第六节：数据存储

本页代码可以在这里下载。

1.文件存储

（1）txt文本存储

r： 以只读方式打开文件。
rb：以二进制只读方式打开一个文件。
r+：以读写方式打开一个文件。
rb+：以二进制读写方式打开一个文件。
w：以写入方式打开一个文件。
wb：以二进制写入方式打开一个文件。
w+：以读写方式打开一个文件。
wb+：以二进制读写格式打开一个文件。
a：以追加方式打开一个文件。
ab：以二进制追加方式打开一个文件。
a+:以读写方式打开一个文件，追加。
ab+：以二进制追加方式打开一个文件。

（2）JSON文件存储

JSON全称JavaScript Object Notation 即JavaScript对象标记，它通过对象和数组的组合来表示数据，构造简洁但是结构化程度非常高，是一种轻量级的数据交换格式。
读取JSON

# json test -> read
str = '''
[{
    "name": "Sniper",
    "gender": "male"
    },{
    "name": "spider",
    "gender": "male"
    }]
'''
data = json.loads(str)
print(data)
print(data[0]['name'])
print(data[0].get('age'))

输出：

输出JSON：

# json test -> output to file
str = '''
[{
    "name": "Sniper",
    "gender": "male"
    },{
    "name": "spider",
    "gender": "male"
    }]
'''
with open('file/json/data.json', 'w') as file:
    file.write(json.dumps(str,ensure_ascii=False))

在文件中可以看到输出：

 

（3）CSV文件存储

全称 Comma-Separated Balues 即逗号分隔值或字符分割值，其文件以纯文本形式存储。
写入：

# csv test -> write
with open('file/csv/data.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f, delimiter=' ')
    writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
    writer.writerow(['10001', 'Mike', '20'])
    writer.writerows([['10002', 'Bob', '22'], ['10003', 'Jordan', '24']])

输出：

以字典的形式写入：

# csv test -> write with dic
with open('file/csv/data.csv', 'w', newline='') as f:
    fieldnames = ['id', 'name', 'age']
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'id': '10004', 'name': 'Davie', 'age': '26'})

输出：

读取：

# csv test -> load file
with open('file/csv/data.csv', 'r' ,encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

输出：

2.数据库

（1）MongoDB存储

他是一种使用C++编写的一个非关系型数据库，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。
查询：
在这之前别忘了到计算机管理中把MongoDB服务打开（如果之前更改过手动的话）。

然后我们打开Robo 3T 我们这里使用以前做题库的时候的数据库，找一个关键字来查询。

# mongodb test -> read
client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)  # connect to DB
db = client.quiz                # choose DB
collection = db.quizzes         # choose collection
result = collection.find_one({'quiz': '我国历史上第一部编年体史书是？'})   # find data
print(result)

发现可以查询出来：

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  不再范围内    ｛’age’: {‘&nin’: [20, 23]}｝
另外，还可以进行正则匹配，例如查询名字以M开头的学生数据：
results = collection.find(｛’name’: {‘&regex’: ‘^M.*’}｝)
还有一些其他的功能符号，比如&exists 存在、&type 判断类型、&mod 模操作、&text 文本查询、&where 高级条件查询
 
插入数据：
调用collection.insert( )
可以以列表的形式插入多个值。
 
计数：
count = collection.find().count()
 
排序：
count = collection.find().sort(‘name’, pymongo.ASCENDING)     升序
count = collection.find().sort(‘name’, pymongo.DESCENDING)    降序
 
偏移：
count = collection.find().skip（2）忽略结果集的前两个元素
count = collection.find().limit（2） 只显示前两个元素
 
更新：
count = collection.update（collection ，newData）
还有updata_one（） 、updata_many（）方法。
 
删除：
count = collection.remove（）
同样，还有remove_one() 和  remove_many()方法。
 

（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。
存取：
在这之前别忘了开启服务。

# Redis test
redis = StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0, password='')
redis.set('name', 'Bob')
print(redis.get('name'))

运行结果：

同时在可视化界面中我们可以看到db0中增加了该数据。
键操作：
字符串操作：
列表操作：
集合操作：
有序集合操作：
散列操作：
 
 
 
 
 
.