python5数据存储
作者：互联网
1 txt文件存储
正常调用文件python文件操作
https://www.cnblogs.com/x2x3/p/9979919.html
2 json文件存储
在JavaScript语言中，一切都是对象。因此，任何支持的类型都可以通过JSON来表示，例如字符串、数字、对象、数组等，但是对象和数组是比较特殊且常用的两种类型，下面简要介绍一下它们。
- 对象：它在JavaScript中是使用花括号
{}包裹起来的内容，数据结构为{key1：value1, key2：value2, ...}的键值对结构。在面向对象的语言中，key为对象的属性，value为对应的值。键名可以使用整数和字符串来表示。值的类型可以是任意类型。 - 数组：数组在JavaScript中是方括号
[]包裹起来的内容，数据结构为["java", "javascript", "vb", ...]的索引结构。在JavaScript中，数组是一种比较特殊的数据类型，它也可以像对象那样使用键值对，但还是索引用得多。同样，值的类型可以是任意类型。
所以，一个JSON对象可以写为如下形式：
[{
"name": "Bob",
"gender": "male",
"birthday": "1992-10-18"
}, {
"name": "Selina",
"gender": "female",
"birthday": "1995-10-18"
}]
| 2 3 4 5 6 7 8 9 | [{ "name":"Bob", "gender":"male", "birthday":"1992-10-18" },{ "name":"Selina", "gender":"female", "birthday":"1995-10-18" }] |
Python为我们提供了简单易用的库来实现JSON文件的读写操作，我们可以调用库的loads()方法将JSON文本字符串转为JSON对象，可以通过dumps()方法将JSON对象转为文本字符串
值得注意的是，JSON的数据需要用双引号来包围，不能使用单引号。例如，若使用如下形式表示，则会出现错误
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 3 column 5 (char 8)
另外，如果JSON中包含中文字符，会怎么样呢？例如，我们将之前的JSON的部分值改为中文，再用之前的方法写入到文本：
import json
data = [{
'name': '王伟',
'gender': '男',
'birthday': '1992-10-18'
}]
with open('data.json', 'w') as file:
file.write(json.dumps(data, indent=2))
# -*- coding:utf-8 -*-
import json
str = '''
[{
"name": "木头",
"gender": "马尾",
"birthday": "1992-10-18"
}, {
"name": "Selina",
"gender": "female",
"birthday": "1995-10-18"
}]
'''
print(type(str))
data=json.loads(str)
print(type(data))
# 另外，如果想保存JSON的格式，可以再加一个参数indent，代表缩进字符个数
str=json.dumps(data,indent=2,ensure_ascii=False)
print(type(str))
with open('file.txt','w+',encoding='utf-8') as f:
f.write(str)
f.flush()
f.seek(0)
data=f.read()
print(json.loads(data))
View Code
请千万注意JSON字符串的表示需要用双引号，否则loads()方法会解析失败。
可以看到，中文字符都变成了Unicode字符，这并不是我们想要的结果。
被写入的文件 中文显示为Unicode字符
为了输出中文，还需要指定参数ensure_ascii为False，另外还要规定文件输出的编码
可以发现，这样就可以输出JSON为中文了
3 csv文件存储
CSV，全称为Comma-Separated Values，中文可以叫作逗号分隔值或字符分隔值，其文件以纯文本形式存储表格数据。该文件是一个字符序列，可以由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔。每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其他字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。不过所有记录都有完全相同的字段序列，相当于一个结构化表的纯文本形式。它比Excel文件更加简介，XLS文本是电子表格，它包含了文本、数值、公式和格式等内容，而CSV中不包含这些内容，就是特定字符分隔的纯文本，结构简单清晰。所以，有时候用CSV来保存数据是比较方便的
用fieldnames表示，然后将其传给DictWriter来初始化一个字典写入对象，接着可以调用writeheader()方法先写入头信息，然后再调用writerow()方法传入相应字典即可
#csv_write_test
import csv
with open('data.csv','w') as csvfile:
writer=csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['id', 'name', 'age']) #写入单行
writer.writerow(['001','walker','18'])
writer.writerows([['001','walker','18'],['001','walker','18']]) #写入多行,参数为列表中包含列表
with open('data.csv','w') as csvfile:
writer=csv.writer(csvfile,delimiter=' ') #delimiter 指定分隔符
writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
writer.writerow(['001','walker','18'])
#json 格式的csv存储
with open('json.csv','w') as csvfile:
#用fieldnames表示，然后将其传给DictWriter来初始化一个字典写入对象，
# 接着可以调用writeheader()方法先写入头信息，然后再调用writerow()方法传入相应字典即可。
# 最终写入的结果是完全相同的
filenames=['id', 'name', 'age']
writer=csv.DictWriter(csvfile,fieldnames=filenames,delimiter=',')
#json依然可以传入分隔符；也可以通过writerows写入多行
writer.writeheader()
writer.writerow({'id': '10004', 'name': 'Durant', 'age': 22})
#读取csv文件
with open('json.csv', 'r', encoding='utf-8') as csvfile:
#这里我们构造的是Reader对象，通过遍历输出了每行的内容，每一行都是一个列表形式。
# 注意，如果CSV文件中包含中文的话，还需要指定文件编码
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
print(row)
#另一种读取方法
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
View Code
mysql存储
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
db = pymysql.connect(host='localhost',user='root', password='123456', port=3306)
cursor = db.cursor()
#在很多情况下，我们要达到的效果是插入方法无需改动，做成一个通用方法，只需要传入一个动态变化的字典就好了。比如，构造这样一个字典
#然后SQL语句会根据字典动态构造，元组也动态构造，这样才能实现通用的插入方法。所以，这里我们需要改写一下插入方法：
data = {
'id': '20120001',
'name': 'Bob',
'age': 20
}
table = 'students'
keys = ', '.join(data.keys())
values = ', '.join(['%s'] * len(data))
sql = 'INSERT INTO {table}({keys}) VALUES ({values})'.format(table=table, keys=keys, values=values)
try:
if cursor.execute(sql, tuple(data.values())):
print('Successful')
db.commit()
except:
print('Failed')
db.rollback()
db.close()
#这里我们传入的数据是字典，并将其定义为data变量。表名也定义成变量table。接下来，就需要构造一个动态的SQL语句了。
# 首先，需要构造插入的字段id、name和age。这里只需要将data的键名拿过来，然后用逗号分隔即可。+所以
# ', '.join(data.keys())的结果就是id, name, age，然后需要构造多个%s当作占位符，有几个字段构造几个即可。比如，
# 这里有三个字段，就需要构造%s, %s, %s。这里首先定义了长度为1的数组['%s']，然后用乘法将其扩充为['%s', '%s', '%s']，
# 再调用join()方法，最终变
# INSERT INTO students(id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)
View Code
三 非关系型数据库mongodb
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
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。
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
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/')
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
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']
5. 插入数据
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
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
student = {
'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male' } result = collection.insert_one(student) print(result) print(result.inserted_id)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
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)
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
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
result = collection.find_one({'name': 'Mike'})
print(type(result))
print(result)
对于多条数据的查询，我们可以使用find()方法
results = collection.find({'age': 20})
print(results) for result in results: print(result)表5-3 比较符号
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符号 |
含义 |
示例 |
|---|---|---|
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小于 |
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大于 |
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小于等于 |
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大于等于 |
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不等于 |
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在范围内 |
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不在范围内 |
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更高级查询
表5-4 功能符号
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符号 |
含义 |
示例 |
示例含义 |
|---|---|---|---|
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匹配正则表达式 |
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属性是否存在 |
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类型判断 |
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数字模操作 |
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年龄模5余0 |
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文本查询 |
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高级条件查询 |
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自身 |
7. 计数
要统计查询结果有多少条数据，可以调用count()方法
count = collection.find().count()
print(count)
count = collection.find({'age': 20}).count()
print(count)
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：
11
| 1 2 | results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) print([result['name'] for result in results]) |
运行结果如下：
| 1 | ['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
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
result = collection.remove({'name': 'Kevin'})
print(result)
另外，这里依然存在两个新的推荐方法——delete_one()和delete_many()
result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})
print(result)
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}})
print(result.deleted_count)
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
标签：存储,name,data,age,print,result,python5,数据,id 来源： https://www.cnblogs.com/x2x3/p/10923757.html