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='localhost', 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('mongodb://localhost:27017')
2、指定(切换)数据库
db = client.test # 或者 # db = client['test']
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['users']
4、插入数据
调用collection的insert_one()
方法可以插入单条数据。
user = { 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male', 'age': 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 = [ { 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male', 'age': 25 }, { 'name': 'lisi', 'gender': 'male', 'age': 24 }, { 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 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({'name': 'tigeriaf'}) 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:
<class 'dict'> {'_id': ObjectId('614be85f1cc0a98d6f034de7'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male'}
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({'gender': "male"}) print(results) for result in results: print(result)
运行结果如下:
<pymongo.cursor.Cursor object at 0x0BDF8210>
{'_id': ObjectId('614be85f1cc0a98d6f034de7'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('614beb3ad0f17d253e2ef81c'), 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('614beb3ad0f17d253e2ef81d'), 'name': 'lisi', 'gender': 'male'}
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({'gender': "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('name', pymongo.ASCENDING) for result in results: print(result)
运行结果如下:
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0878'), 'name': 'lisi', 'gender': 'male', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf72ab1b973eae1b32fee'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0879'), 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0877'), 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male', 'age': 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('name', pymongo.ASCENDING).skip(2) for result in results: print(result)
运行结果如下:
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0879'), 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0877'), 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male', 'age': 25}
另外还可以使用limit()
方法限制结果个数。
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(1).limit(2) for result in results: print(result)
运行结果如下:
{'_id': ObjectId('614bf72ab1b973eae1b32fee'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0879'), 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 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 = {'name': 'wangwu'} user = collection.find_one(condition) user['age'] += 1 result = collection.update_one(condition, {'$set': user}) print(result) print(result.matched_count, result.modified_count)
在这里调用了update_one()
方法修改name
为wangwu
的数据,第二个参数需要使用$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:
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x0C96E738>
1 1
调用update_many()
方法会更新所有符合条件的数据。
condition = {'age': 24} result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}}) print(result) print(result.matched_count, result.modified_count)
上述代码指定了查询条件为age
等于24,然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}}
,也就是age
加1。
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x0CB628A0> 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({'name': 'zhangsan'}) print(result.deleted_count) result = collection.delete_many({'gender': "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。
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