# 5.3-非关系型数据库存储 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：代表有 Redis、Voldemort 和 Oracle BDB 等。 列存储数据库：代表有 Cassandra、HBase 和 Riak 等。 文档型数据库：代表有 CouchDB 和 MongoDB 等。 图形数据库：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 和 Redis 的数据存储操作。 ## 5.3.1　MongoDB 存储 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，并且安装好了 Python 的 PyMongo 库。如果没有安装，可以参考第 1 章。 ### 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）： ```python 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： ```python client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') ``` 这也可以达到同样的连接效果。 ### 3. 指定数据库 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： ```python db = client.test ``` 这里调用 client 的 test 属性即可返回 test 数据库。当然，我们也可以这样指定： ```python 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： ```python collection = db.students ``` ```python collection = db['students'] ``` 这样我们便声明了一个 Collection 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： ```python 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 collection 的 insert 方法即可插入数据，代码如下： ```python 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： ```python 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： ```python 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： ```python [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\_one() 和 insert\_many() 方法来分别插入单条记录和多条记录，示例如下： ```python 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： ```python 5932ab0f15c2606f0c1cf6c5 ``` 与 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： ```python 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： ```python [ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')] ``` 该方法返回的类型是 InsertManyResult，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\_one() 或 find() 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： ```python result = collection.find_one({'name': 'Mike'}) print(type(result)) print(result) ``` 这里我们查询 name 为 Mike 的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果如下： ```python {'_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： ```python 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： ```python {'_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： ```python results = collection.find({'age': 20}) print(results) for result in results: print(result) ``` 运行结果如下： ```python {'_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： ```python 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： ```python 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表 5-4。 表 5-4 功能符号 | 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： 。 ### 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： ```python count = collection.find().count() print(count) ``` 或者统计符合某个条件的数据： ```python 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： ```python results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) print([result['name'] for result in results]) ``` 运行结果如下： ```python ['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： ```python results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2) print([result['name'] for result in results]) ``` 运行结果如下： ```python ['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： ```python results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2) print([result['name'] for result in results]) ``` 运行结果如下： ```python ['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： ```python 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： ```python 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 name 为 Kevin 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： ```python {'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 $set 操作符对数据进行更新，代码如下： ```python result = collection.update(condition, {'$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： ```python condition = {'name': 'Kevin'} student = collection.find_one(condition) student['age'] = 26 result = collection.update_one(condition, {'$set': student}) print(result) print(result.matched_count, result.modified_count) ``` 这里调用了 update\_one() 方法，第二个参数不能再直接传入修改后的字典，而是需要使用 {'$set': student} 这样的形式，其返回结果是 UpdateResult 类型。然后分别调用 matched\_count 和 modified\_count 属性，可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。 运行结果如下： ```python 1 0 ``` 我们再看一个例子： ```python 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 {'$inc': {'age': 1}}，也就是年龄加 1，执行之后会将第一条符合条件的数据年龄加 1。 运行结果如下： ```python 1 1 ``` 可以看到匹配条数为 1 条，影响条数也为 1 条。 如果调用 update\_many() 方法，则会将所有符合条件的数据都更新，示例如下： ```python condition = {'age': {'$gt': 20}} result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}}) print(result) print(result.matched_count, result.modified_count) ``` 这时匹配条数就不再为 1 条了，运行结果如下： ```python 3 3 ``` 可以看到，这时所有匹配到的数据都会被更新。 ### 11. 删除 删除操作比较简单，直接调用 remove() 方法指定删除的条件即可，此时符合条件的所有数据均会被删除。示例如下： ```python result = collection.remove({'name': 'Kevin'}) print(result) ``` 运行结果如下： ```python {'ok': 1, 'n': 1} ``` 另外，这里依然存在两个新的推荐方法 ——delete\_one() 和 delete\_many()。示例如下： ```python result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'}) print(result) print(result.deleted_count) result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}}) print(result.deleted_count) ``` 运行结果如下： ```python 1 4 ``` 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\_delete()、find\_one\_and\_replace() 和 find\_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\_index()、create\_indexes() 和 drop\_index() 等。 关于 PyMongo 的详细用法，可以参见官方文档：。 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：。 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。 ## 5.3.2　Redis 存储 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，而且支持多种存储数据结构，使用也非常简单。本节中，我们就来介绍一下 Python 的 Redis 操作，主要介绍 redis-py 这个库的用法。 ### 1. 准备工作 在开始之前，请确保已经安装好了 Redis 及 redis-py 库。如果要做数据导入 / 导出操作的话，还需要安装 RedisDump。如果没有安装，可以参考第 1 章。 ### 2. Redis 和 StrictRedis redis-py 库提供两个类 Redis 和 StrictRedis 来实现 Redis 的命令操作。 StrictRedis 实现了绝大部分官方的命令，参数也一一对应，比如 set 方法就对应 Redis 命令的 set 方法。而 Redis 是 StrictRedis 的子类，它的主要功能是用于向后兼容旧版本库里的几个方法。为了做兼容，它将方法做了改写，比如 lrem 方法就将 value 和 num 参数的位置互换，这和 Redis 命令行的命令参数不一致。 官方推荐使用 StrictRedis，所以本节中我们也用 StrictRedis 类的相关方法作演示。 ### 3. 连接 Redis 现在我们已经在本地安装了 Redis 并运行在 6379 端口，密码设置为 foobared。那么，可以用如下示例连接 Redis 并测试： ```python from redis import StrictRedis redis = StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0, password='foobared') redis.set('name', 'Bob') print(redis.get('name')) ``` 这里我们传入了 Redis 的地址、运行端口、使用的数据库和密码信息。在默认不传的情况下，这 4 个参数分别为 localhost、6379、0 和 None。首先声明了一个 StrictRedis 对象，接下来调用 set() 方法，设置一个键值对，然后将其获取并打印。 运行结果如下： ``` b'Bob' ``` 这说明我们连接成功，并可以执行 set 和 get 操作了。 当然，我们还可以使用 ConnectionPool 来连接，示例如下： ```python from redis import StrictRedis, ConnectionPool pool = ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0, password='foobared') redis = StrictRedis(connection_pool=pool) ``` 这样的连接效果是一样的。观察源码可以发现，StrictRedis 内其实就是用 host 和 port 等参数又构造了一个 ConnectionPool，所以直接将 ConnectionPool 当作参数传给 StrictRedis 也一样。 另外，ConnectionPool 还支持通过 URL 来构建。URL 的格式支持有如下 3 种： ``` redis://[:password]@host:port/db rediss://[:password]@host:port/db unix://[:password]@/path/to/socket.sock?db=db ``` 这 3 种 URL 分别表示创建 Redis TCP 连接、Redis TCP+SSL 连接、Redis UNIX socket 连接。我们只需要构造上面任意一种 URL 即可，其中 password 部分如果有则可以写，没有则可以省略。下面再用 URL 连接演示一下： ``` url = 'redis://:foobared@localhost:6379/0' pool = ConnectionPool.from_url(url) redis = StrictRedis(connection_pool=pool) ``` 这里我们使用第一种连接字符串进行连接。首先，声明一个 Redis 连接字符串，然后调用 from\_url() 方法创建 ConnectionPool，接着将其传给 StrictRedis 即可完成连接，所以使用 URL 的连接方式还是比较方便的。 ### 4. 键操作 表 5-5 总结了键的一些判断和操作方法。 表 5-5 键的一些判断和操作方法 | 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 | ### 5. 字符串操作 Redis 支持最基本的键值对形式存储，用法总结如表 5-6 所示。 表 5-6 键值对形式存储 | 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' | ### 6. 列表操作 Redis 还提供了列表存储，列表内的元素可以重复，而且可以从两端存储，用法如表 5-7 所示。 表 5-7 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' | ### 7. 集合操作 Redis 还提供了集合存储，集合中的元素都是不重复的，用法如表 5-8 所示。 表 5-8 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) | ### 8. 有序集合操作 有序集合比集合多了一个分数字段，利用它可以对集合中的数据进行排序，其用法总结如表 5-9 所示。 表 5-9 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 | ### 9. 散列操作 Redis 还提供了散列表的数据结构，我们可以用 name 指定一个散列表的名称，表内存储了各个键值对，用法总结如表 5-10 所示。 表 5-10 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'} | ### 10. RedisDump RedisDump 提供了强大的 Redis 数据的导入和导出功能，现在就来看下它的具体用法。 首先，确保已经安装好了 RedisDump。 RedisDump 提供了两个可执行命令：redis-dump 用于导出数据，redis-load 用于导入数据。 #### redis-dump 首先，可以输入如下命令查看所有可选项： ``` redis-dump -h ``` 运行结果如下： ``` Usage: redis-dump [global options] COMMAND [command options] -u, --uri=S Redis URI (e.g. redis://hostname[:port]) -d, --database=S Redis database (e.g. -d 15) -s, --sleep=S Sleep for S seconds after dumping (for debugging) -c, --count=S Chunk size (default: 10000) -f, --filter=S Filter selected keys (passed directly to redis' KEYS command) -O, --without_optimizations Disable run time optimizations -V, --version Display version -D, --debug --nosafe ``` 其中 - u 代表 Redis 连接字符串，-d 代表数据库代号，-s 代表导出之后的休眠时间，-c 代表分块大小，默认是 10000，-f 代表导出时的过滤器，-O 代表禁用运行时优化，-V 用于显示版本，-D 表示开启调试。 我们拿本地的 Redis 做测试，运行在 6379 端口上，密码为 foobared，导出命令如下： ``` redis-dump -u :foobared@localhost:6379 ``` 如果没有密码的话，可以不加密码前缀，命令如下： ``` redis-dump -u localhost:6379 ``` 运行之后，可以将本地 0 至 15 号数据库的所有数据输出出来，例如： ``` {"db":0,"key":"name2","ttl":-1,"type":"string","value":"Durant","size":6} {"db":0,"key":"name3","ttl":-1,"type":"string","value":"Durant","size":6} {"db":0,"key":"name4","ttl":-1,"type":"string","value":"HelloWorld","size":10} {"db":0,"key":"name5","ttl":-1,"type":"string","value":"James","size":5} {"db":0,"key":"name6","ttl":-1,"type":"string","value":"James","size":5} {"db":0,"key":"age","ttl":-1,"type":"string","value":"1","size":1} {"db":0,"key":"age2","ttl":-1,"type":"string","value":"-5","size":2} ``` 每条数据都包含 6 个字段，其中 db 即数据库代号，key 即键名，ttl 即该键值对的有效时间，type 即键值类型，value 即内容，size 即占用空间。 如果想要将其输出为 JSON 行文件，可以使用如下命令： ``` redis-dump -u :foobared@localhost:6379 > ./redis_data.jl ``` 这样就可以成功将 Redis 的所有数据库的所有数据导出成 JSON 行文件了。 另外，可以使用 - d 参数指定某个数据库的导出，例如只导出 1 号数据库的内容： ``` redis-dump -u :foobared@localhost:6379 -d 1 > ./redis.data.jl ``` 如果只想导出特定的内容，比如想导出以 adsl 开头的数据，可以加入 - f 参数用来过滤，命令如下： ``` redis-dump -u :foobared@localhost:6379 -f adsl:* > ./redis.data.jl ``` 其中 - f 参数即 Redis 的 keys 命令的参数，可以写一些过滤规则。 #### redis-load 同样，我们可以首先输入如下命令查看所有可选项： ``` redis-load -h ``` 运行结果如下： ``` redis-load --help Try: redis-load [global options] COMMAND [command options] -u, --uri=S Redis URI (e.g. redis://hostname[:port]) -d, --database=S Redis database (e.g. -d 15) -s, --sleep=S Sleep for S seconds after dumping (for debugging) -n, --no_check_utf8 -V, --version Display version -D, --debug --nosafe ``` 其中 - u 代表 Redis 连接字符串，-d 代表数据库代号，默认是全部，-s 代表导出之后的休眠时间，-n 代表不检测 UTF-8 编码，-V 表示显示版本，-D 表示开启调试。 我们可以将 JSON 行文件导入到 Redis 数据库中： ``` < redis_data.json redis-load -u :foobared@localhost:6379 ``` 这样就可以成功将 JSON 行文件导入到数据库中了。 另外，下面的命令同样可以达到同样的效果： ``` cat redis_data.json | redis-load -u :foobared@localhost:6379 ``` 本节中，我们不仅了解了 redis-py 对 Redis 数据库的一些基本操作，还演示了 RedisDump 对数据的导入导出操作。由于其便捷性和高效性，后面我们会利用 Redis 实现很多架构，如维护代理池、Cookies 池、ADSL 拨号代理池、Scrapy-Redis 分布式架构等，所以 Redis 的操作需要好好掌握。