第6章 Python与数据库
Python语言数据库操作详解
Python语言数据库操作详解Python语言在数据处理和数据存储方面具有很强大的能力，能够灵活处理各种类型的数据库，包括关系型数据库和非关系型数据库。
本文将详细介绍Python语言中的数据库操作，包括连接数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据等方面的内容。
一、连接数据库在Python中，我们可以使用第三方库来连接不同的数据库。
常用的库包括`sqlite3`、`pymysql`和`pyodbc`等。
首先，我们需要安装相应的库，然后在代码中引入库并建立数据库连接。
连接数据库的步骤包括指定数据库的地址、端口号、用户名和密码等信息，并使用库提供的函数进行连接。
二、创建表在数据库中，表是用来存储数据的结构化对象。
通过Python语言连接数据库后，我们可以使用SQL语句来创建表。
SQL语句可以通过库提供的函数执行。
通过执行`CREATE TABLE`语句，我们可以定义表的名称和各个字段的名称、数据类型以及约束条件。
在创建表时，我们可以指定主键、外键、唯一约束、非空约束等。
三、插入数据在创建表之后，我们可以使用SQL语句来插入数据。
通过执行`INSERT INTO`语句，我们可以向表中插入一条或多条数据。
在插入数据时，我们需要指定要插入的表名以及要插入的字段和对应的值。
通过执行插入语句，我们可以将数据保存到数据库中。
四、查询数据在数据库中，我们经常需要查询数据。
通过执行查询语句，我们可以按照指定的条件查询数据库中的数据。
在Python语言中，我们可以使用SQL语句进行数据查询，并使用库提供的函数执行查询语句。
通过执行`SELECT`语句，我们可以从表中查询符合要求的数据，并将结果返回。
五、更新数据数据库中的数据可能需要进行更新。
通过执行`UPDATE`语句，我们可以更新数据库表中的一条或多条数据。
在执行更新语句时，我们可以指定要更新的表名、更新的字段和对应的值，以及更新的条件。
通过执行更新语句，我们可以修改现有的数据。
Python与数据库使用Python连接和操作数据库
Python与数据库使用Python连接和操作数据库Python与数据库Python是一种功能强大的编程语言，可以用于各种应用领域。
其中，Python对数据库的连接和操作提供了便捷的支持，使得开发者可以轻松地处理和管理数据。
本文将介绍Python连接和操作数据库的方法，以及一些常用的数据库操作技巧。
一、连接数据库在Python中，我们可以使用不同的库来连接数据库，比如pymysql、sqlite3和psycopg2等。
这些库提供了与不同类型的数据库进行连接和操作的API。
1. 使用pymysql连接MySQL数据库pymysql是Python连接MySQL数据库最常用的库之一。
连接MySQL数据库的代码如下：```pythonimport pymysql# 连接数据库conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', database='test')# 创建游标对象# 执行SQL语句cursor.execute("SELECT * FROM table")# 获取查询结果result = cursor.fetchall()# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()```通过上述代码，我们可以使用pymysql库连接MySQL数据库，执行SQL语句，并获取对应的查询结果。
2. 使用sqlite3连接SQLite数据库如果我们需要连接和操作SQLite数据库，可以使用sqlite3库。
连接SQLite数据库的代码如下：```pythonimport sqlite3# 连接数据库conn = sqlite3.connect('test.db')# 创建游标对象# 执行SQL语句cursor.execute("SELECT * FROM table")# 获取查询结果result = cursor.fetchall()# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()```通过上述代码，我们可以使用sqlite3库连接SQLite数据库，执行SQL语句，并获取对应的查询结果。
Python程序设计课件第6章 Python文件与数据库操作
1. write(string)方法
f.write('Our wills unite like a fortress') ➢ write语句不会自动换行，如果需要换行，则要使用换行符'\n' 2.read (size)方法：从指定文件中读取指定数据
文件对象.read([size])
➢ 参数size表示设置的读取数据的字节数，若该参数缺省，则一次读 取指定文件中的所有数据。
➢ 存取是直接的值处理 ➢ 不需要编/解码，不存在
转换时间，但通常无法 直接读懂
目录
• 文件相关的基本概念 • 文件夹与目录操作 • 文件基本的操作 • 处理XML格式文件的数据高阶函数 • JSON格式文件及其操作 这里说明 • Python操作MySQL数据库 图片内容
1 os.path模块
f.seek(2, 0)
4.close()方法：该方法实现关闭文件
3 按行对文件内容读写
文件基本的操作
1.writelines()方法
该方法需要通过制定一个字符串类型的列表，该方法会将列表中的每一
个元素值作为单独的一行写入文件。
【例】利用writelines()方法演示文件写入操作的应用示例。
fo = open(".\\text.txt", "w") print("读写的文件名：", ) seq = ["Hello\n","life is short\n", "I want to learn python\n"] line = fo.writelines(seq) fo.close() 运行结果： 读写的文件名： .\text.txt
Python中的数据库管理
Python中的数据库管理在Python中，数据库管理是一项非常重要的技能。
随着企业的数据规模不断增长，数据库管理成为了组织和存储数据的最佳方法之一。
Python不仅为数据库管理提供了强大的支持，而且也为开发人员开发应用程序提供了巨大的灵活性。
本文将讨论Python中的数据库管理，重点介绍Python与MySQL、MongoDB等数据库的集成和操作。
MySQL数据库MySQL数据库是一种流行的关系型数据库，它被广泛用于Web应用程序、企业应用程序以及嵌入式设备中。
Python提供了各种MySQL模块来实现与MySQL的集成和交互。
Python的mysql.connector模块是一种用于Python编程语言的MySQL客户端库。
这个模块允许开发人员在Python中使用MySQL API （应用程序接口）与MySQL交互。
这个模块支持Python 2和Python 3，是Python与MySQL交互的首选模块。
下面是一个Python脚本的示例，该脚本演示如何使用mysql.connector模块创建MySQL连接、创建数据库表、插入数据和查询数据：```pythonimport mysql.connector#创建MySQL连接mydb = mysql.connector.connect(host="localhost",user="yourusername",password="yourpassword",database="mydatabase")#创建数据库表mycursor = mydb.cursor()mycursor.execute("CREATE TABLE customers (name VARCHAR(255), address VARCHAR(255))")#插入数据sql = "INSERT INTO customers (name, address) VALUES (%s, %s)"val = ("John", "Highway 21")mycursor.execute(sql, val)mit()print("1 record inserted, ID:", strowid) #查询数据mycursor.execute("SELECT * FROM customers")myresult = mycursor.fetchall()for x in myresult:print(x)```该脚本将首先创建MySQL连接，然后创建一个名为“customers”的数据库表，并将一些数据插入该数据库表。
如何在Python中使用数据库
如何在Python中使用数据库在Python中使用数据库Python是一种简洁而强大的编程语言，广泛应用于数据分析、Web开发以及科学计算等领域。
在许多应用中，数据库是必不可少的组成部分，用于存储和管理数据。
本文将介绍如何在Python中使用数据库，并提供一些实用的示例和技巧。
一、Python中的数据库模块Python提供了多个数据库模块，用于连接和操作各种类型的数据库。
其中最常用的几个模块包括：1.1 SQLite3模块：SQLite是一种轻量级的嵌入式数据库，适用于小型项目和原型开发。
1.2 MySQL Connector/Python模块：用于连接和操作MySQL数据库，支持Python 3。
1.3 psycopg2模块：用于连接和操作PostgreSQL数据库，是一个成熟且可靠的模块。
1.4 PyMongo模块：用于连接和操作MongoDB数据库，适用于NoSQL数据库的操作。
二、连接数据库无论使用哪个数据库模块，在Python中连接到数据库的步骤大致相同。
以下是一个通用的连接数据库的示例：```pythonimport 模块名# 建立数据库连接connection = 模块名.connect(参数)# 创建游标对象cursor = connection.cursor()# 执行SQL查询或命令cursor.execute(SQL语句)# 获取查询结果results = cursor.fetchall()# 关闭游标和连接cursor.close()connection.close()```其中，模块名是指你选择使用的数据库模块的名字，参数是连接数据库所需的一些信息，如主机名、用户名、密码等。
SQL语句可以根据实际需求进行修改。
三、执行SQL查询连接数据库后，我们可以执行各种SQL查询操作，如插入、更新、删除和查询数据等。
以下是一些常用的SQL查询示例：3.1 插入数据```python# 插入一条数据insert_query = "INSERT INTO 表名 (列1, 列2, 列3) VALUES (值1,值2, 值3)"cursor.execute(insert_query)# 提交事务mit()```3.2 更新数据```python# 更新数据update_query = "UPDATE 表名 SET 列 = 新值 WHERE 条件"cursor.execute(update_query)# 提交事务mit()```3.3 删除数据```python# 删除数据delete_query = "DELETE FROM 表名 WHERE 条件" cursor.execute(delete_query)# 提交事务mit()```3.4 查询数据```python# 查询数据select_query = "SELECT * FROM 表名 WHERE 条件" cursor.execute(select_query)# 获取查询结果results = cursor.fetchall()# 遍历结果for row in results:# 处理每一行数据...```四、使用ORM（对象关系映射）除了使用原始的SQL查询，Python中还有一种更高级的数据库访问方式，即使用ORM框架。
利用Python进行数据库操作
利用Python进行数据库操作随着计算机技术的迅猛发展，数据成为了当今社会的核心资源之一。
为了高效地管理和利用大量的数据，数据库应运而生。
而Python作为一种强大的编程语言，也能够通过其丰富的数据库操作库，为我们提供便捷灵活的数据库操作功能。
本文将介绍如何利用Python进行数据库操作，包括连接数据库、执行SQL语句、查询数据、插入数据、更新数据和删除数据等常见的数据库操作。
1. 连接数据库为了在Python中操作数据库，首先需要安装相应的数据库驱动程序。
常见的数据库有MySQL、Oracle、SQLite等，对应的驱动程序分别是MySQLdb、cx_Oracle、sqlite3等。
可以使用pip命令进行安装。
安装好数据库驱动程序之后，我们需要先导入相应的库，并简历与数据库的连接。
以MySQL为例，代码如下所示：```pythonimport MySQLdbdb = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='mydb')cursor = db.cursor()```在以上代码中，我们通过连接数据库的主机地址、用户名、密码以及要连接的数据库名称来建立与数据库的连接，并创建了一个游标对象cursor。
2. 执行SQL语句连接数据库之后，我们可以通过游标对象cursor执行SQL语句。
Python提供了两种方式执行SQL语句，分别是execute()和executemany()方法。
execute()方法用于执行一条SQL语句，示例如下：```pythonsql = "SELECT * FROM employees WHERE age > 25"cursor.execute(sql)```executemany()方法用于执行多条SQL语句，示例如下：```pythonsql = "INSERT INTO employees (name, age, gender) VALUES(%s, %s, %s)"data = [("John", 30, "Male"), ("Amy", 28, "Female"), ("Tom", 32, "Male")]cursor.executemany(sql, data)```3. 查询数据查询数据是数据库操作中最常见的需求之一。
Python与数据库的交互技巧与实践
Python与数据库的交互技巧与实践数据库是存储和管理数据的重要工具，在开发过程中，与数据库的交互是必不可少的。
Python作为一门功能强大的编程语言，提供了多种与数据库交互的方法和工具。
本文将介绍Python与数据库的交互技巧与实践，帮助读者更好地掌握数据库操作。
一、Python与关系型数据库的交互1. 使用Python标准库中的sqlite3模块Python的标准库中自带了sqlite3模块，可以用来操作SQLite数据库。
SQLite是一种轻量级的关系型数据库，适用于小型项目或者快速原型开发。
通过导入sqlite3模块，可以方便地连接数据库、创建表、执行SQL语句等操作。
2. 使用第三方库：MySQLdb、psycopg2除了SQLite，Python还支持常见的关系型数据库，如MySQL和PostgreSQL。
可以使用第三方库MySQLdb和psycopg2来与这些数据库进行交互。
这些库提供了更丰富的功能，可进行连接、创建表、执行查询等操作。
二、Python与非关系型数据库的交互1. 使用第三方库：pymongo、redis-py与关系型数据库不同，非关系型数据库（NoSQL）具有更灵活的数据存储方式。
Python提供了多个第三方库，用于与非关系型数据库进行交互，如pymongo用于连接MongoDB，redis-py用于连接Redis。
2. 利用ORM框架ORM（对象关系映射）框架是一种将对象与数据库之间进行映射的技术。
利用ORM框架，可以通过Python对象来操作数据库，避免直接编写SQL语句。
常用的Python ORM框架有SQLAlchemy、Django ORM等。
这些框架在与关系型和非关系型数据库的交互上都非常方便。
三、Python与数据库的实践案例1. 数据的增删改查Python与数据库交互最常见的操作是数据的增删改查。
通过执行SQL语句或使用ORM框架，可以实现向数据库中插入数据、删除数据、更新数据以及查询数据等操作。
Python与数据库使用Python进行数据存储和检索
Python与数据库使用Python进行数据存储和检索Python与数据库：使用Python进行数据存储和检索Python是一种简洁、高效的编程语言，被广泛应用于数据科学、机器学习和Web开发等领域。
在实际应用中，我们经常需要将数据存储到数据库中，并使用Python从数据库中检索和操作数据。
本文将介绍使用Python进行数据存储和检索的常见方法和技巧。
一、连接数据库在Python中，我们可以使用不同的第三方库来连接和操作数据库，如MySQL、SQLite、PostgreSQL等。
这些库提供了与数据库进行交互的API和函数，简化了数据库操作的流程。
以下是一个使用Python连接MySQL数据库的示例：```pythonimport pymysql# 连接数据库conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', database='mydb')# 创建游标对象cursor = conn.cursor()# 执行SQL查询cursor.execute("SELECT * FROM my_table")# 获取查询结果results = cursor.fetchall()# 关闭游标和数据库连接cursor.close()conn.close()```使用以上代码，我们成功地连接到了MySQL数据库，并执行了一个简单的查询操作。
二、数据存储在将数据存储到数据库中之前，我们需要先创建数据库和数据表。
通常情况下，我们可以使用SQL语句来创建数据库和数据表，然后使用Python的数据库操作API来插入数据。
以下是一个使用Python向MySQL数据库中插入数据的示例：```pythonimport pymysql# 连接数据库conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', database='mydb')# 创建游标对象cursor = conn.cursor()# 执行SQL插入语句sql = "INSERT INTO my_table (name, age) VALUES ('John', 25)"cursor.execute(sql)# 提交事务mit()# 关闭游标和数据库连接cursor.close()conn.close()```使用以上代码，我们成功地向MySQL数据库的`my_table`表中插入了一条数据。
如何使用Python进行数据库操作
如何使用Python进行数据库操作Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于数据处理、网络爬虫、人工智能等领域。
在数据处理中，与数据库的交互操作是常见的需求。
本文将介绍如何使用Python进行数据库操作，包括连接数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据以及删除数据等操作。
数据库连接要使用Python进行数据库操作，首先需要安装相应的数据库驱动程序。
常用的数据库驱动程序有MySQLdb、pyodbc、pymysql等。
以MySQL数据库为例，下面是连接MySQL数据库的代码：```pythonimport MySQLdb# 连接数据库conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root",passwd="password", db="test", port=3306, charset="utf8")# 创建游标cur = conn.cursor()# 执行SQL语句# 关闭游标cur.close()# 关闭连接conn.close()```在上述代码中，首先使用`import MySQLdb`导入了MySQLdb库，然后使用`MySQLdb.connect()`方法连接MySQL数据库，其中需要填写数据库的相关信息，如主机名、用户名、密码、数据库名、端口号和字符编码等。
连接成功后，需要创建一个游标对象`cur`，用于执行SQL语句。
创建表在连接数据库并创建游标后，可以使用SQL语句来创建表。
以创建一个名为`students`的表为例，其中包含`id`、`name`和`age`三个字段，数据类型分别为整数、字符串和整数：```python# 创建表cur.execute("CREATE TABLE students(id INT PRIMARY KEYAUTO_INCREMENT, name VARCHAR(20), age INT)")```执行上述代码后，会在数据库中创建一个名为`students`的表，包含`id`、`name`和`age`三个字段。
Python与数据库分析技术
Python与数据库分析技术Python与数据库分析技术随着现代化信息技术的快速发展，数据分析的重要性越来越被人们所重视。
在现代化经济社会中，大量的数据被积累起来，如果不能有效地分析这些数据，就不可能很好地指导决策，并为其提供支持。
因此，数据分析技术在现代化的信息时代中变得越来越重要。
Python编程语言是一种广泛应用的高级编程语言，它具有易于学习、简洁清晰、具有高度可读性和强大的功能的特点。
同时，Python 还支持多种数据库的调用和连接，非常适合用于数据库的分析工作。
Python提供了大量的第三方库和开源工具，以支持各种数据分析和可视化工作。
Python与数据库分析技术相结合，给数据分析带来了更为迅速和灵活的手段。
一、Python与数据库数据库技术是计算机科学中一项重要的技术，也是现代信息技术的核心之一。
数据库基于数据模型组织和存储数据，是计算机软件系统的核心技术之一。
Python支持多种数据库，如MySQL，SQLite，PostgreSQL，MongoDB等，利用Python编程语言和这些数据库进行交互，可以实现数据的增、删、查、改等多种操作。
同时，Python还支持多种数据库API，如JDBC，ODBC等，使得Python在数据库操作上更加灵活。
数据库技术是大数据时代不可或缺的重要基础设施之一，Python与其结合，给数据库操作带来了灵活性和多样性。
二、Python与数据分析Python可以实现大量的数据分析和处理工作。
Python的数据分析处理库和工具非常丰富，如NumPy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Scikit-learn，TensorFlow等，尤其是Pandas，是一种针对于数据分析而设计的高效数据结构和数据分析库。
通过这些库和工具，可以实现对数据的清洗、去重、分组、筛选、统计、绘图等多种操作，帮助数据分析师更好地掌握数据的特征和规律。
同时，Python还支持多种机器学习和深度学习算法的实现，提供了机器学习模型的快速建立和验证。
Python与数据库
然后安装MongoDB： sudo apt-get update sudo apt-get install -y mongodb-org Ubuntu版的MongoDB自带了一个配置文件，这个配置文件在 /etc/mongod.conf中，所以可以使用下面的命令来启动MongoDB： mongod --config /etc/mongod.conf 3．在Windows下安装MongoDB 首先从MongoDB官网下载Windows版本的MongoDB，如图6-6 所示。
图6-10 创建了文件夹和配置文件以后的MongoDB文件夹
在C:\MongoDB的安装文件夹中，按住Shift键并单击鼠标右 键，选择“在此处打开命令窗口”，然后输入以下代码来启动 MongoDB： mongod.exe --config mongod.conf
如同另外两个系统一样，运行以后虽然不会有内容在CMD中 打印出来（如图6-11所示），但是MongoDB已经正常启动了。
运行结果如图6-5所示。
运行MongoDB以后，不会在终端打印任何Log。这是因为Log 都已经被写到文件中了。因此控制台上面就什么都没有显示。这 是正常现象。
图6-5 运行MongoDB的结果
2．在Ubuntu下安装MongoDB 首先添加MongoDB的源： sudo apt-key adv --keyserver hkp://:80 --recv 0C49F3730359A14518585931BC711F9BA15703C6 echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] /apt/ubuntu xenial/mongodb-org/3.4 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org3.4.list
Python基础与大数据应用 第六章 Python文件与数据库
x 以写方式创建一个新的文本文件 a 打开或创建一个文本文件，并可在其尾部追加信息 b 二进制文件 t 文本文件 + 以读写模式打开文件
“b”、”+”、”t”可与”r”、”w”、”x”、”a”组合，如”rb+”表示打开一个二进制文件，用于读 写，文件指针指向文件的开头。
5
内建函数open()
（2）参数说明（续）
#读出字节串并转换成字符串输出
'ding'
>>> f.readline()
#按行读取test.txt文件的内容
'ding:123456\n'
>>> f.readline()
'wang:444444\n'
>>> f.readline()
'xu:12341234\n'
>>> f.readline()
#test.txt文件只有三行，再读取就显示空
常用方法
方法
功
能
read([size])
从文件中读取size个字符，当size缺省时，默认读取全部字符
readline()
从文本文件中读取一行内容，以\n为行结束标志
readlines()
把文本文件中每行文本作为一个字符串存入到一个列表中，返回该列表
close()
把缓冲区的内容写入文件，并关闭文件，释放文件对象
buffering：指定文件读写缓冲模式。如果 buffering 的值被设为 0，就不会有缓存。如果 buffering的值设为 1，访问文件时会缓存。如果将 buffering 的值设为大于 1 的整数，表示是缓 冲区大小。如果取负值，缓存大小则为系统默认，即为buffering=-1。 encoding：指定文本文件的编码和解码方式，Python支持的编码格式请查看codecs模块。通常 使用的是utf-8或者是gbk编码。默认encoding=None，表示不做设置，使用系统默认的， Python 3 默认的编码是utf-8。 errors：读取文件出现错误时的处理方式。默认为errors=None，表示不做设置。 newline：用来控制文本模式之下一行的结束字符。可以是None，’’，\n，\r，\r\n等。当在读 取模式下，如果新行符为None，那么就作为通用换行符模式工作，意思就是说当遇到\n，\r或 \r\n都可以作为换行标识，并且统一转换为\n作为文本输入的换行符。当设置为空’’时，也是通 用换行符模式工作，但不作转换为\n，输入什么样的，就保持原样全输入。当设置为其它相应字符 时，就会判断到相应的字符作为换行符，并保持原样输入到文本。当在输出模式时，如果新行符为 None，那么所有输出文本都是采用\n作为换行符。如果设置为’’或者\n时，不作任何的替换动 作。如果是其它字符，会在字符后面添加\n作为换行符。
使用Python进行数据库操作的教程和建议
使用Python进行数据库操作的教程和建议数据库是存储和管理数据的重要工具，而Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，可以方便地对数据库进行操作。
本文将为你提供一个使用Python进行数据库操作的简明教程，并给出一些建议，帮助你更好地利用Python进行数据库操作。
1. 选择合适的数据库引擎Python提供了多个与不同数据库引擎交互的库，如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。
在选择数据库引擎时，需要考虑自己的应用需求和数据库特性。
例如，如果需要处理大量数据和并发查询，则MySQL是一个不错的选择；如果需要嵌入式数据库，则SQLite可能更适合。
对于初学者来说，SQLite是一个简单且易于使用的选择。
2. 安装数据库驱动程序Python与数据库的交互需要安装相应的驱动程序。
对于大多数常见的数据库引擎，可以通过pip包管理器轻松安装相应的驱动程序，例如`pip install mysql-connector-python`用于MySQL。
确保在安装驱动程序时使用与你的Python版本兼容的驱动程序。
3. 导入数据库驱动程序在Python程序中，导入相应的数据库驱动程序非常重要。
例如，对于MySQL，可以使用以下代码导入驱动程序：```pythonimport mysql.connector```连接到数据库是进行数据库操作的第一步。
在连接到数据库之前，需要确定数据库服务器的主机名、用户名、密码和数据库名称。
以下是一个示例代码，用于连接到MySQL数据库：```pythonmydb = mysql.connector.connect(host="localhost",user="yourusername",password="yourpassword",database="yourdatabase")```5. 执行SQL查询一旦连接到数据库，就可以执行SQL查询。
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图6-1 使用RoboMongo查看MongoDB里面数据的存储方式
6.1.1 MongoDB的安装
1．在Mac OS下安装MongoDB （1）Mac OS系统下面有一个非常有名的包管理工具，即Homebrew。 如果读者的计算机上已经有了，可以使用它安装并启动MongoDB。 brew update brew install mongodb #启动MongoDB mongod --config /usr/local/etc/mongod.conf
然后安装MongoDB： sudo apt-get update
sudo apt-get install -y mongodb-org Ubuntu版的MongoDB自带了一个配置文件，这个配置文件在
/etc/mongod.conf中，所以可以使用下面的命令来启动MongoDB： mongod --config /etc/mongod.conf 3．在Windows下安装MongoDB 首先从MongoDB官网下载Windows版本的MongoDB，如图6-6
（2）使用普通方式安装。 如果读者的Mas OS系统没有安装Home brew，或者读者希
望手动安装MongoDB，那么在终端中输入以下命令来下载、解 压MongoDB到～/book/chapter_6/program/mongodb文件夹中。
cd ～/book/chapter_6/program
所示。
图6-6 从MongoDB官网下载Windows版MongoDB
接下来需要双击下载的文件，若无特殊说明，只需要单击 “Next”按钮即可。在安装过程中，将会看到图6-7所示的选择 安装方式界面。
单击“Custom”按钮，将文件的安装路径修改为C:\Program Files\MongoDB，如图6-8所示。
运行结果如图6-2所示。 在～/book/chapter_6/program/mongodb/bin文件夹下，可以 看到图6-3所示的各个文件。
图6-2 手动安装MongoDB
图6-3 MongoDB的文件
使用这种方式，MongoDB不会自动创建配置文件，因此需要 进一步配置。在这个文件夹下面手动创建两个文件夹——“log” 和“data”。使用任何一个文本编辑器编写如下内容： systemLog: destination: file path: log/mongo.log logAppend: true
cd book/chapter_6/program/mongodb/bin
mongod --config mongodb.conf
运行结果如图6-5所示。
运行MongoDB以后，不会在终端打印任何Log。这是因为Log 都已经被写到文件中了。因此控制台上面就什么都没有显示。这 是正常现象。
图6-5 运行MongoDB的结果
极客学院
互联网+职业技能系列
Python爬虫开发 从入门 到实战（微课版）
Python Crawler Development
人民邮电出版社
谢乾坤 著
第6章 Python与数据库
使用爬虫可以在短时间内积累大量数据。在本书的前面章节 中，数据是通过文本文件来存放的。这种方式存放少量数据没有 问题，但是一旦数据量太大，就会变得难以检索，难以管理。因 此，我们有必要学习使用数据库来保存、管理和检索数据。
curl -O https:///osx/mongodb-osx-
x86_64-3.4.4பைடு நூலகம்tgz
tar –zxvf mongodb-osx-x86_64-3.4.4.tgz
mkdir –p mongodb
cp –R –n mongodb-osx-x86_64-3.4.4/ mongodb
本章将会讲解MongoDB和Redis这两个数据库。其中MongoDB 用来保存大量数据，Redis用于作为缓存和队列保存临时数据。
通过这一章的学习，你将会掌握如下知识。 （1）MongoDB与Redis的安装。 （2）MongoDB的增删改查操作。 （3）Redis的列表与集合的操作。
6.1 MongoDB
图6-7 选择安装方式
图6-8 修改文件安装路径
单击“Next”按钮进行安装。安装完成以后，进入C:\Program Files\MongoDB\bin，可以看到图6-9所示的内容。
2．在Ubuntu下安装MongoDB 首先添加MongoDB的源：
sudo apt-key adv --keyserver hkp://:80 --recv 0C49F3730359A14518585931BC711F9BA15703C6
echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] /apt/ubuntu xenial/mongodb-org/3.4 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org3.4.list
MongoDB是一款基于C++开发的开源文档数据库，数据在MongoDB 中以Key-Value的形式存储，就像是Python中的字典一样。
使用MongoDB管理软件RoboMongo，可以看到数据在MongoDB中 的存储方式如图6-1所示。需要注意的是，RoboMongo已经被Studio 3T 所在的3T Software Labs收购，因此RoboMongo的后续版本改名为Robo 3T。Robo 3T与RoboMongo除了名字不一样以外，其他地方都是一样的。
storage: dbPath: data net: bindIp: 127.0.0.1
保存到～/book/chapter_6/program/mongodb/bin/mongodb.conf， 配置好以后，文件结构如图6-4所示。
图6-4 添加配置文件以后的文件结构
接下来的启动方式就和使用Homebrew安装的方式差不多了。 在终端中，先进入存放MongoDB的文件夹，再启动MongoDB：