Python 数据库骚操作 -- MongoDB

51单片机入门:从点亮第一个LED到掌握嵌入式调试思维 嵌入式开发中,GPIO(通用输入输出)是连接微控制器与外部世界的基础接口,其核心原理是通过配置寄存器控制引脚电平,实现数字信号的输入与输出。在51单片机中,IO口采用准双向结构,灌电流驱动能力较强,适合直接驱动LED等小功率器件。掌握GPIO操作不仅涉及代码编写,更需理解硬件电路中的限流电阻计算、驱动方式选择以及电平逻辑匹配。典型应用场景包括LED控制、按键检测、流水灯等基础实验,这些实验构成了嵌入式系统开发的入门路径。本文以点亮LED为例,详细拆解从硬件连接到软件烧录的全链路,帮助初学者建立系统化的调试思 阅读详情

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  • 前言
  • MongoDB GUI 工具
  • PyMongo(同步)
  • Motor(异步)
  • 后记

前言

最近这几天准备介绍一下 Python 与三大数据库的使用,这是第一篇,首先来介绍 MongoDB 吧,,走起!!

MongoDB GUI 工具

首先介绍一款 MongoDB 的 GUI 工具 Robo 3T,初学 MongoDB 用这个来查看数据真的很爽。可以即时看到数据的增删改查,不用操作命令行来查看。

操作界面图

PyMongo(同步)

可能大家都对 PyMongo 比较熟悉了,这里就简单介绍它的增删改查等操作。

连接
# 普通连接
client = MongoClient('localhost', 27017)
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
#
# 密码连接
client = MongoClient('mongodb://username:password@localhost:27017/dbname')
db = client.zfdb
# db = client['zfdb']

test = db.test
增
# 增加一条记录
person = {'name': 'zone','sex':'boy'}
person_id = test.insert_one(person).inserted_id
print(person_id)
# 批量插入
persons = [{'name': 'zone', 'sex': 'boy'}, {'name': 'zone1', 'sex': 'boy1'}]
result = test.insert_many(persons)
print(result.inserted_ids)
删
# 删除单条记录
result1 = test.delete_one({'name': 'zone'})
pprint.pprint(result1)
# 批量删除
result1 = test.delete_many({'name': 'zone'})
pprint.pprint(result1)
改
# 更新单条记录
res = test.update_one({'name': 'zone'}, {'$set': {'sex': 'girl girl'}})
print(res.matched_count)
# 更新多条记录
test.update_many({'name': 'zone'}, {'$set': {'sex': 'girl girl'}})
查
# 查找多条记录
pprint.pprint(test.find())

# 添加查找条件
pprint.pprint(test.find({"sex": "boy"}).sort("name"))
聚合

如果你是我的老读者,那么你肯定知道我之前的骚操作,就是用爬虫爬去数据之后,用聚合统计结合可视化图表进行数据展示。

aggs = [
    {"$match": {"$or" : [{"field1": {"$regex": "regex_str"}}, {"field2": {"$regex": "regex_str"}}]}}, # 正则匹配字段
    {"$project": {"field3":1, "field4":1}},# 筛选字段 
    {"$group": {"_id": {"field3": "$field3", "field4":"$field4"}, "count": {"$sum": 1}}}, # 聚合操作
]

result = test.aggregate(pipeline=aggs)

例子:以分组的方式统计 sex 这个关键词出现的次数,说白了就是统计有多少个男性,多少个女性。

test.aggregate([{'$group': {'_id': '$sex', 'weight': {'$sum': 1}}}])

聚合效果图:(秋招季,用Python分析深圳程序员工资有多高?文章配图)
Python 工作年限要求
Python 学历要求

Motor(异步)

Motor 是一个异步实现的 MongoDB 存储库 Motor 与 Pymongo 的配置基本类似。连接对象就由 MongoClient 变为 AsyncIOMotorClient 了。下面进行详细介绍一下。

连接
# 普通连接
client = motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient('mongodb://localhost:27017')
# 副本集连接
client = motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient('mongodb://host1,host2/?replicaSet=my-replicaset-name')
# 密码连接
client = motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient('mongodb://username:password@localhost:27017/dbname')
# 获取数据库
db = client.zfdb
# db = client['zfdb']
# 获取 collection
collection = db.test
# collection = db['test']
增加一条记录

添加一条记录。

async def do_insert():
     document = {'name': 'zone','sex':'boy'}
     result = await db.test_collection.insert_one(document)
     print('result %s' % repr(result.inserted_id))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_insert())

增加一条记录

批量增加记录

添加结果如图所暗示。

async def do_insert():
    result = await db.test_collection.insert_many(
        [{'name': i, 'sex': str(i + 2)} for i in range(20)])
    print('inserted %d docs' % (len(result.inserted_ids),))

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_insert())

批量增加记录

查找一条记录
async def do_find_one():
    document = await db.test_collection.find_one({'name': 'zone'})
    pprint.pprint(document)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_find_one())

查找一条记录

查找多条记录

查找记录可以添加筛选条件。

async def do_find():
    cursor = db.test_collection.find({'name': {'$lt': 5}}).sort('i')
    for document in await cursor.to_list(length=100):
        pprint.pprint(document)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_find())

# 添加筛选条件,排序、跳过、限制返回结果数
async def do_find():
    cursor = db.test_collection.find({'name': {'$lt': 4}})
    # Modify the query before iterating
    cursor.sort('name', -1).skip(1).limit(2)
    async for document in cursor:
        pprint.pprint(document)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_find())

查找多条记录

统计
async def do_count():
    n = await db.test_collection.count_documents({})
    print('%s documents in collection' % n)
    n = await db.test_collection.count_documents({'name': {'$gt': 1000}})
    print('%s documents where i > 1000' % n)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_count())

统计

替换

替换则是将除 id 以外的其他内容全部替换掉。

async def do_replace():
    coll = db.test_collection
    old_document = await coll.find_one({'name': 'zone'})
    print('found document: %s' % pprint.pformat(old_document))
    _id = old_document['_id']
    result = await coll.replace_one({'_id': _id}, {'sex': 'hanson boy'})
    print('replaced %s document' % result.modified_count)
    new_document = await coll.find_one({'_id': _id})
    print('document is now %s' % pprint.pformat(new_document))

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_replace())

替换

更新

更新指定字段,不会影响到其他内容。

async def do_update():
    coll = db.test_collection
    result = await coll.update_one({'name': 0}, {'$set': {'sex': 'girl'}})
    print('更新条数: %s ' % result.modified_count)
    new_document = await coll.find_one({'name': 0})
    print('更新结果为: %s' % pprint.pformat(new_document))

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_update())

更新

删除

删除指定记录。

async def do_delete_many():
    coll = db.test_collection
    n = await coll.count_documents({})
    print('删除前有 %s 条数据' % n)
    result = await db.test_collection.delete_many({'name': {'$gte': 10}})
    print('删除后 %s ' % (await coll.count_documents({})))

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_delete_many())

删除

后记

在微信公众号后台回复「MongoDB」获取源码。MongoDB 的骚操作就介绍到这里,后面会继续写 MySQL 和 Redis 的骚操作。尽请期待。

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