在你安装并运行了mongodb的情况下：
随便在一个文件中写入以下代码：
import pymongo
client = pymongo.MongoClient(host="localhost", port=27017)
client.库名.表名.find()或其他方法
注：习惯叫表名了，在mongodb中叫文档或collections
如果你设置了用户名和密码则配置与上面有一条不同：
client = pymongo.MongoClient("mongodb://user:passwd@host:port/database")
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278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 | #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-"""MongoDB存储 在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作，在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务，另外安装好了Python 的PyMongo库。连接MongoDB 连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient，一般来说传入MongoDB的IP及端口即可，第一个参数为地址host， 第二个参数为端口port，端口如果不传默认是27017。"""import pymongoclient = pymongo.MongoClient(host=\'localhost\', port=27017)"""这样我们就可以创建一个MongoDB的连接对象了。另外MongoClient的第一个参数host还可以直接传MongoDB的连接字符串，以mongodb开头，例如：client = MongoClient(\'mongodb://localhost:27017/\')可以达到同样的连接效果。"""# 指定数据库# MongoDB中还分为一个个数据库，我们接下来的一步就是指定要操作哪个数据库，在这里我以test数据库为例进行说明，所以下一步我们# 需要在程序中指定要使用的数据库。db = client.test# 调用client的test属性即可返回test数据库，当然也可以这样来指定：# db = client[\'test\']# 两种方式是等价的。# 指定集合# MongoDB的每个数据库又包含了许多集合Collection，也就类似与关系型数据库中的表，下一步我们需要指定要操作的集合，# 在这里我们指定一个集合名称为students，学生集合。还是和指定数据库类似，指定集合也有两种方式。collection = db.students# collection = db[\'students\']# 插入数据,接下来我们便可以进行数据插入了，对于students这个Collection，我们新建一条学生数据，以字典的形式表示：student = { \'id\': \'20170101\', \'name\': \'Jordan\', \'age\': 20, \'gender\': \'male\'}# 在这里我们指定了学生的学号、姓名、年龄和性别，然后接下来直接调用collection的insert()方法即可插入数据。result = collection.insert(student)print(result)# 在MongoDB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_id，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的_id值。# 运行结果：# 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)# 返回的结果是对应的_id的集合，运行结果：# [ObjectId(\'5932a80115c2606a59e8a048\'), ObjectId(\'5932a80115c2606a59e8a049\')]# 实际上在PyMongo 3.X版本中，insert()方法官方已经不推荐使用了，当然继续使用也没有什么问题，# 官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法将插入单条和多条记录分开。student = { \'id\': \'20170101\', \'name\': \'Jordan\', \'age\': 20, \'gender\': \'male\'}result = collection.insert_one(student)print(result)print(result.inserted_id)# 运行结果：# <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558># 5932ab0f15c2606f0c1cf6c5# 返回结果和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_many([student1, student2])print(result)print(result.inserted_ids)# insert_many()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，运行结果：# <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558># [ObjectId(\'5932abf415c2607083d3b2ac\'), ObjectId(\'5932abf415c2607083d3b2ad\')]# 查询，插入数据后我们可以利用find_one()或find()方法进行查询，find_one()查询得到是单个结果，find()则返回多个结果。result = collection.find_one({\'name\': \'Mike\'})print(type(result))print(result)# 在这里我们查询name为Mike的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果：# <class\'dict\'># {\'_id\': ObjectId(\'5932a80115c2606a59e8a049\'), \'id\': \'20170202\', \'name\': \'Mike\', \'age\': 21, \'gender\': \'male\'}# 可以发现它多了一个_id属性，这就是MongoDB在插入的过程中自动添加的。# 我们也可以直接根据ObjectId来查询，这里需要使用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，运行结果：# {\' ObjectId(\'593278c115c2602667ec6bae\'), \'id\': \'20170101\', \'name\': \'Jordan\', \'age\': 20, \'gender\': \'male\'}# 当然如果查询_id\':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，例如在这里查找年龄为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：# <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，相当于一个生成器，我们需要遍历取到所有的结果，每一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\': {\'$gt\': 20}})# 在这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了，而是一个字典，其键名为比较符号$gt，意思是大于，键值为20，这样便可以查询出所有# 年龄大于20的数据。# 在这里将比较符号归纳如下表："""符号含义示例$lt小于{\'age\': {\'$lt\': 20}}$gt大于{\'age\': {\'$gt\': 20}}$lte小于等于{\'age\': {\'$lte\': 20}}$gte大于等于{\'age\': {\'$gte\': 20}}$ne不等于{\'age\': {\'$ne\': 20}}$in在范围内{\'age\': {\'$in\': [20, 23]}}$nin不在范围内{\'age\': {\'$nin\': [20, 23]}}"""# 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\': {\'$regex\': \'^M.*\'}})# 在这里使用了$regex来指定正则匹配，^M.*代表以M开头的正则表达式，这样就可以查询所有符合该正则的结果。# 在这里将一些功能符号再归类如下："""符号含义示例示例含义$regex匹配正则{\'name\': {\'$regex\': \'^M.*\'}}name以M开头$exists属性是否存在{\'name\': {\'$exists\': True}}name属性存在$type类型判断{\'age\': {\'$type\': \'int\'}}age的类型为int$mod数字模操作{\'age\': {\'$mod\': [5, 0]}}年龄模5余0$text文本查询{\'$text\': {\'$search\': \'Mike\'}}text类型的属性中包含Mike字符串$where高级条件查询{\'$where\': \'obj.fans_count == obj.follows_count\'}自身粉丝数等于关注数"""# 这些操作的更详细用法在可以在MongoDB官方文档找到：# https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/# 计数# 要统计查询结果有多少条数据，可以调用count()方法，如统计所有数据条数：count = collection.find().count()print(count)# 或者统计符合某个条件的数据：count = collection.find({\'age\': 20}).count()print(count)# 排序# 可以调用sort方法，传入排序的字段及升降序标志即可，示例如下：results = collection.find().sort(\'name\', pymongo.ASCENDING)print([result[\'name\'] for result in results])# 运行结果：# [\'Harden\', \'Jordan\', \'Kevin\', \'Mark\', \'Mike\']# 偏移,可能想只取某几个元素，在这里可以利用skip()方法偏移几个位置，比如偏移2，就忽略前2个元素，得到第三个及以后的元素。results = collection.find().sort(\'name\', pymongo.ASCENDING).skip(2)print([result[\'name\'] for result in results])# 运行结果：# [\'Kevin\', \'Mark\', \'Mike\']# 另外还可以用limit()方法指定要取的结果个数，示例如下：results = collection.find().sort(\'name\', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)print([result[\'name\'] for result in results])# 运行结果：# [\'Kevin\', \'Mark\']# 如果不加limit()原本会返回三个结果，加了限制之后，会截取2个结果返回。# 值得注意的是，在数据库数量非常庞大的时候，如千万、亿级别，最好不要使用大的偏移量来查询数据，很可能会导致内存溢出，# 可以使用类似find({\'_id\': {\'$gt\': ObjectId(\'593278c815c2602678bb2b8d\')}}) 这样的方法来查询，记录好上次查询的_id。# 更新# 对于数据更新可以使用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\'] = 25result = collection.update(condition, student)print(result)# 在这里我们将name为Kevin的数据的年龄进行更新，首先指定查询条件，然后将数据查询出来，修改年龄，# 之后调用update方法将原条件和修改后的数据传入，即可完成数据的更新。# 运行结果：# {\'ok\': 1, \'nModified\': 1, \'n\': 1, \'updatedExisting\': True}# 返回结果是字典形式，ok即代表执行成功，nModified代表影响的数据条数。# 另外update()方法其实也是官方不推荐使用的方法，在这里也分了update_one()方法和update_many()方法，用法更加严格，# 第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名，我们用示例感受一下。condition = {\'name\': \'Kevin\'}student = collection.find_one(condition)student[\'age\'] = 26result = collection.update_one(condition, {\'$set\': student})print(result)print(result.matched_count, result.modified_count)# 在这里调用了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{\'$set\': student}这样的形式，# 其返回结果是UpdateResult类型，然后调用matched_count和modified_count属性分别可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。# 运行结果：## <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678># 1 0# 我们再看一个例子：condition = {\'age\': {\'$gt\': 20}}result = collection.update_one(condition, {\'$inc\': {\'age\': 1}})print(result)print(result.matched_count, result.modified_count)# 在这里我们指定查询条件为年龄大于20，然后更新条件为{\'$inc\': {\'age\': 1}}，执行之后会讲第一条符合条件的数据年龄加1。# 运行结果：## <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)# 这时候匹配条数就不再为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。# 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，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：## {\'ok\': 1, \'n\': 1}# 另外依然存在两个新的推荐方法，delete_one()和delete_many()方法，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：# <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，返回结果是DeleteResult类型，# 可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数。# 更多# 另外PyMongo还提供了一些组合方法，如find_one_and_delete()、find_one_and_replace()、find_one_and_update()，# 就是查找后删除、替换、更新操作，用法与上述方法基本一致。# 另外还可以对索引进行操作，如create_index()、create_indexes()、drop_index()等。# 详细用法可以参见官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html# 另外还有对数据库、集合本身以及其他的一些操作，在这不再一一讲解，可以参见# 官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/ |
以上是关于flask中配置并使用mongodb的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
使用带有 Python Flask 的 HTML 表单搜索 MongoDB 集合