python上mongodb测试代码

以下是Python上使用PyMongo进行MongoDB测试的代码：

import pymongo

# 连接MongoDB数据库
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

# 创建一个名为testdb的数据库
db = client["testdb"]

# 创建一个名为testcol的集合
col = db["testcol"]

# 向集合中插入一条数据
data = {"name": "John", "address": "Highway 37"}
x = col.insert_one(data)

# 输出插入数据的ID
print(x.inserted_id)

# 查询集合中的所有数据
for item in col.find():
    print(item)

这段代码首先连接到本地MongoDB数据库，然后创建一个名为testdb的数据库和一个名为testcol的集合。接着向集合中插入一条数据，并输出插入数据的ID。最后查询集合中的所有数据并输出。

相关问题

python使用MongoDB和Redis实现商品秒杀

好的，下面是Python使用MongoDB和Redis实现商品秒杀的示例代码。在这个示例中，我们使用Python的pymongo库和redis库来操作MongoDB和Redis。

首先，需要安装pymongo和redis库：

pip install pymongo redis

然后，连接MongoDB和Redis：

import pymongo
import redis

# 连接MongoDB
mongo_client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongo_client['seckill']

# 连接Redis
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

接下来，定义商品和订单的数据结构，并初始化商品库存和秒杀开始时间：

# 商品数据结构
product = {
    'id': 1,
    'name': 'iPhone 12',
    'price': 5999,
    'stock': 10
}

# 订单数据结构
order = {
    'id': 1,
    'user_id': 1,
    'product_id': 1,
    'quantity': 1,
    'total_price': 0
}

# 初始化商品库存和秒杀开始时间
redis_client.hset('seckill', product['id'], f"{product['stock']},{time.time()}")

接下来，实现秒杀功能。在实现秒杀功能之前，需要先判断商品库存是否充足，如果充足，则减少库存并生成订单：

# 秒杀函数
def seckill(user_id, product_id, quantity):
    # 获取商品库存和秒杀开始时间
    stock, start_time = map(int, redis_client.hget('seckill', product_id).split(','))

    # 判断商品库存是否充足
    if stock < quantity:
        return False

    # 开始秒杀
    with redis_client.pipeline() as pipe:
        while True:
            try:
                # 监视商品库存
                pipe.watch('seckill')

                # 判断商品库存是否充足
                stock, start_time = map(int, pipe.hget('seckill', product_id).split(','))
                if stock < quantity:
                    pipe.unwatch()
                    return False

                # 开始事务
                pipe.multi()

                # 减少商品库存
                pipe.hincrby('seckill', product_id, -quantity)

                # 生成订单
                order['id'] = db.counters.find_one_and_update({'_id': 'order_id'}, {'$inc': {'seq': 1}})['seq']
                order['user_id'] = user_id
                order['product_id'] = product_id
                order['quantity'] = quantity
                order['total_price'] = quantity * product['price']
                db.orders.insert_one(order)

                # 提交事务
                pipe.execute()
                return True
            except redis.exceptions.WatchError:
                # 事务失败，重试
                continue

最后，测试秒杀功能：

# 测试秒杀功能
seckill(1, product['id'], 1)

以上代码是Python使用MongoDB和Redis实现商品秒杀的示例，具体实现需要根据实际情况进行调整。

python爬虫代码代码高级

当涉及到高级的Python爬虫代码时，以下是一些常见的技术和技巧：

1. 使用多线程或异步请求：通过使用多线程或异步请求库（如`asyncio`、`aiohttp`等），可以提高爬取速度和效率。

2. 使用代理IP：为了避免被目标网站封禁IP，可以使用代理IP来隐藏真实IP地址。

3. 使用验证码识别：有些网站为了防止爬虫，会设置验证码。你可以使用第三方库（如`pytesseract`、`Pillow`等）来自动识别验证码。

4. 使用反爬虫策略：有些网站会采取反爬虫策略，如设置请求头、限制访问频率等。你可以通过设置合适的请求头信息、使用随机延时等方式来规避反爬虫策略。

5. 使用Cookie管理：有些网站需要登录才能获取数据，你可以使用`requests`库的`Session`对象来管理Cookie，保持登录状态。

6. 使用数据存储工具：爬取的数据通常需要进行存储和处理。你可以使用数据库（如MySQL、MongoDB等）、文件（如CSV、JSON等）或者其他数据存储工具来保存数据。

7. 使用反反爬虫技术：一些网站可能会检测到爬虫行为并采取相应措施。你可以使用一些反反爬虫技术，如使用动态User-Agent、IP池等来应对。

8. 使用分布式爬虫：当需要爬取大规模数据或者高并发请求时，可以考虑使用分布式爬虫框架（如Scrapy-Redis）来提高效率和稳定性。