服务器实践003 --python操作mongodb数据库

本文详细介绍MongoDB的安装配置及Python的PyMongo库使用,包括在CentOS上安装MongoDB,通过PyMongo连接MongoDB并进行基本操作,适合初学者快速上手。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

MongoDB 是由C++ 编写的非关系型数据库,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于 JSON 对象,它的字段值可以包含其他文档、数组以及文档数据,非常灵活。

准备工作

安装好了MongoDB并且开启了服务,并且安装好了Python的PyMongo库。

在centos 上安装mongodb

参考:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-linux-install.html
在这里插入图片描述

安装PyMongo

pip install pymongo

在这里插入图片描述

连接MongoDB

连接MongoDB时,我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient。一般来说,传入MongoDB的IP及端口即可,其中第一个参数为地址host,第二个参数为端口port(如果不给它传递参数,默认是27017)

import pymongo
client =  pymongo.MongoClient(host="localhost",port=27017)

这样就可以创建MongoDB的连接对象了。

另外,MongoClient的第一个参数host还可以直接传入MongoDB的连接字符串,它以mongodb开头,例如:

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

这也可以达到同样的效果。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值