Python：pymongo的使用

最新推荐文章于 2024-04-27 08:54:00 发布

夏目-

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分类专栏： Python

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一、安装

pip install pymongo

二、python连接mongodb数据库的前提

确保pymongo安装完毕
mongodb数据库的服务器端(mongod)必须处于启动状态

三、连接mongodb

连接MongoDB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，第一个参数为地址host，
第二个参数为端口port，端口如果不传默认是27017。

方式一：

client=pymongo.MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)

方式二：

lient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

四、指定数据库

特点: 找不到数据库,自动创建数据库
代码:

#数据库名为test 
db=client.test 

#或者
db = client['test']

五、指定集合

特点: 找不到集合,自动创建集合
代码:

collection=db.student
 
#或者
collection = db['students']

六、插入数据

单条数据的插入


student = {
    'id': '20170101',
    'name': 'Jordan',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}

#方式一:
result=collection.insert(student)

#方式二:
result=collection.insert_one(student) #推荐使用

多条数据的插入

student2 = {
    '_id': '2',
    'name': 'Jordan',
    'age': 30,
    'gender': 'male'
}

student3 = {
    '_id': '3',
    'name': 'Mike',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}

#方式一:
result=collection.insert([student2,student3])

#方式二:
result=collection.insert_many([student2,student3])#推荐使用

#注意:官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法将插入单条和多条记录分开。

七、查询

#根据系统生成的id查询 
from bson.objectid import ObjectId
  
result = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})
print(result)

#1 单条查询
results = collection.find_one({'age': 20})
 
#2 查询结果返回多条
result_list=collection.find({'age':20})
print(result_list)
for result in result_list:
    print(result['_id'])

#2.2模糊查询
'''
符号含义示例
$lt小于{'age': {'$lt': 20}}
$gt大于{'age': {'$gt': 20}}
$lte小于等于{'age': {'$lte': 20}}
$gte大于等于{'age': {'$gte': 20}}
$ne不等于{'age': {'$ne': 20}}
$in在范围内{'age': {'$in': [20, 23]}}
$nin不在范围内{'age': {'$nin': [20, 23]}}
'''

# 如果要查询年龄大于20的数据，则写法如下：
  
results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})
 

#2.3 正则查询
"""
符号含义示例示例含义
$regex匹配正则{'name': {'$regex': '^M.*'}}name以M开头
$exists属性是否存在{'name': {'$exists': True}}name属性存在
$type类型判断{'age': {'$type': 'int'}}age的类型为int
$mod数字模操作{'age': {'$mod': [5, 0]}}年龄模5余0
$text文本查询{'$text': {'$search': 'Mike'}}text类型的属性中包含Mike字符串
$where高级条件查询{'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'}自身粉丝数等于关注数
"""

# 另外还可以进行正则匹配查询，例如查询名字以M开头的学生数据，示例如下：
results = collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}})


#3 其他
count = collection.find().count() #统计查询返回的数量

#多条件排序
results = collection.find().sort([('age',pymongo.ASCENDING),('name', pymongo.ASCENDING)]) 

#分页提取数据
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)

八、更新文档


condition = {'name': 'Kevin'}
student = collection.find_one(condition)
student['age'] = 25
result = collection.update(condition, student)
#在这里我们将name为Kevin的数据的年龄进行更新，首先指定查询条件，然后将数据查询出来，修改年龄，
#之后调用update方法将原条件和修改后的数据传入，即可完成数据的更新。

condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)

# 在这里我们指定查询条件为年龄大于20，然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}}，执行之后会讲第一条符合条件的数据年龄加1。

#更新多条数据
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)

九、删除文档

# 另外依然存在两个新的推荐方法，delete_one()和delete_many()方法，示例如下：
  
result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})
print(result)
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}})
print(result.deleted_count)