Python操作MongoDB的示例分析

这篇文章给大家分享的是有关Python操作MongoDB的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

1、连接MongoDB

需要使用Python第三方库pymongo来连接以及操作MongoDB，可以使用pip install pymongo进行安装。 可以使用下面代码来创建一个MongoDB的连接对象。

import pymongo


client = pymongo.MongoClient(host=&＃39;localhost&＃39;, port=27017)

一般来说传入两个参数就可以，第一个参数为地址host（默认是localhost）第二个参数为端口port（默认是27017）。
还有一种方法是host参数直接传入MongoDB的连接字符串，例如：

client = pymongo.MongoClient(&＃39;mongodb://localhost:27017&＃39;)

2、指定（切换）数据库

db = client.test
# 或者
# db = client[&＃39;test&＃39;]

如果该数据库不存在，则自动创建，否则切换到指定数据库。 注意： 新创建的数据库，在没有插入数据之前在可视化工具里看不到。

3、指定（切换）集合

MongoDB的数据库中包含很多集合collection，类似于关系型数据库中的表，同样，我们可以使用下面和指定数据库类似的方式，指定要操作的集合。

collection = db.users
# 或者
collection = db[&＃39;users&＃39;]

4、插入数据

调用collection的insert_one()方法可以插入单条数据。

user = {
    &＃39;name&＃39;: &＃39;tigeriaf&＃39;,
    &＃39;gender&＃39;: &＃39;male&＃39;,
    &＃39;age&＃39;: 24
}

collection.insert_one(user)

在MongoDB中，每条数据都有一个唯一的_id属性，如果没有显式的指明_id，MongoDB会自动生成ObjectId类型的_id属性。

当然我们也可以插入多条数据，使用的是insert_many()方法，数据以列表形式传递。

user_list = [
    {
        &＃39;name&＃39;: &＃39;zhangsan&＃39;,
        &＃39;gender&＃39;: &＃39;male&＃39;,
        &＃39;age&＃39;: 25
    },
    {
        &＃39;name&＃39;: &＃39;lisi&＃39;,
        &＃39;gender&＃39;: &＃39;male&＃39;,
        &＃39;age&＃39;: 24

    },
    {
        &＃39;name&＃39;: &＃39;wangwu&＃39;,
        &＃39;gender&＃39;: &＃39;female&＃39;,
        &＃39;age&＃39;: 24

    }
]

collection.insert_many(user_list)

5、查询数据

通过find_one()或find()方法进行数据的查询，find_one()查询返回单个结果，find()返回多个结果。

result = collection.find_one({&＃39;name&＃39;: &＃39;tigeriaf&＃39;})
print(type(result), result)

我们查询的是name为tigeriaf的数据，返回结果是字典类型，运行结果如下：

 {&＃39;_id&＃39;: ObjectId(&＃39;614be85f1cc0a98d6f034de7&＃39;), &＃39;name&＃39;: &＃39;tigeriaf&＃39;, &＃39;gender&＃39;: &＃39;male&＃39;}

对于多条数据的查询，我们可以使用find()方法，例如在这里查找年龄为20的数据，示例如下：

results = collection.find({&＃39;gender&＃39;: "male"})
print(results)
for result in results:
    print(result)

运行结果如下：

{&＃39;_id&＃39;: ObjectId(&＃39;614be85f1cc0a98d6f034de7&＃39;), &＃39;name&＃39;: &＃39;tigeriaf&＃39;, &＃39;gender&＃39;: &＃39;male&＃39;}
{&＃39;_id&＃39;: ObjectId(&＃39;614beb3ad0f17d253e2ef81c&＃39;), &＃39;name&＃39;: &＃39;zhangsan&＃39;, &＃39;gender&＃39;: &＃39;male&＃39;}
{&＃39;_id&＃39;: ObjectId(&＃39;614beb3ad0f17d253e2ef81d&＃39;), &＃39;name&＃39;: &＃39;lisi&＃39;, &＃39;gender&＃39;: &＃39;male&＃39;}

返回结果是Cursor类型，我们可以遍历取到所有的结果。

6、统计查询

可以调用count()方法来统计查询结果的条数。

count = collection.find({&＃39;gender&＃39;: "male"}).count()
print(count)

7、结果排序

可以调用sort()方法对查询的数据进行排序。

results = collection.find().sort(&＃39;name&＃39;, pymongo.ASCENDING)
for result in results:
    print(result)

运行结果如下：

{&＃39;_id&＃39;: ObjectId(&＃39;614bf7fca5af6d1d46df0878&＃39;), &＃39;name&＃39;: &＃39;lisi&＃39;, &＃39;gender&＃39;: &＃39;male&＃39;, &＃39;age&＃39;: 24}
{&＃39;_id&＃39;: ObjectId(&＃39;614bf72ab1b973eae1b32fee&＃39;), &＃39;name&＃39;: &＃39;tigeriaf&＃39;, &＃39;gender&＃39;: &＃39;male&＃39;, &＃39;age&＃39;: 24}
{&＃39;_id&＃39;: ObjectId(&＃39;614bf7fca5af6d1d46df0879&＃39;), &＃39;name&＃39;: &＃39;wangwu&＃39;, &＃39;gender&＃39;: &＃39;female&＃39;, &＃39;age&＃39;: 24}
{&＃39;_id&＃39;: ObjectId(&＃39;614bf7fca5af6d1d46df0877&＃39;), &＃39;name&＃39;: &＃39;zhangsan&＃39;, &＃39;gender&＃39;: &＃39;male&＃39;, &＃39;age&＃39;: 25}

8、偏移

在某些情况下我们可能只想获取某几条数据，可以使用skip()方法进行偏移操作，比如skip(2) ，就忽略前2条数据，得到第3条之后的数据。

results = collection.find().sort(&＃39;name&＃39;, pymongo.ASCENDING).skip(2)
for result in results:
    print(result)

运行结果如下：

{&＃39;_id&＃39;: ObjectId(&＃39;614bf7fca5af6d1d46df0879&＃39;), &＃39;name&＃39;: &＃39;wangwu&＃39;, &＃39;gender&＃39;: &＃39;female&＃39;, &＃39;age&＃39;: 24}
{&＃39;_id&＃39;: ObjectId(&＃39;614bf7fca5af6d1d46df0877&＃39;), &＃39;name&＃39;: &＃39;zhangsan&＃39;, &＃39;gender&＃39;: &＃39;male&＃39;, &＃39;age&＃39;: 25}

另外还可以使用limit()方法限制结果个数。

results = collection.find().sort(&＃39;name&＃39;, pymongo.ASCENDING).skip(1).limit(2)
for result in results:
    print(result)

运行结果如下：

{&＃39;_id&＃39;: ObjectId(&＃39;614bf72ab1b973eae1b32fee&＃39;), &＃39;name&＃39;: &＃39;tigeriaf&＃39;, &＃39;gender&＃39;: &＃39;male&＃39;, &＃39;age&＃39;: 24}
{&＃39;_id&＃39;: ObjectId(&＃39;614bf7fca5af6d1d46df0879&＃39;), &＃39;name&＃39;: &＃39;wangwu&＃39;, &＃39;gender&＃39;: &＃39;female&＃39;, &＃39;age&＃39;: 24}

9、更新数据

可以使用update_one()方法和update_many()方法对数据进行更新，update_one()方法更新一条数据，update_many()方法更新多条数据。

condition = {&＃39;name&＃39;: &＃39;wangwu&＃39;}
user = collection.find_one(condition)
user[&＃39;age&＃39;] += 1
result = collection.update_one(condition, {&＃39;$set&＃39;: user})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)

在这里调用了update_one()方法修改name为wangwu的数据，第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名，返回结果调用matched_count和modified_count属性可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。

运行结果如下：

1 1

调用update_many()方法会更新所有符合条件的数据。

condition = {&＃39;age&＃39;: 24}
result = collection.update_many(condition, {&＃39;$inc&＃39;: {&＃39;age&＃39;: 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)

上述代码指定了查询条件为age等于24，然后更新条件为{&＃39;$inc&＃39;: {&＃39;age&＃39;: 1}} ，也就是age加1。

2 2

可以看到更新了多条数据。

10、删除数据

可以使用delete_one()方法和delete_many()方法删除数据，delete_one()方法删除一条数据，delete_many()方法删除多条数据。

result = collection.delete_one({&＃39;name&＃39;: &＃39;zhangsan&＃39;})
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({&＃39;gender&＃39;: "male"})
print(result.deleted_count)

运行结果如下：

1
2

delete_one()删除的是第一条符合条件的数据，delete_many()删除的是所有符合条件的数据。

感谢各位的阅读！关于“Python操作MongoDB的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！