Python MongoDB 筛选

本文介绍如何使用Python和MongoDB进行高级文档筛选,包括使用查询对象、修饰符、正则表达式等技巧,实现精确的数据筛选。

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Python MongoDB 教程

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Python MongoDB 筛选

2019年6月10日

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筛选结果

在集合中查找文档时,可以使用查询对象筛选结果。

find()方法的第一个参数就是查询对象,用于设置筛选条件。

示例

查询“address”字段为“Park Lane 38”的文档:

import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]

myquery = { "address": "Park Lane 38" }

mydoc = mycol.find(myquery)

for x in mydoc:
  print(x)

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高级查询

要进行高级查询,可以在查询对象中使用修饰符。

例如,要查找“address”字段以字母“S”或更后面字母(按字母顺序)开头的文档,可使用大于号修饰符: {"$gt": "S"}:

示例

查找“address”字段以字母“S”或更后面字母开头的文档:

import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]

myquery = { "address": { "$gt": "S" } }

mydoc = mycol.find(myquery)

for x in mydoc:
  print(x)

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使用正则表达式进行筛选

还可以使用正则表达式作为修饰符。

正则表达式只能用于查询字符串。

要查找“address”字段以字母“S”开头的文档,可使用正则表达式 {"$regex": "^S"}:

示例

查找以字母“S”开头的文件:

import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]

myquery = { "address": { "$regex": "^S" } }

mydoc = mycol.find(myquery)

for x in mydoc:
  print(x)

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### 使用 PythonMongoDB 的实际开发实践指南 以下是关于如何使用 Python 结合 MongoDB 开发的实际案例和代码示例: #### 1. 安装 `pymongo` 库 为了连接到 MongoDB 数据库,需要先安装 `pymongo` 库。可以通过 pip 工具完成安装。 ```bash pip install pymongo ``` #### 2. 建立与 MongoDB 的连接 通过 `MongoClient` 类建立与 MongoDB 的连接,并指定主机名和端口号。 ```python from pymongo import MongoClient client = MongoClient('localhost', 27017) # 连接到本地运行的 MongoDB 实例[^2] db = client['mydatabase'] # 获取名为 'mydatabase' 的数据库实例 collection = db['students'] # 访问或创建名为 'students' 的集合 ``` #### 3. 插入文档 向集合中插入单个或多个文档。 ```python student_data = { "name": "Alice", "age": 25, "major": "Computer Science" } result = collection.insert_one(student_data) # 插入单条记录 print(f"Inserted document ID: {result.inserted_id}")[^2] bulk_data = [ {"name": "Bob", "age": 22, "major": "Mathematics"}, {"name": "Charlie", "age": 24, "major": "Physics"} ] results = collection.insert_many(bulk_data) # 批量插入多条记录 print(f"Inserted multiple documents IDs: {results.inserted_ids}") ``` #### 4. 查询文档 查询集合中的文档支持多种条件过滤器。 ```python query_result = collection.find({"age": {"$gt": 23}}) # 查找年龄大于 23 的学生[^2] for student in query_result: print(student) single_student = collection.find_one({"name": "Alice"}) # 查找单一匹配的学生 if single_student: print(single_student) else: print("Student not found.") ``` #### 5. 更新文档 更新现有文档的内容。 ```python update_query = {"name": "Alice"} # 条件筛选 new_values = {"$set": {"age": 26}} # 设置新的字段值 updated_count = collection.update_one(update_query, new_values).modified_count print(f"{updated_count} document(s) updated.")[^2] ``` #### 6. 删除文档 删除符合条件的文档。 ```python delete_query = {"name": "Bob"} deleted_count = collection.delete_one(delete_query).deleted_count print(f"{deleted_count} document(s) deleted.")[^2] ``` #### 7. 备份与恢复数据 利用 `mongodump` 和 `mongorestore` 工具来备份和还原 MongoDB 数据。 ##### 备份命令 ```bash mongodump --host localhost --port 27017 --out /path/to/backup/directory --db mydatabase[^3] ``` ##### 恢复命令 ```bash mongorestore --host localhost --port 27017 /path/to/backup/directory/mydatabase[^3] ``` #### 8. 高级功能:聚合框架 执行复杂的分析操作时可使用 MongoDB 的聚合管道。 ```python pipeline = [ {"$match": {"age": {"$gte": 24}}}, {"$group": {"_id": "$major", "count": {"$sum": 1}}} ] aggregation_results = list(collection.aggregate(pipeline)) for result in aggregation_results: print(result) ``` --- ###
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