如何快速掌握Python,python怎么运作
MongoDB是一个用C语言编写的非关系数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。本文主要介绍如何通过Python操作MongoDB，有需要的可以参考一下。
00-1010前言1。准备2。连接MongoDB3。指定数据库4。指定集合5。插入数据6。查询7。第八项。排序9。偏移10。更新11。删除12。其他操作。
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MongoDB是一个用C语言编写的非关系数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。其内容存储形式类似于JSON对象，字段值可以包含其他文档、数组和文档数组，非常灵活。在这一节，我们来看看Python 3下MongoDB的存储操作。
前言
在开始之前，请确保已经安装了MongoDB并启动了它的服务，并且已经安装了Python的PyMongo库。
1. 准备工作
连接MongoDB时，我们需要使用PyMongo库中的MongoClient。一般来说，可以传入MongoDB的IP和端口，其中第一个参数是地址主机，第二个参数是端口port(如果没有传入参数，默认为27017):
导入pymongo
client=pymongo。MongoClient(host=localhost ，port=27017)
这样就可以创建MongoDB的连接对象了。
另外，MongoClient的第一个参数host也可以直接传入mongodb的连接字符串，以MongoDB开头，例如：
client=MongoClient( MongoDB ://localhost :27017/)
这样也能达到同样的连接效果。
2. 连接MongoDB
您可以在MongoDB中构建多个数据库。接下来，我们需要指定操作哪个数据库。这里我们以测试数据库为例。下一步是指定程序中要使用的数据库：
db=客户端.测试
在这里，调用客户端的test属性返回到测试数据库。当然，我们也可以这样指定：
db=客户端[测试]
这两种方式是等价的。
3. 指定数据库
MongoDB的每个数据库都包含许多集合，类似于关系数据库中的表。
接下来，您需要指定要操作的集合，在这里，您需要指定一个名为students的集合。与指定数据库类似，有两种方法可以指定集合：
集合=db.students
集合=db[学生]
这样，我们就声明了一个集合对象。
4. 指定集合
接下来，您可以插入数据。对于students集合，创建一条新的学生数据，以字典形式表示：
学生={
id: 20170101 ，
姓名 : 约旦:
年龄： 20，
性别 : 男性
}
学生的学号、姓名、年龄和性别都在这里注明。接下来，您可以通过直接调用集合的insert()方法来插入数据。代码如下：
result=collection.insert(学生)
打印(结果)
在蒙
oDB中，每条数据其实都有一个_id属性来唯一标识。如果没有显式指明该属性，MongoDB会自动产生一个ObjectId类型的_id属性。insert()方法会在执行后返回_id值。
运行结果如下：
5932a68615c2606814c91f3d
当然，我们也可以同时插入多条数据，只需要以列表形式传递即可，示例如下：
student1 = { id: 20170101,
name: Jordan,
age: 20,
gender: male
}
student2 = {
id: 20170202,
name: Mike,
age: 21,
gender: male
}
result = collection.insert([student1, student2])
print(result)
返回结果是对应的_id的集合：
[ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]
实际上，在PyMongo 3.x版本中，官方已经不推荐使用insert()方法了。当然，继续使用也没有什么问题。官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法来分别插入单条记录和多条记录，示例如下：
student = { id: 20170101,
name: Jordan,
age: 20,
gender: male
}
result = collection.insert_one(student)
print(result)
print(result.inserted_id)
运行结果如下：
<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558>
5932ab0f15c2606f0c1cf6c5
与insert()方法不同，这次返回的是InsertOneResult对象，我们可以调用其inserted_id属性获取_id。
对于insert_many()方法，我们可以将数据以列表形式传递，示例如下：
student1 = { id: 20170101,
name: Jordan,
age: 20,
gender: male
}
student2 = {
id: 20170202,
name: Mike,
age: 21,
gender: male
}
result = collection.insert_many([student1, student2])
print(result)
print(result.inserted_ids)
运行结果如下：
<pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558>
[ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')]
该方法返回的类型是InsertManyResult，调用inserted_ids属性可以获取插入数据的_id列表。
6. 查询
插入数据后，我们可以利用find_one()或find()方法进行查询，其中find_one()查询得到的是单个结果，find()则返回一个生成器对象。示例如下：
result = collection.find_one({name: Mike}) print(type(result))
print(result)
这里我们查询name为Mike的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果如下：
<class dict>{_id: ObjectId(5932a80115c2606a59e8a049), id: 20170202, name: Mike, age: 21, gender: male}
可以发现，它多了_id属性，这就是MongoDB在插入过程中自动添加的。
此外，我们也可以根据ObjectId来查询，此时需要使用bson库里面的objectid：
from bson.objectid import ObjectIdresult = collection.find_one({_id: ObjectId(593278c115c2602667ec6bae)})
print(result)
其查询结果依然是字典类型，具体如下：
{_id: ObjectId(593278c115c2602667ec6bae), id: 20170101, name: Jordan, age: 20, gender: male} 当然，如果查询结果不存在，则会返回None。
对于多条数据的查询，我们可以使用find()方法。例如，这里查找年龄为20的数据，示例如下：
results = collection.find({age: 20}) print(results)
for result in results:
print(result)
运行结果如下：
<pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>{_id: ObjectId(593278c115c2602667ec6bae), id: 20170101, name: Jordan, age: 20, gender: male}
{_id: ObjectId(593278c815c2602678bb2b8d), id: 20170102, name: Kevin, age: 20, gender: male}
{_id: ObjectId(593278d815c260269d7645a8), id: 20170103, name: Harden, age: 20, gender: male}
返回结果是Cursor类型，它相当于一个生成器，我们需要遍历取到所有的结果，其中每个结果都是字典类型。
如果要查询年龄大于20的数据，则写法如下：
results = collection.find({age: {$gt: 20}}) 这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了，而是一个字典，其键名为比较符号$gt，意思是大于，键值为20。
这里将比较符号归纳为下表。
另外，还可以进行正则匹配查询。例如，查询名字以M开头的学生数据，示例如下：
results = collection.find({name: {$regex: ^M.*}}) 这里使用$regex来指定正则匹配，^M.*代表以M开头的正则表达式。
这里将一些功能符号再归类为下表。
7. 计数
要统计查询结果有多少条数据，可以调用count()方法。比如，统计所有数据条数：
count = collection.find().count()print(count)
或者统计符合某个条件的数据：
count = collection.find({age: 20}).count() print(count)
运行结果是一个数值，即符合条件的数据条数。
8. 排序
排序时，直接调用sort()方法，并在其中传入排序的字段及升降序标志即可。示例如下：
results = collection.find().sort(name, pymongo.ASCENDING)print([result[name] for result in results])
运行结果如下：
['Harden', 'Jordan', 'Kevin', 'Mark', 'Mike']
这里我们调用pymongo.ASCENDING指定升序。如果要降序排列，可以传入pymongo.DESCENDING。
9. 偏移
在某些情况下，我们可能想只取某几个元素，这时可以利用skip()方法偏移几个位置，比如偏移2，就忽略前两个元素，得到第三个及以后的元素：
results = collection.find().sort(name, pymongo.ASCENDING).skip(2)print([result[name] for result in results])
运行结果如下：
['Kevin', 'Mark', 'Mike']
另外，还可以用limit()方法指定要取的结果个数，示例如下：
results = collection.find().sort(name, pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)print([result[name] for result in results])
运行结果如下：
['Kevin', 'Mark']
如果不使用limit()方法，原本会返回三个结果，加了限制后，会截取两个结果返回。
值得注意的是，在数据库数量非常庞大的时候，如千万、亿级别，最好不要使用大的偏移量来查询数据，因为这样很可能导致内存溢出。此时可以使用类似如下操作来查询：
from bson.objectid import ObjectIdcollection.find({_id: {$gt: ObjectId(593278c815c2602678bb2b8d)}})
这时需要记录好上次查询的_id。
10. 更新
对于数据更新，我们可以使用update()方法，指定更新的条件和更新后的数据即可。例如：
condition = {name: Kevin} student = collection.find_one(condition)
student[age] = 25
result = collection.update(condition, student)
print(result)
这里我们要更新name为Kevin的数据的年龄：首先指定查询条件，然后将数据查询出来，修改年龄后调用update()方法将原条件和修改后的数据传入。
运行结果如下：
{ok: 1, nModified: 1, n: 1, updatedExisting: True} 返回结果是字典形式，ok代表执行成功，nModified代表影响的数据条数。
另外，我们也可以使用$set操作符对数据进行更新，代码如下：
result = collection.update(condition, {$set: student}) 这样可以只更新student字典内存在的字段。如果原先还有其他字段，则不会更新，也不会删除。而如果不用$set的话，则会把之前的数据全部用student字典替换；如果原本存在其他字段，则会被删除。
另外，update()方法其实也是官方不推荐使用的方法。这里也分为update_one()方法和update_many()方法，用法更加严格，它们的第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名，示例如下：
condition = {name: Kevin} student = collection.find_one(condition)
student[age] = 26
result = collection.update_one(condition, {$set: student})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
这里调用了update_one()方法，第二个参数不能再直接传入修改后的字典，而是需要使用{'$set': student}这样的形式，其返回结果是UpdateResult类型。然后分别调用matched_count和modified_count属性，可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。
运行结果如下：
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678>1 0
我们再看一个例子：
condition = {age: {$gt: 20}} result = collection.update_one(condition, {$inc: {age: 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
这里指定查询条件为年龄大于20，然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}}，也就是年龄加1，执行之后会将第一条符合条件的数据年龄加1。
运行结果如下：
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10b8874c8>1 1
可以看到匹配条数为1条，影响条数也为1条。
如果调用update_many()方法，则会将所有符合条件的数据都更新，示例如下：
condition = {age: {$gt: 20}} result = collection.update_many(condition, {$inc: {age: 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
这时匹配条数就不再为1条了，运行结果如下：
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8>3 3
可以看到，这时所有匹配到的数据都会被更新。
11. 删除
删除操作比较简单，直接调用remove()方法指定删除的条件即可，此时符合条件的所有数据均会被删除。示例如下：
result = collection.remove({name: Kevin}) print(result)
运行结果如下：
{ok: 1, n: 1} 另外，这里依然存在两个新的推荐方法——delete_one()和delete_many()。示例如下：
result = collection.delete_one({name: Kevin}) print(result)
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({age: {$lt: 25}})
print(result.deleted_count)
运行结果如下：
<pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>1
4
delete_one()即删除第一条符合条件的数据，delete_many()即删除所有符合条件的数据。它们的返回结果都是DeleteResult类型，可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数。
12. 其他操作
另外，PyMongo还提供了一些组合方法，如find_one_and_delete()、find_one_and_replace()和find_one_and_update()，它们是查找后删除、替换和更新操作，其用法与上述方法基本一致。
另外，还可以对索引进行操作，相关方法有create_index()、create_indexes()和drop_index()等。
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