在MongoDB中，您可以使用db.createUser()方法来创建一个全局只读账户。以下是创建全局只读用户的示例代码：
use admin;
db.createUser({
user: "readonlyUser",
pwd: "readonlyPass",
roles: [
{ role: "readAnyDatabase", db: "admin" }
]
});这段代码将在admin数据库中创建一个名为readonlyUser的用户，其密码是readonlyPass。该用户被赋予了readAnyDatabase角色，这意味着他们可以读取所有数据库，但不能进行写入或修改操作。
请确保在实际环境中更换密码，并且使用复杂度较高的密码来保障安全。
在MongoDB中，你可以使用$gt (greater than) 和 $lt (less than) 操作符来实现大于和小于查询。以下是一个使用MongoDB的Node.js驱动进行大于和小于查询的例子：
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
const client = new MongoClient(url, { useUnifiedTopology: true });
async function queryDocuments() {
try {
await client.connect();
console.log('Connected to server');
const db = client.db(dbName);
const collection = db.collection('documents');
// 查询大于某个值
const greaterThanQuery = await collection.find({ age: { $gt: 20 } }).toArray();
console.log('Documents greater than 20:', greaterThanQuery);
// 查询小于某个值
const lessThanQuery = await collection.find({ age: { $lt: 30 } }).toArray();
console.log('Documents less than 30:', lessThanQuery);
} finally {
await client.close();
}
}
queryDocuments().catch(console.error);在这个例子中，我们首先连接到MongoDB数据库，然后选择相应的集合。接着，我们使用$gt来查询age字段大于20的文档，使用$lt来查询age字段小于30的文档。最后，我们将查询结果输出到控制台，并在完成后关闭数据库连接。
import requests
from pymongo import MongoClient
from lxml import etree
# 爬取方法
def crawl_tv_rank(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.text
return None
# 解析方法
def parse_html(html):
html = etree.HTML(html)
rank_list = html.xpath('//dl[@class="tv-rank-list"]/dd')
data_list = []
for rank in rank_list:
data = {
'name': rank.xpath('./a/text()')[0],
'score': rank.xpath('./p[@class="score"]/text()')[0],
'rank': rank.xpath('./p[@class="num"]/text()')[0].strip()
}
data_list.append(data)
return data_list
# 存储方法
def save_to_mongo(data_list, mongo_url, db_name, collection_name):
client = MongoClient(mongo_url)
db = client[db_name]
collection = db[collection_name]
collection.insert_many(data_list)
# 主函数
def main():
url = 'http://top.tv.sohu.com/rank_tab_1_3'
html = crawl_tv_rank(url)
data_list = parse_html(html)
save_to_mongo(data_list, 'localhost', 'tv_rank', 'sohu')
if __name__ == '__main__':
main()这段代码实现了从国内知名视频网站搜狐TV抓取电视剧热榜的功能，并将数据存储到MongoDB数据库中。代码遵循了优秀的编程实践，例如提取了爬取、解析和存储的函数，并在主函数中调用。同时，代码中包含了错误处理和headers设置，这些都是爬虫工程师应当注意的要点。
在MongoDB中，基本操作包括连接数据库、选择集合、插入文档、查询文档、更新文档、删除文档等。以下是使用MongoDB的Node.js驱动程序执行这些操作的示例代码：
const { MongoClient } = require('mongodb');
// MongoDB连接URL
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const client = new MongoClient(url);
// 使用connect方法来连接到服务器
async function run() {
try {
await client.connect();
console.log('Connected successfully to server');
// 连接到数据库
const db = client.db('mydatabase');
// 选择集合
const collection = db.collection('mycollection');
// 插入文档
const insertResult = await collection.insertOne({ a: 1 });
console.log('Insert document:', insertResult);
// 查询文档
const query = { a: 1 };
const docs = await collection.find(query).toArray();
console.log('Found documents:', docs);
// 更新文档
const updateResult = await collection.updateOne(
{ a: 1 },
{ $set: { b: 2 } }
);
console.log('Updated document:', updateResult);
// 删除文档
const deleteResult = await collection.deleteOne({ a: 1 });
console.log('Deleted document:', deleteResult);
} finally {
// 确保在结束程序前关闭数据库连接
await client.close();
}
}
run().catch(console.dir);在这个例子中，我们首先创建了一个MongoClient实例，然后使用connect方法连接到MongoDB服务器。接下来，我们选择了数据库mydatabase并且选择了集合mycollection。然后我们分别进行了插入、查询、更新和删除操作。最后，在操作完成后，我们使用close方法关闭了数据库连接。
在Django中，我们可以使用cookie和session来记住用户的浏览器。
Django提供了一个方便的装饰器django.contrib.auth.decorators.login_required，可以用来要求用户登录才能访问某个视图。
from django.contrib.auth.decorators import login_required
@login_required
def my_view(request):
...此外，我们也可以在代码中设置cookie：
def my_view(request):
# 设置cookie
response = HttpResponse("Hello, World!")
response.set_cookie('my_cookie', 'cookie_value')
return responseDjango也提供了session框架，允许我们在多个页面请求中保持状态。
def my_view(request):
# 设置session
request.session['my_session'] = 'session_value'
return HttpResponse("Hello, World!")在模板中，我们也可以使用session：
{% if request.session.my_session %}
<p>Session value is: {{ request.session.my_session }}</p>
{% else %}
<p>There is no session value.</p>
{% endif %}
def my_view(request):
# 删除cookie
response = HttpResponse("Hello, World!")
response.delete_cookie('my_cookie')
return response
def my_view(request):
# 删除session
if 'my_session' in request.session:
del request.session['my_session']
return HttpResponse("Hello, World!")以上就是在Django中使用cookie和session的基本方法。
# 在urls.py中导入Django的路由函数
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
# 使用path函数定义路由，关联到视图函数
path('articles/2003/', views.special_case_2003),
path('articles/<int:year>/', views.year_archive),
path('articles/<int:year>/<int:month>/', views.month_archive),
path('articles/<int:year>/<int:month>/<slug:slug>/', views.article_detail),
]这个例子展示了如何在Django中使用path函数来定义路由，并将它们关联到视图函数。这里使用了位置参数和类型化参数（如<int:year>）来构建灵活的URL模式。
在MongoDB中，可以使用rs.initiate(), rs.add(), rs.status(), rs.reconfig()等命令来操作复制集。以下是一些基本操作的示例代码：
// 在主节点上执行
rs.initiate(
{
_id: "myReplicaSet",
members: [
{ _id: 0, host: "mongodb0.example.net:27017" },
{ _id: 1, host: "mongodb1.example.net:27017" },
{ _id: 2, host: "mongodb2.example.net:27017" }
]
}
)
// 在主节点上执行
rs.add("mongodb3.example.net:27017")
// 在任意节点上执行
rs.status()
// 在主节点上执行
rs.remove("mongodb3.example.net:27017")
// 在主节点上执行
var config = rs.config();
// 修改 config 对象以添加或移除成员
rs.reconfig(config);
// 备份主节点数据
mongodump --host mongodb0.example.net:27017 --dumpDb mydb --out /backup/mydb.bson
// 恢复到副本节点
mongorestore --host mongodb3.example.net:27017 --db mydb /backup/mydb.bson注意：在实际操作中，需要根据自己的MongoDB服务器的实际IP和端口以及数据库名称来替换上述代码中的示例。同时，对于生产环境，应该在副本集的次要节点上执行读操作，并确保执行这些操作的用户具有相应的权限。
from pymongo import MongoClient
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
# 选择数据库
db = client['mydatabase']
# 选择集合（类似于SQL中的表）
collection = db['mycollection']
# 插入文档
collection.insert_one({'name': 'Alice', 'age': 25, 'location': 'Wonderland'})
# 查询文档
alice = collection.find_one({'name': 'Alice'})
print(alice)
# 更新文档
collection.update_one({'name': 'Alice'}, {'$set': {'age': 30}})
# 删除文档
collection.delete_one({'name': 'Alice'})
# 关闭连接
client.close()这段代码展示了如何使用pymongo库连接到MongoDB，选择数据库和集合，插入、查询、更新和删除文档。最后，代码关闭了MongoDB的连接。这是一个非常基础的示例，但对于学习如何在Python中操作MongoDB是有帮助的。
在MongoDB中，数据是以BSON（Binary JSON）格式存储的，BSON是一种类json的二进制格式，它包含了比json更丰富的数据类型。
以下是一些在MongoDB中使用的基本操作：
在Python中，我们可以使用pymongo库来连接MongoDB。首先需要安装这个库，可以使用pip安装：
pip install pymongo然后，我们可以使用以下代码连接到MongoDB：
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('localhost', 27017)在MongoDB中，数据是存储在数据库和集合中的。集合就相当于关系数据库中的表。
db = client['test_database'] # 选择或创建一个名为 'test_database' 的数据库
collection = db['test_collection'] # 选择或创建一个名为 'test_collection' 的集合在MongoDB中，文档是数据的基本单位，它相当于关系数据库中的行。
post = {"name": "test", "age": 18}
collection.insert_one(post) # 插入一个文档
# 查询所有文档
for post in collection.find():
print(post)
# 查询名为test的文档
for post in collection.find({"name": "test"}):
print(post)
collection.update_one({"name": "test"}, {"$set": {"age": 20}}) # 将名为test的文档的age更新为20
collection.delete_one({"name": "test"}) # 删除名为test的文档以上就是一些基本的MongoDB操作，实际使用中可以根据需要进行更复杂的查询和更新操作。
在Windows环境下，使用Django和Nginx部署静态资源的基本步骤如下：
以下是具体的步骤和示例配置：
安装Nginx:
下载Windows版本的Nginx (http://nginx.org/en/download.html)，解压后打开目录，运行\`start nginx\`启动服务器。
设置Django项目以收集静态文件：
在Django项目的settings.py中，设置STATIC_ROOT指向一个目录，用于收集静态文件。
# settings.py
STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'static_collected')然后运行以下命令收集静态文件：
python manage.py collectstatic配置Nginx来服务静态文件：
编辑Nginx的配置文件（通常位于nginx/conf/nginx.conf），在http块中添加一个server块来处理静态文件的请求。
http {
server {
listen 80;
server_name localhost;
location /static/ {
root /path/to/django/static_collected;
expires 30d;
}
}
}确保替换/path/to/django/static_collected为你的静态文件实际收集路径。
nginx -s reload现在，当你访问http://your-domain.com/static/<path-to-static-file>时，Nginx将提供相应的静态文件。