python操作mongodb之基础操作

最新推荐文章于 2025-06-10 09:00:11 发布

I天辉I

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本文介绍如何使用Python的pymongo库进行MongoDB的基本操作，包括连接数据库、集合管理、文档查询与更新等，并通过实例演示了如何实现这些功能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#coding：utf-8

__author__ = 'hdfs'

import pymongo

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient()

client=MongoClient('10.0.0.9',27017)

#连接mongodb数据库

client = MongoClient('mongodb://10.0.0.9:27017/')

#指定数据库名称

db = client.test_database

#获取非系统的集合

db.collection_names(include_system_collections=False)

#获取集合名

posts = db.posts

#查找单个文档

posts.find_one()

#给定条件的一个文档

posts.find_one({"author": "Mike"})

#使用ID查找需要ObjectID

from bson.objectid import ObjectId

post_id='5728aaa96795e21b91c1aaf0'

document = client.db.collection.find_one({'_id':
 ObjectId(post_id)})

import datetime

new_posts = [{"author": "Mike",

             "text": "Another
 post!",

             "tags":
 ["bulk", "insert"],

             "date":
 datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)},

            {"author": "Eliot",

             "title": "MongoDB
 is fun",

             "text": "and
 pretty easy too!",

             "date":
 datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}]

#插入多条记录

result = posts.insert_many(new_posts)

#返回插入的ID

result.inserted_ids

#递归集合

for post in posts.find():

    post

#递归条件集合

for post in posts.find({"author": "Mike"}):

    post

#文档的记录数

posts.count()

#区间查询

d = datetime.datetime(2009, 11, 12, 12)

for post in posts.find({"date":
 {"$lt":
 d}}).sort("author"):

    print post

#给集合profiles建立索引
 唯一索引

result = db.profiles.create_index([('user_id',
 pymongo.ASCENDING)],unique=True)

#查看索引信息

list(db.profiles.index_information())

#

user_profiles = [

{'user_id': 211, 'name': 'Luke'},

{'user_id': 212, 'name': 'Ziltoid'}]

result = db.profiles.insert_many(user_profiles)

#聚合查询

from pymongo import MongoClient

db = MongoClient('mongodb://10.0.0.9:27017/').aggregation_example

#准备数据

result = db.things.insert_many([{"x": 1, "tags":
 ["dog", "cat"]},

                              {"x": 2, "tags":
 ["cat"]},

                             {"x": 2, "tags":
 ["mouse", "cat", "dog"]},

                               {"x": 3, "tags":
 []}])

result.inserted_ids

'''

{
 "_id" : ObjectId("576aaa973e5269020848cc7c"), "x" : 1, "tags" : [ "dog", "cat" ] }

{
 "_id" : ObjectId("576aaa973e5269020848cc7d"), "x" : 2, "tags" : [ "cat" ] }

{
 "_id" : ObjectId("576aaa973e5269020848cc7e"), "x" : 2, "tags" : [ "mouse", "cat", "dog" ] }

{
 "_id" : ObjectId("576aaa973e5269020848cc7f"), "x" : 3, "tags" : [ ] }

'''

from bson.son import SON

#$unwind
 解开-后面的变量

pipeline = [

     {"$unwind": "$tags"},

     {"$group":
 {"_id": "$tags", "count":
 {"$sum": 1}}},

     {"$sort":
 SON([("count", -1),
 ("_id", -1)])}

 ]

list(db.things.aggregate(pipeline))

#使用聚合函数with
 command

db.command('aggregate', 'things',
 pipeline=pipeline,
 explain=True)