, end, withscores= False) | 返回键名为 name 的 zset（按 score 从大到小排序）中 index 从 start 到 end 的所有元素 | name：键值；start：开始索引；end：结束索引；withscores：是否带 score | redis.zrevrange (‘grade’, 0, 3) | 返回键名为 grade 的 zset 中前四名元素 | [b’Bob’, b’Mike’, b’Amy’, b’James’] |
| zrangebyscore (name, min, max, start=None, num=None, withscores=False) | 返回键名为 name 的 zset 中 score 在给定区间的元素 | name：键名；min：最低 score；max：最高 score；start：起始索引；num：个数；withscores：是否带 score | redis.zrangebyscore (‘grade’, 80, 95) | 返回键名为 grade 的 zset 中 score 在 80 和 95 之间的元素 | [b’Bob’, b’Mike’, b’Amy’, b’James’] |
| zcount(name, min, max) | 返回键名为 name 的 zset 中 score 在给定区间的数量 | name：键名；min：最低 score；max：最高 score | redis.zcount(‘grade’, 80, 95) | 返回键名为 grade 的 zset 中 score 在 80 到 95 的元素个数 | 2 |
| zcard(name) | 返回键名为 name 的 zset 的元素个数 | name：键名 | redis.zcard(‘grade’) | 获取键名为 grade 的 zset 中元素的个数 | 3 |
| zremrangebyrank (name, min, max) | 删除键名为 name 的 zset 中排名在给定区间的元素 | name：键名；min：最低位次；max：最高位次 | redis.zremrangebyrank (‘grade’, 0, 0) | 删除键名为 grade 的 zset 中排名第一的元素 | 1，即删除的元素个数 |
| zremrangebyscore (name, min, max) | 删除键名为 name 的 zset 中 score 在给定区间的元素 | name：键名；min：最低 score；max：最高 score | redis.zremrangebyscore (‘grade’, 80, 90) | 删除 score 在 80 到 90 之间的元素 | 1，即删除的元素个数 |
6) 散列操作
| 方 法 | 作 用 | 参数说明 | 示 例 | 示例说明 | 示例结果 |
|---|---|---|---|---|---|
| hset(name, key, value) | 向键名为 name 的散列表中添加映射 | name：键名；key：映射键名；value：映射键值 | hset(‘price’, ‘cake’, 5) | 向键名为 price 的散列表中添加映射关系，cake 的值为 5 | 1，即添加的映射个数 |
| hsetnx(name, key, value) | 如果映射键名不存在，则向键名为 name 的散列表中添加映射 | name：键名；key：映射键名；value：映射键值 | hsetnx(‘price’, ‘book’, 6) | 向键名为 price 的散列表中添加映射关系，book 的值为 6 | 1，即添加的映射个数 |
| hget(name, key) | 返回键名为 name 的散列表中 key 对应的值 | name：键名；key：映射键名 | redis.hget(‘price’, ‘cake’) | 获取键名为 price 的散列表中键名为 cake 的值 | 5 |
| hmget(name, keys, *args) | 返回键名为 name 的散列表中各个键对应的值 | name：键名；keys：键名序列 | redis.hmget(‘price’, [‘apple’, ‘orange’]) | 获取键名为 price 的散列表中 apple 和 orange 的值 | [b’3’, b’7’] |
| hmset(name, mapping) | 向键名为 name 的散列表中批量添加映射 | name：键名；mapping：映射字典 | redis.hmset(‘price’, {‘banana’: 2, ‘pear’: 6}) | 向键名为 price 的散列表中批量添加映射 | True |
| hincrby(name, key, amount=1) | 将键名为 name 的散列表中映射的值增加 amount | name：键名；key：映射键名；amount：增长量 | redis.hincrby(‘price’, ‘apple’, 3) | key 为 price 的散列表中 apple 的值增加 3 | 6，修改后的值 |
| hexists(name, key) | 键名为 name 的散列表中是否存在键名为键的映射 | name：键名；key：映射键名 | redis.hexists(‘price’, ‘banana’) | 键名为 price 的散列表中 banana 的值是否存在 | True |
| hdel(name, *keys) | 在键名为 name 的散列表中，删除键名为键的映射 | name：键名；keys：键名序列 | redis.hdel(‘price’, ‘banana’) | 从键名为 price 的散列表中删除键名为 banana 的映射 | True |
| hlen(name) | 从键名为 name 的散列表中获取映射个数 | name：键名 | redis.hlen(‘price’) | 从键名为 price 的散列表中获取映射个数 | 6 |
| hkeys(name) | 从键名为 name 的散列表中获取所有映射键名 | name：键名 | redis.hkeys(‘price’) | 从键名为 price 的散列表中获取所有映射键名 | [b’cake’, b’book’, b’banana’, b’pear’] |
| hvals(name) | 从键名为 name 的散列表中获取所有映射键值 | name：键名 | redis.hvals(‘price’) | 从键名为 price 的散列表中获取所有映射键值 | [b’5’, b’6’, b’2’, b’6’] |
| hgetall(name) | 从键名为 name 的散列表中获取所有映射键值对 | name：键名 | redis.hgetall(‘price’) | 从键名为 price 的散列表中获取所有映射键值对 | {b’cake’: b’5’, b’book’: b’6’, b’orange’: b’7’, b’pear’: b’6’} |
4. Elasticsearch
首先要安装 Elasticsearch，安装完毕后，我们需要安装 Elasticsearch 库专门用来对接 Elasticsearch
pip install elasticsearch Elasticsearch 是一个分布式的实时文档存储库，每个字段都可以被索引与搜索，能胜任上百个服务节点的拓展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据
from elasticsearch import Elasticsearch # 连接 Elasticsearch 默认连接本地9200端口 es = Elasticsearch( hosts:"localhost", port:9200, verify_certs=True # 是否验证证书 ) # 创建索引 es.indices.create(index='news', ignore=400) # ignore 为 400 忽略索引存在错误 ## {'acknowledged':True, ...} acknowledged 表示创建成功 # 删除索引 es.indices.delete(index='news') ## {'acknowledged':True, ...} acknowledged 表示创建成功 # 插入数据 es.index() 可以不提供 id，会自动生成 es.index(index='test', id='1', body={"id": "1", "name": "小明"}) # 提倡使用下面的方法 es.index(index='test', id='2', doc={"name": "方天", "age": "23"}) # 插入数据 es.create() 必须提供 id，当索引中已存在具有相同 ID 的文档时，返回 409 响应。 es.create(index='test', id='3', doc={"name": "方天", "age": "23"}) # 更新数据 必须提供 id es.update(index='test', id='3', doc={"name": "方天", "age": "23"}) # 查询数据 es.get(index='test',id='1') 1) 检索数据：利用 elasticsearch-analysis-ik 进行分词
Elasticsearch 具有一个强大的信息检索功能，对于中文来说，我们需要安装一个中文分词插件，如 elasticsearch-analysis-ik，这里我们可以使用 Elasticsearch 的命令行工具 elasticsearch-plugin 来安装这个插件:infinilabs/analysis-ik: 🚌 The IK Analysis plugin integrates Lucene IK analyzer into Elasticsearch and OpenSearch, support customized dictionary. (github.com)
elasticsearch-plugin install https://get.infini.cloud/elasticsearch/analysis-ik/8.4.1 安装完毕后，重新启动 Elasticsearch，会自动加载安装好的插件，然后我们定义一个 mapping，指定搜索分词器 search_analyzer 为 ik_smart (书上是 ik_max_word )
from elasticsearch import Elasticsearch # 连接 Elasticsearch 默认连接本地9200端口 es = Elasticsearch( hosts:"localhost", port:9200, verify_certs=True # 是否验证证书 ) # 指定搜索分词器 search_analyzer 为 ik_smart (书上是 ik_max_word ) mapping = { "properties": { "content": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_smart" } } } es.indices.put_mapping(index='news', body=mapping) 然后我们可以使用 search 函数搭配 query 进行解锁；
# 基础查询 -> 查询 test 索引前 10 条数据 es.search(index='test') # 过滤字段查询 -> 只显示test索引的age字段信息 es.search(index='test',filter_path=['hits.hits._source.age']) # 切片查询 -> 查询test索引中，从序号为1的位置查询两条数据 es.search(index='test', from_=1, size=2) # 模糊查询（分词）-> 查询test索引中，age字段为20的数据 es.search(index='test', query={'match':{'age':20}}) # 模糊查询（不分词）-> 查询test索引中，name字段为杨晨的数据 es.search(index='test', query={'match_phrase':{'name':'杨晨'}}) # 精准单值查询 -> 查询test索引中，age为20的数据 es.search(index='test', query={'term':{'age':20}}) # 精准单值查询 -> 查询test索引中，name为杨晨的数据，查询中文，要在字段后面加上.keyword es.search(index='test', query={'term':{'name.keyword':'杨晨'}}) # 精准多值查询 -> 查询test索引中，name为杨晨或小明的数据 es.search(index='test', query={'terms':{'name.keyword':['杨晨','小明']}}) # 多字段查询 -> 查询test索引中，name和about都为小美的数据 es.search(index='test',query={'multi_match':{'query':'小美',"fields":['name','about']}}) # 前缀查询 -> 查询test索引中，name字段前缀为小的数据 es.search(index='test',query={'prefix':{'name.keyword':'小'}}) # 通配符查询 -> 查询test索引中，name字段为杨*的数据 es.search(index='test',query={'wildcard':{'name.keyword':'杨?'}}) # 正则查询 -> 查询test索引中，name字段为杨*的数据 es.search(index='test',query={'regexp':{'name.keyword':'杨.'}}) # 多条件查询 -> 查询test索引中，name字段为小美，id字段为1的数据 es.search(index='test',query={'bool':{'must':{'term':{'name':'小美'},'term':{'id':'1'}}}}) # 存在字段查询 -> 查询test索引中，包含age字段的数据 es.search(index='test',query={'exists':{'field':'age'}}) # 范围查询 -> 查询test索引中，age字段大于20小于等于23的数据 es.search(index='test',query={'range':{'age':{'gt':20,'lte':23}}}) # Json字段查询 -> 查询test索引中，jsonfield1字段下json数据jsonfield2字段的数据包含'json'的数据 es.search(index='test',query={'nested':{'path':'jsonfield1','query':{'term':{'jsonfield1.jsonfield2':'json'}}}}) # 排序 -> 查询test索引中的数据，按照age字段降序 es.search(index='test', sort={'age.keyword':{'order':'desc'}}) 2) dsl 语句：Search DSL — Elasticsearch DSL 8.14.0 documentation (elasticsearch-dsl.readthedocs.io)
5. RabbitMQ
首先需要安装 RabbitMQ，安装完毕后，还有需要安装一个操作 RabbitMQ 的库，pika
- RabbitMQ 的安装 | 静觅 (cuiqingcai.com)
- Installing on Windows | RabbitMQ
- Introduction to Pika — pika 1.3.2 documentation
pip install pika 在爬取过程中，我们可能需要一些进程间的通信机制，例如：
- 一个进程负责构造爬取请求，另一个进程负责执行爬取请求；
- 某个数据爬取进程执行完毕，通知另外一个负责数据处理的进程开始处理数据；
- 某个进程新建了一个爬取任务，通知另外一个负责数据爬取的进程开始爬取数据；
在这里我们可以使用 RabbitMQ 作为消息队列的中间件来存储和转化信息，有了消息队列中间件后，以上各机制中的两个进程就可以独立执行，他们之间的通信则由消息队列实现；
- 声明队列：通过指定一些参数，创建消息队列；
- 生产内容：根据队列的连接信息连接队列，往队列中放入消息；
- 消费内容：根据队列的连接信息连接队列，从队列中取出消息；
1) 声明队列
无论是生产队列还是消费队列，都需要创建 channel 才可以操作队列，其中生产队列需要声明队列
import pika QUEUE_NAME = 'scrape' parameters = pika.ConnectionParameters(host='losthost') connection = pika.BlockingConnection(parameters) channel = connection.channel() # 生产队列需要声明 channel.queue_declare(queue=QUEUE_NAME) 2) 生产内容
在声明队列的时候，添加 durable 参数可以持久化
import pika import requests import pickle MAX_PRIORITY = 100 TOTAL = 100 QUEUE_NAME = 'scrape' connection = pika.BlockingConnection( pika.ConnectionParameters(host='localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue=QUEUE_NAME, durable=True) for i in range(1, TOTAL + 1): url = f'https://ssr1.scrape.center/detail/{i}' request = requests.Request('GET', url) print('re', request) channel.basic_publish(exchange='', routing_key=QUEUE_NAME, properties=pika.BasicProperties( delivery_mode=2, ), body=pickle.dumps(request)) print(f'Put request of {url}') 3) 消费内容
import pika import pickle import requests MAX_PRIORITY = 100 QUEUE_NAME = 'scrape3' connection = pika.BlockingConnection( pika.ConnectionParameters(host='localhost')) channel = connection.channel() session = requests.Session() def scrape(request): try: response = session.send(request.prepare()) print(f'success scraped {response.url}') except requests.RequestException: print(f'error occurred when scraping {request.url}') while True: method_frame, header, body = channel.basic_get( queue=QUEUE_NAME, auto_ack=True) if body: print(f'Get {body}') request = pickle.loads(body) print(request) scrape(request) 更具体的介绍在 Introduction to Pika — pika 1.3.2 documentation 和 Python3WebSpider/RabbitMQTest: RabbitMQ Test (github.com)
