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。
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Python爬虫存储库安装#1-CSDN博客
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）：
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：
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：
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：
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：
collection = db.students
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：
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：
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：
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：
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：
[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：
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：
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：
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：
[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：
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：
{'_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：
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：
{'_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：
results = collection.find({'age': 20})
print(results)
for result in results:
print(result)
运行结果如下：
{'_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：
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 $gt，意思是大于，键值为 20。
这里将比较符号归纳为表 。
比较符号
符 号含 义示 例$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': {'$nin': [20, 23]}}
另外，还可以进行正则匹配查询。例如，查询名字以 M 开头的学生数据，示例如下：
results = collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}})
这里使用 $regex 来指定正则匹配，^M.* 代表以 M 开头的正则表达式。
这里将一些功能符号再归类为表。
功能符号
符 号含 义示 例示例含义$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： Query and Projection Operators — MongoDB Manual。
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：
count = collection.find().count()
print(count)
或者统计符合某个条件的数据：
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：
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)
print([result['name'] for result in results])
运行结果如下：
['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：
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)
print([result['name'] for result in results])
运行结果如下：
['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：
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)
print([result['name'] for result in results])
运行结果如下：
['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：
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：
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：
{'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 $set 操作符对数据进行更新，代码如下：
result = collection.update(condition, {'$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：
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：
1 0
我们再看一个例子：
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 {'$inc': {'age': 1}}，也就是年龄加 1，执行之后会将第一条符合条件的数据年龄加 1。
运行结果如下：
1 1
可以看到匹配条数为 1 条，影响条数也为 1 条。
如果调用 update_many() 方法，则会将所有符合条件的数据都更新，示例如下：
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
这时匹配条数就不再为 1 条了，运行结果如下：
3 3
可以看到，这时所有匹配到的数据都会被更新。
11. 删除
删除操作比较简单，直接调用 remove() 方法指定删除的条件即可，此时符合条件的所有数据均会被删除。示例如下：
result = collection.remove({'name': 'Kevin'})
print(result)
运行结果如下：
{'ok': 1, 'n': 1}
另外，这里依然存在两个新的推荐方法 ——delete_one() 和 delete_many()。示例如下：
result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})
print(result)
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}})
print(result.deleted_count)
运行结果如下：
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：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/。
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。
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：
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：
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
表中总结了键的一些判断和操作方法。
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Truedelete(name)删除一个键name：键名redis.delete('name')删除 name 这个键1type(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 nicknameTruedbsize()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100expire(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Truettl(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1move(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Trueflushdb()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Trueflushall()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，用法总结如表所示。
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 valuen ame：键名；value：值redis.set('name', 'Bob')给 name 这个键的 value 赋值为 BobTrueget(name)返回数据库中键名为 name 的 string 的 valuename：键名redis.get('name')返回 name 这个键的 valueb'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 valuename：键名；value：新值redis.getset('name', 'Mike')赋值 name 为 Mike 并得到上次的 valueb'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 Falsesetex(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Truesetrange(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 World11，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 JamesTruemsetnx(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Trueincr(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 amountname：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 11，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 - amountname：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11，即修改后的值append(key, value)键名为 key 的 string 的值附加 valuekey：键名redis.append('nickname', 'OK')向键名为 nickname 的值后追加 OK13，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，用法如表所示。
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、33，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 04，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4lrange(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Truelindex(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 5Truelrem(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 31，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 keyredis.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，用法如表所示。
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 Book1，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Truescard(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3sismember(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Truesinter(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 inttag1sunion(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 inttag3sdiff(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 inttag3smembers(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，其用法总结如表所示。
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 Mike1，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 amountname：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 298.0，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1zrevrank(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2zrevrange(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 scoreredis.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 scoreredis.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 scoreredis.zcount('grade', 80, 95)返回键名为 grade 的 zset 中 score 在 80 到 95 的元素个数2zcard(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3zremrangebyrank (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 scoreredis.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，用法总结如表所示。
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 51，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 61，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5hmget(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Truehincrby(name, key, amount=1)将键名为 name 的散列表中映射的值增加 amountname：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 36，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Truehdel(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Truehlen(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6hkeys(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。
精彩链接
您阅读本篇文章共花了：
发表评论