热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

Python中如何操作Mongodb数据库

本篇文章为大家展示了Python中如何操作Mongodb数据库,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。1.安

本篇文章为大家展示了Python中如何操作Mongodb数据库,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

1. 安装Mongodb和pymongo

Mongodb的安装和配置

Mongodb的安装教程请网上搜索, 安装完成后,    进行以下配置过程:

1.1 创建目录, 该目录为Mongodb数据文件的存放目录:

*注: 本人使用的不是root用户, 所以修改目录的拥有者. *

sudo mkdir /data
sudo chown -R python:python /data
mkdir /data/db

1.2 分别执行命令:

第一条命令为指定端口和保存路径, 第二条为运行mongodb数据库.

mongod --port 27017 --dbpath /data/db
mongo --port 27017

1.3 安装pymongo

sudo pip3 install pymongo

2. 连接数据库、指定数据库、指定集合、插入数据:

mongodb存储数据以键值形式, 因此在Python中使用字段插入数据.

import pymongo
#连接mongodb
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
#指定数据库
db = client.test4
#指定集合
collection = db.students
#数据
student1 = {
 'id': '201801',
 'name': 'Jack',
 'age': 20,
 'gender': 'male'
}
student2 = {
 'id': '201802',
 'name': 'Tom',
 'age': 22,
 'gender': 'male'
}
student3 = {
 'id': '201803',
 'name': 'Rose',
 'age': 21,
 'gender': 'female'
}
student4 = {
 'id': '201804',
 'name': 'Mike',
 'age': 20,
 'gender': 'female'
}
student5 = {
 'id': '201805',
 'name': 'Ray',
 'age': 20,
 'gender': 'female'
}
student6 = {
 'id': '201806',
 'name': 'Alan',
 'age': 21,
 'gender': 'male'
}
#插入一条数据
result1 = collection.insert_one(student1)
print(result1)
print(result1.inserted_id)
# #插入多条数据
result2 = collection.insert_many([student2, student3, student4, student5, student6])
print(result2)
print(result2.inserted_ids)

运行结果:

insert方法:

5b3a1942971951218d41c02b
[ObjectId('5b3a1942971951218d41c02c'), ObjectId('5b3a1942971951218d41c02d')]

官方推荐:


5b3a1942971951218d41c02e

[ObjectId('5b3a1942971951218d41c02f'), ObjectId('5b3a1942971951218d41c030')]

3. 查询、计数、排序、偏移:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#查询一条数据
print('单条数据','='*50)
result = collection.find_one({'name': 'Jack'})
print(result)
print('多条数据','='*50)
#查询多条数据
for res in collection.find({'age': {'$mod': [5, 0]}}):
 print(res)
#计数
print('计数','='*50)
count = collection.find({'age': {'$mod': [5, 0]}}).count()
print(count)
#排序
print('排序','='*50)
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) #升序, pymongo.DESCENDING为降序
print([result['name'] for result in results])
#偏移
print('偏移','='*50)
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2) #偏移2位,忽略前两个数据
print([result['name'] for result in results])
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2) #只输出2个数据
print([result['name'] for result in results])
find({‘age': {'$mod': [5, 0]}}): 表示查找年龄取余5余0的值. 还有很多比较符号, 请百度.

运行结果:

单条数据 ==================================================
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
多条数据 ==================================================
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02e'), 'id': '201804', 'name': 'Mike', 'age': 20, 'gender': 'female'}
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02f'), 'id': '201805', 'name': 'Ray', 'age': 20, 'gender': 'female'}
计数 ==================================================
3
排序 ==================================================
['Alan', 'Jack', 'Mike', 'Ray', 'Rose', 'Tom']
偏移 ==================================================
['Mike', 'Ray', 'Rose', 'Tom']
['Mike', 'Ray']

4. 更新:

4.1  不使用$set更新数据:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#修改
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
print('更新前: ', student)
student['age'] = 22 #修改年龄
result = collection.update(condition, student) #将修改后的student替换condition
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数

运行结果:

更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 22, 'gender': 'male'}
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

4.2  使用$set更新数据:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#使用$set更新
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
print('更新前: ', student)
student['age'] = 23 #修改年龄
result = collection.update(condition, {'$set': student}) #将修改后的student替换condition, $set为重点
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数

运行结果:

更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 22, 'gender': 'male'}
更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 23, 'gender': 'male'}
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

比较使用和不适用$set更新数据, 发现此时并没有什么区别.

下面介绍区别所在:

4.3  区别

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#使用和不使用$set更新的区别
print('使用: ')
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
print('更新前: ', student)
student = {
 'id': '201803',
 'name': 'Jack',
 'age': 20,
 'gender': 'female',
 'mother': "Jack's mother"
}
result = collection.update(condition, {'$set': student}) #将修改后的student替换condition
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数
#分割线
print()
print('='*20, '分割线', '='*20)
print()
print('不使用: ')
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
print('更新前: ', student)
student = {
 'id': '201803',
 'name': 'Jack',
 'age': 20,
 'gender': 'female',
 'father': "Jack's father"
}
result = collection.update(condition, student) #将修改后的student替换condition
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数

运行结果:

使用:

更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 23, 'gender': 'male'}
更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201803', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'female', 'mother': "Jack's mother"}
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

==================== 分割线 ====================

不使用: 
更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201803', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'female', 'mother': "Jack's mother"}
更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201803', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'female', 'father': "Jack's father"}
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

分析上面运行结果, 可以发现使用$set时, 若更新数据有原数据没有的字段, 则将该字段加到原数据上(上例为新增了mother字段), 而不会删除任何字段. 相反, 若不使用set时, 将从原数据中删除更新数据没有的字段, 再加上新增字段(上例为删除了mother字段, 新增了father字段. 也可以理解为将原数据完全替换为更新数据)

4.4  update_one和update_many的区别:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#官方推荐使用
#update_one和update_many的区别
print('update_one: ')
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
#分割线
print()
print('='*20, '分割线', '='*20)
print()
print('update_many: ')
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)

运行结果:

update_one: 

1 1
==================== 分割线 ====================
update_many: 

3 3
12345678910
{‘age': {'$gt': 20}}为查找年龄大于20的, {‘inc': {‘age': 1}}为将年龄+1

5. 删除:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#删除
result = collection.remove({'name': 'Jack'})
print(result)
#推荐使用
result = collection.delete_one({'age': {'$gt': 20}})
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({'age': {'$gt': 20}})
print(result.deleted_count)

运行结果:

{'ok': 1, 'n': 1}
1
2

上述内容就是Python中如何操作Mongodb数据库,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注编程笔记行业资讯频道。


推荐阅读
  • Python正则表达式详解:掌握数量词用法轻松上手
    Python正则表达式详解:掌握数量词用法轻松上手 ... [详细]
  • 本文详细介绍了如何在Linux系统中搭建51单片机的开发与编程环境,重点讲解了使用Makefile进行项目管理的方法。首先,文章指导读者安装SDCC(Small Device C Compiler),这是一个专为小型设备设计的C语言编译器,适合用于51单片机的开发。随后,通过具体的实例演示了如何配置Makefile文件,以实现代码的自动化编译与链接过程,从而提高开发效率。此外,还提供了常见问题的解决方案及优化建议,帮助开发者快速上手并解决实际开发中可能遇到的技术难题。 ... [详细]
  • MongoDB Aggregates.group() 方法详解与编程实例 ... [详细]
  • Java 8 引入了 Stream API,这一新特性极大地增强了集合数据的处理能力。通过 Stream API,开发者可以更加高效、简洁地进行集合数据的遍历、过滤和转换操作。本文将详细解析 Stream API 的核心概念和常见用法,帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。 ... [详细]
  • 在Python 2.7环境中使用PyCharm进行Cvxopt的安装及线性规划问题求解。具体步骤包括:通过PyCharm的文件菜单进入项目设置,选择解释器选项,点击右侧的“+”按钮,在可用包列表中搜索并安装Cvxopt。安装完成后,可以通过导入Cvxopt库并调用其函数来解决线性规划问题,提高模型的准确性和效率。 ... [详细]
  • 掌握DSP必备的56个核心问题,我已经将其收藏以备不时之需! ... [详细]
  • 本文探讨了在Android应用中实现动态滚动文本显示控件的优化方法。通过详细分析焦点管理机制,特别是通过设置返回值为`true`来确保焦点不会被其他控件抢占,从而提升滚动文本的流畅性和用户体验。具体实现中,对`MarqueeText.java`进行了代码层面的优化,增强了控件的稳定性和兼容性。 ... [详细]
  • 在 Android 开发中,通过合理利用系统通知服务,可以显著提升应用的用户交互体验。针对 Android 8.0 及以上版本,开发者需首先创建并注册通知渠道。本文将详细介绍如何在应用中实现这一功能,包括初始化通知管理器、创建通知渠道以及发送通知的具体步骤,帮助开发者更好地理解和应用这些技术细节。 ... [详细]
  • 在处理大规模并发请求时,传统的多线程或多进程模型往往无法有效解决性能瓶颈问题。尽管它们在处理小规模任务时能提升效率,但在高并发场景下,系统资源的过度消耗和上下文切换的开销会显著降低整体性能。相比之下,Python 的 `asyncio` 模块通过协程提供了一种轻量级且高效的并发解决方案。本文将深入解析 `asyncio` 模块的原理及其在实际应用中的优化技巧,帮助开发者更好地利用协程技术提升程序性能。 ... [详细]
  • 在Spring框架中,基于Schema的异常通知与环绕通知的实现方法具有重要的实践价值。首先,对于异常通知,需要创建一个实现ThrowsAdvice接口的通知类。尽管ThrowsAdvice接口本身不包含任何方法,但开发者需自定义方法来处理异常情况。此外,环绕通知则通过实现MethodInterceptor接口来实现,允许在方法调用前后执行特定逻辑,从而增强功能或进行必要的控制。这两种通知机制的结合使用,能够有效提升应用程序的健壮性和灵活性。 ... [详细]
  • Go GORM 使用过程中常见问题及解决方案
    本文详细探讨了在使用 Go 语言的 GORM 框架时遇到的常见问题及其解决方案,提供了丰富的实战经验和技巧,旨在帮助开发者高效解决相关技术难题,具有很高的参考价值。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了在Ubuntu操作系统中使用GDB调试工具深入分析和调试标准库函数`printf`的源代码过程。通过具体步骤和实例,展示了如何设置断点、查看变量值及跟踪函数调用栈,帮助开发者更好地理解`printf`函数的工作原理及其内部实现细节。 ... [详细]
  • 在2020年8月19日的深度分析中,我们探讨了HTML标签中同时存在`a`标签的`href`和`onclick`属性时的触发顺序问题。此外,还讨论了如何在一个自适应高度的父级`div`中,使两个子`div`中的一个固定高度为300px,另一个自动填充剩余空间的方法。最后,文章详细介绍了JavaScript异步加载的多种实现方式,包括但不限于`async`、`defer`属性以及动态脚本插入技术,为开发者提供了丰富的技术参考。 ... [详细]
  • 在Windows命令行中,通过Conda工具可以高效地管理和操作虚拟环境。具体步骤包括:1. 列出现有虚拟环境:`conda env list`;2. 创建新虚拟环境:`conda create --name 环境名`;3. 删除虚拟环境:`conda env remove --name 环境名`。这些命令不仅简化了环境管理流程,还提高了开发效率。此外,Conda还支持环境文件导出和导入,方便在不同机器间迁移配置。 ... [详细]
  • 本文探讨了将PEBuilder转换为DIBooter.sh的方法,重点介绍了如何将DI工具集成到启动层,实现离线镜像引导安装。通过使用DD命令替代传统的grub-install工具,实现了GRUB的离线安装。此外,还详细解析了bootice工具的工作原理及其在该过程中的应用,确保系统在无网络环境下也能顺利引导和安装。 ... [详细]
author-avatar
地平线1232502881827
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有