通过 python 操作mongodb（windows）

已于 2024-06-04 22:16:03 修改
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文章标签： python nosql数据库 mongodb
于 2024-05-28 11:25:52 首次发布
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版权

库引入

In [3]:

import pymongo  

链接

In [5]:

myclient=pymongo.MongoClient("localhost",27017)#连接数据库

查看数据库和集合

In [6]:

dbs=myclient.list_database_names()#查看所有数据库
dbs

Out[6]:

运行结果： 

['admin', 'config', 'local', 'test']

In [7]:

mydb=myclient['test']#切换/创建（不存在的时候）数据库test

In [9]:

colls=mydb.list_collection_names()#查看/罗列集合名
#colls
mycoll=mydb['c1']#切换/显示创建（不存在的时候）集合

文档增删改查

查看文档

In [10]:

myclient=pymongo.MongoClient("localhost",27017)#链接服务
mydb=myclient['test']#选择数据库
mycoll=mydb['c1']#选择集合
docs=mycoll.find()#查看文档
#打印文档
for i in docs:
    print(i)

运行结果： 

插入文档

In [14]:

d1={"name":"hakgd","age":88,"major":"大数据"}#python中key也需要使用引号括起来
x=mycoll.insert_one(d1)#插入单个文档insert_one
print(x.inserted_id)#打印文档_id

 运行结果： 

In [18]:

d2=[
    {"name":"aklgd","age":44},
    {"name":"vkjz","age":88},
    {"name":"uixz","age":100}
]
x=mycoll.insert_many(d2)#插入多个文档 insert_many,参数为数组
print(x.inserted_ids)#打印多个文档_id

 运行结果： 

[ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb48e'), ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb48f'), ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb490')]

In [19]:

dos=mycoll.find()
for i in dos:
    print(i)

 运行结果： 

{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a819193e'), 'name': 'aa1', 'age': 18.0}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a819193f'), 'name': 'aa2', 'age': 18.0}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a8191940'), 'name': 'aa4', 'age': 20.0}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a8191941'), 'name': 'aa5', 'age': 17.0}
{'_id': ObjectId('664bfd6532a3dbc8cddeb484'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'_id': ObjectId('664bfe1132a3dbc8cddeb485'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'_id': ObjectId('664bfe3032a3dbc8cddeb486'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'_id': ObjectId('664bfe3b32a3dbc8cddeb487'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'_id': ObjectId('664bfeff32a3dbc8cddeb488'), 'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'_id': ObjectId('664bfeff32a3dbc8cddeb489'), 'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('664bfeff32a3dbc8cddeb48a'), 'name': 'uixz', 'age': 100}
{'_id': ObjectId('664bff0e32a3dbc8cddeb48b'), 'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'_id': ObjectId('664bff0e32a3dbc8cddeb48c'), 'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('664bff0e32a3dbc8cddeb48d'), 'name': 'uixz', 'age': 100}
{'_id': ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb48e'), 'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'_id': ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb48f'), 'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb490'), 'name': 'uixz', 'age': 100}

In [20]:

dos=mycoll.find({"age":88},{"_id":0})#find的使用和mongodb一致，第一个参数为查询条件，参数2为（不）显示的列
for i in dos:
    print(i)

 运行结果：

{'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'name': 'vkjz', 'age': 88}

In [22]:

dos=mycoll.find({"age":{"$lt":20}},{"_id":0})#find的使用和mongodb一致，第一个参数为查询条件，参数2为（不）显示的列
for i in dos:
    print(i)

  运行结果：

{'name': 'aa1', 'age': 18.0}
{'name': 'aa2', 'age': 18.0}
{'name': 'aa5', 'age': 17.0}

In [23]:

dos=mycoll.find({"name":{"$regex":"^a"}},{"_id":0})#，第一个参数为查询条件，正则匹配name为a开头的文档
for i in dos:
    print(i)

  运行结果：

{'name': 'aa1', 'age': 18.0}
{'name': 'aa2', 'age': 18.0}
{'name': 'aa4', 'age': 20.0}
{'name': 'aa5', 'age': 17.0}
{'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'name': 'aklgd', 'age': 44}

In [24]:

c2=mydb['c2']
d3=[
    {"name":"张三","age":18,"sex":"男","major":"大数据技术"},
    {"name":"李四","age":19,"sex":"男",'major':"大数据技术"},
    {"name":"王五","age":18,"sex":"女","major":"人工智能"}
]
c2.insert_many(d3)

Out[24]:

 运行结果：

<pymongo.results.InsertManyResult at 0x2049c49f470>

In [25]:

for d in c2.find():
    print(d)

 运行结果：

{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb491'), 'name': '张三', 'age': 18, 'sex': '男', 'major': '大数据技术'}
{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb492'), 'name': '李四', 'age': 19, 'sex': '男', 'major': '大数据技术'}
{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb493'), 'name': '王五', 'age': 18, 'sex': '女', 'major': '人工智能'}

聚合查询

In [28]:

#按住major进行分组，统计每个分组中的年龄平均值
piple=[{
    "$group":{"_id":"$major","avg_age":{"$avg":"$age"}}
}]
x=c2.aggregate(piple)
for i in x:
    print(i)

 运行结果：

{'_id': '人工智能', 'avg_age': 18.0}
{'_id': '大数据技术', 'avg_age': 18.5}

In [30]:

#按住major进行分组，统计每个分组中的年龄平均值和计数，并按照平均年龄降序排序
piple2=[
    { "$group":{"_id":"$major","avg_age":{"$avg":"$age"},"count":{"$sum":1}}},
    {"$sort":{"avg_age":-1}}
]
x=c2.aggregate(piple2)
for i in x:
    print(i)

 运行结果：

{'_id': '大数据技术', 'avg_age': 18.5, 'count': 2}
{'_id': '人工智能', 'avg_age': 18.0, 'count': 1}

文档更新

In [31]:

for d in c2.find():
    print(d)

 运行结果：

{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb491'), 'name': '张三', 'age': 18, 'sex': '男', 'major': '大数据技术'}
{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb492'), 'name': '李四', 'age': 19, 'sex': '男', 'major': '大数据技术'}
{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb493'), 'name': '王五', 'age': 18, 'sex': '女', 'major': '人工智能'}

In [32]:

#把王五文档sax字段修改为 男
q={"name":"王五"}#查询条件
n_d={"$set":{"sex":"男"}}#新数据

c2.update_one(q,n_d)#update_one修改匹配到的第一个文档

for d in c2.find():
    print(d)

运行结果： 

{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb491'), 'name': '张三', 'age': 18, 'sex': '男', 'major': '大数据技术'}
{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb492'), 'name': '李四', 'age': 19, 'sex': '男', 'major': '大数据技术'}
{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb493'), 'name': '王五', 'age': 18, 'sex': '男', 'major': '人工智能'}

In [33]:

#把所有文档年龄全部增加2岁
c2.update_many({},{"$inc":{"age":2}})#同时修改多个文档 update_many
for d in c2.find():
    print(d)

运行结果： 

{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb491'), 'name': '张三', 'age': 20, 'sex': '男', 'major': '大数据技术'}
{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb492'), 'name': '李四', 'age': 21, 'sex': '男', 'major': '大数据技术'}
{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb493'), 'name': '王五', 'age': 20, 'sex': '男', 'major': '人工智能'}

删除文档

In [34]:

for d in c2.find():
    print(d)

运行结果： 

{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb491'), 'name': '张三', 'age': 20, 'sex': '男', 'major': '大数据技术'}
{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb492'), 'name': '李四', 'age': 21, 'sex': '男', 'major': '大数据技术'}
{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb493'), 'name': '王五', 'age': 20, 'sex': '男', 'major': '人工智能'}

In [35]:

#删除姓名为 王五的文档
c2.delete_one({"name":"王五"})#删除单个

Out[35]:

运行结果： 

<pymongo.results.DeleteResult at 0x2049fe8bc88>

In [36]:

for d in c2.find():
    print(d)

运行结果： 

{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb491'), 'name': '张三', 'age': 20, 'sex': '男', 'major': '大数据技术'}
{'_id': ObjectId('664c044a32a3dbc8cddeb492'), 'name': '李四', 'age': 21, 'sex': '男', 'major': '大数据技术'}

In [37]:

c2.delete_many({"major":"大数据技术"})#删除多个，如果删除全部，则条件为空
for d in c2.find():
    print(d)

其他

In [38]:

dos=mycoll.find()
for i in dos:
    print(i)

运行结果： 

{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a819193e'), 'name': 'aa1', 'age': 18.0}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a819193f'), 'name': 'aa2', 'age': 18.0}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a8191940'), 'name': 'aa4', 'age': 20.0}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a8191941'), 'name': 'aa5', 'age': 17.0}
{'_id': ObjectId('664bfd6532a3dbc8cddeb484'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'_id': ObjectId('664bfe1132a3dbc8cddeb485'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'_id': ObjectId('664bfe3032a3dbc8cddeb486'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'_id': ObjectId('664bfe3b32a3dbc8cddeb487'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'_id': ObjectId('664bfeff32a3dbc8cddeb488'), 'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'_id': ObjectId('664bfeff32a3dbc8cddeb489'), 'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('664bfeff32a3dbc8cddeb48a'), 'name': 'uixz', 'age': 100}
{'_id': ObjectId('664bff0e32a3dbc8cddeb48b'), 'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'_id': ObjectId('664bff0e32a3dbc8cddeb48c'), 'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('664bff0e32a3dbc8cddeb48d'), 'name': 'uixz', 'age': 100}
{'_id': ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb48e'), 'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'_id': ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb48f'), 'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb490'), 'name': 'uixz', 'age': 100}

In [39]:

#查询限制返回数 limit,只返回前5个文档
for i in mycoll.find().limit(5):
    print(i)
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a819193e'), 'name': 'aa1', 'age': 18.0}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a819193f'), 'name': 'aa2', 'age': 18.0}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a8191940'), 'name': 'aa4', 'age': 20.0}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a8191941'), 'name': 'aa5', 'age': 17.0}
{'_id': ObjectId('664bfd6532a3dbc8cddeb484'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}

In [41]:

#排序sort,第一个参数为排序字段，参数2为排序方法，按照年龄进行降序排序
for i in mycoll.find().sort("age",-1):
    print(i)

运行结果： 

{'_id': ObjectId('664bfeff32a3dbc8cddeb48a'), 'name': 'uixz', 'age': 100}
{'_id': ObjectId('664bff0e32a3dbc8cddeb48d'), 'name': 'uixz', 'age': 100}
{'_id': ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb490'), 'name': 'uixz', 'age': 100}
{'_id': ObjectId('664bfd6532a3dbc8cddeb484'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'_id': ObjectId('664bfe1132a3dbc8cddeb485'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'_id': ObjectId('664bfe3032a3dbc8cddeb486'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'_id': ObjectId('664bfe3b32a3dbc8cddeb487'), 'name': 'hakgd', 'age': 88, 'major': '大数据'}
{'_id': ObjectId('664bfeff32a3dbc8cddeb489'), 'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('664bff0e32a3dbc8cddeb48c'), 'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb48f'), 'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('664bfeff32a3dbc8cddeb488'), 'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'_id': ObjectId('664bff0e32a3dbc8cddeb48b'), 'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'_id': ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb48e'), 'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a8191940'), 'name': 'aa4', 'age': 20.0}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a819193e'), 'name': 'aa1', 'age': 18.0}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a819193f'), 'name': 'aa2', 'age': 18.0}
{'_id': ObjectId('664bef6e3dceef39a8191941'), 'name': 'aa5', 'age': 17.0}

In [42]:

#跳过指定数量的文档 skip,返回剩下的文档
for i in mycoll.find().skip(8):
    print(i)

运行结果： 

{'_id': ObjectId('664bfeff32a3dbc8cddeb488'), 'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'_id': ObjectId('664bfeff32a3dbc8cddeb489'), 'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('664bfeff32a3dbc8cddeb48a'), 'name': 'uixz', 'age': 100}
{'_id': ObjectId('664bff0e32a3dbc8cddeb48b'), 'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'_id': ObjectId('664bff0e32a3dbc8cddeb48c'), 'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('664bff0e32a3dbc8cddeb48d'), 'name': 'uixz', 'age': 100}
{'_id': ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb48e'), 'name': 'aklgd', 'age': 44}
{'_id': ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb48f'), 'name': 'vkjz', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('664bff1b32a3dbc8cddeb490'), 'name': 'uixz', 'age': 100}
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