Python操作MongoDB

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python操作MongoDB相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Python 操作 MongoDB

 

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这篇文章主要介绍了使用Python脚本操作MongoDB的教程,MongoDB作为非关系型数据库得到了很大的宣传力度,而市面上的教程一般都是讲解JavaScript的脚本操作,本文则是基于Python,需要的朋友可以参考下

0.启动mongodb数据库

$ mongod.exe --dbpath D:\\mongodb\\data\\db

1.连接数据库

MongoClient VS Connection

class MongoClient(pymongo.common.BaseObject)
| Connection to MongoDB.
|
| Method resolution order:
| MongoClient
| pymongo.common.BaseObject
| builtin.object
|

class Connection(pymongo.mongo_client.MongoClient)
| Connection to MongoDB.
|
| Method resolution order:
| Connection
| pymongo.mongo_client.MongoClient
| pymongo.common.BaseObject
| builtin.object

从这两个类的继承来看，connection是继承了MongoClient的，建议使用MongoClient而不是使用Connection。（也就是说，MongoClient可以使用方法Connection都可以使用）

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient(\'192.168.40.87\', 27037)
db_name = \'TCL_Useraction\'
db = client[db_name]
collection_useraction = db[\'useraction\']

这里是通过字典的方式访问数据库和集合，同时你也可以通过.（点号）的方式访问

2.插入数据

save() VS insert()

mongodb的save和insert函数都可以向collection里插入数据，但两者是有两个区别：

一、save函数实际就是根据参数条件,调用了insert或update函数.如果想插入的数据对象存在,insert函数会报错,而save函数是改变原来的对象;如果想插入的对象不存在,那么它们执行相同的插入操作.这里可以用几个字来概括它们两的区别,即所谓"有则改之,无则加之".

二、insert可以一次性插入一个列表，而不用遍历，效率高， save则需要遍历列表，一个个插入。

3.更新数据

对于单个数据来说，可以更新后使用save方法

update(criteria, objNew, upsert, mult)

  • criteria: 需要被更新的条件表达式
  • objNew: 更新表达式
  • upsert: 如目标记录不存在，是否插入新文档。
  • multi: 是否更新多个文档。
collection_useraction.update({\'gid\':last_gid, \'time\':l_date}, 
                             {\'$set\':{\'gid\':last_gid}, 
                              \'$set\':{\'time\':l_date}, 
                              \'$addToSet\':{\'categories\':category_data}}, 
                             upsert=True)

4.删除数据

db.users.drop() # 删除集合

# remove(self, spec_or_id=None, safe=None, multi=True, **kwargs)
# remove() 用于删除单个或全部文档，删除后的文档无法恢复。
id = db.users.find_one({"name":"user2"})["_id"]
db.users.remove(id) # 根据 id 删除一条记录
db.users.remove() # 删除集合里的所有记录
db.users.remove({\'yy\':5}) # 删除yy=5的记录

5.查询

# 查询 age 小于 15 的
for u in db.users.find({"age":{"$lt":15}}):
    print(u)
5.1 查询一条记录
# 查询 name 等于 user8 的
for u in db.users.find({"name":"user8"}):
    print(u)


# 获取查询的一个
u2 = db.users.find_one({"name":"user9"}) # 查不到时返回 None
    print(u2)
5.2 查询特定键 (fields)

特别说明：
在3.0版本中，这个参数已经改名为projection，若用fields会报错

# select name, age from users where age = 21
for u in db.users.find({"age":21}, ["name", "age"]):
    print(u)
for u in db.users.find(fields = ["name", "age"]):
    print(u)
5.3 排序(SORT)
pymongo.ASCENDING # 也可以用 1 来代替
pymongo.DESCENDING # 也可以用 -1 来代替

for u in db.users.find().sort([("age", pymongo.ASCENDING)]):
    print(u)  # select * from 集合名 order by 键1

for u in db.users.find().sort([("age", pymongo.DESCENDING)]):
    print(u) # select * from 集合名 order by 键1 desc

for u in db.users.find().sort([("键1", pymongo.ASCENDING), ("键2", pymongo.DESCENDING)]):
    print(u) # select * from 集合名 order by 键1 asc, 键2 desc

for u in db.users.find(sort = [("键1", pymongo.ASCENDING), ("键2", pymongo.DESCENDING)]):
    print(u) # sort 的另一种写法

for u in db.users.find({"name":"user9"}, sort=[[\'name\',1],[\'sex\',1]], fields = ["name", "age", \'sex\']):
    print(u) # 组合写法
5.4 从第几行开始读取(SLICE)，读取多少行(LIMIT)
# select * from 集合名 skip 2 limit 3
# MySQL 的写法： select * from 集合名 limit 2, 3
for u in db.users.find().skip(2).limit(3):
    print(u)
for u in db.users.find(skip = 2, limit = 3):
    print(u)

# 可以用切片代替 skip & limit (mongo 中的 $slice 貌似有点问题)。
for u in db.users.find()[2:5]:
    print(u)

# 单独的写
for u in db.users.find().skip(2):
    print(u)
for u in db.users.find(skip=1):
    print(u)
for u in db.users.find().limit(5):
    print(u)
for u in db.users.find(limit = 3):
    print(u)
5.5 多条件查询(Conditional Operators) # like 的可使用正则表达式查询
# select * from users where name = \'user3\' and age > 12 and age < 15
for u in db.users.find({\'age\': {\'$gt\': 12, \'$lt\': 15}, \'name\': \'user3\'}):
    print(u)
# select * from users where name = \'user1\' and age = 21
for u in db.users.find({"age":21, "name":"user1"}):
    print(u)
5.6 IN
for u in db.users.find({"age":{"$in":(23, 26, 32)}}):
    print(u)  # select * from users where age in (23, 26, 32)
for u in db.users.find({"age":{"$nin":(23, 26, 32)}}):
    print(u) # select * from users where age not in (23, 26, 32)
5.7 统计总数(COUNT)
print(db.users.count()) # select count(*) from users
print(db.users.find({"age":{"$gt":30}}).count()) # select count(*) from users where age > 30
5.8 OR
for u in db.users.find({"$or":[{"age":25}, {"age":28}]}):
    print(u) # select * from 集合名 where 键1 = 值1 or 键1 = 值2
for u in db.users.find({"$or":[{"age":{"$lte":23}}, {"age":{"$gte":33}}]}):
    print(u) # select * from 集合名 where 键1 <= 值1 or 键1 >= 值2
6. 是否存在 (exists)
db.users.find({\'sex\':{\'$exists\':True}}) # select * from 集合名 where exists 键1
db.users.find({\'sex\':{\'$exists\':False}}) # select * from 集合名 where not exists 键1
7. 正则表达式查询
for u in db.users.find({"name" : {"$regex" : r"(?i)user[135]"}}, ["name"]):
    print(u) # 查询出 name 为 user1, user3, user5
8. 多级路径的元素值匹配

Document 采取 JSON-like 这种层级结构，因此我们可以直接用嵌入(Embed)代替传统关系型数据库的关联引用(Reference)。
MongoDB 支持以 "." 分割的 namespace 路径，条件表达式中的多级路径须用引号

# 如果键里面包含数组，只需简单匹配数组属性是否包含该元素即可查询出来
db.集合名.find_one({\'address\':"address1"}) # address 是个数组，匹配时仅需包含有即可
# 查询结果如：{"_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "address" : ["address1", "address2"]}

# 条件表达式中的多级路径须用引号,以 "." 分割
u = db.集合名.find_one({"im.qq":12345678})
# 查询结果如：{"_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "im" : {"msn" : "[email protected]", "qq" : 12345678}}

print(u)[\'im\'][\'msn\'] #显示： [email protected]

# 多级路径的更新
db.集合名.update({"im.qq":12345678}, {\'$set\':{"im.qq":12345}})

# 查询包含特定键的
for u in db.users.find({"im.qq":{\'$exists\':True}}, {"im.qq":1}):
    print(u)
# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "im" : { "qq" : 12345 } }

for u in db.users.find({\'data\':"abc"}):
    print(u)
# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c47a481b48cde79c6780df5"), "name" : "user8", "data" : [ { "a" : 1, "b" : 10 }, 3, "abc" ] }
for u in db.users.find({\'data\':{\'$elemMatch\':{\'a\':1, \'b\':{\'$gt\':5}}}}):
    print(u)
# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c47a481b48cde79c6780df5"), "name" : "user8", "data" : [ { "a" : 1, "b" : 10 }, 3, "abc" ] }

{data:"abc"} 仅简单匹配数组属性是否包含该元素。$elemMatch 则可以处理更复杂的元素查找条件。当然也可以写成如下方式：
db.集合名.find({"data.a":1, "data.b":{\'$gt\':5}})

对数组, 还可以直接使用序号进行操作：
db.集合名.find({"data.1":3}) # 序号从0开始

# 如集合的一列内容
{"classifyid":"test1",
 "keyword":[
    {"name":\'test1\', # 将修改此值为 test5 (数组下标从0开始,下标也是用点)
    "frequence":21,
    },
    {"name":\'test2\', # 子表的查询，会匹配到此值
    "frequence":50,
    },
 ]
}
# 子表的修改(子表的其它内容不变)
db.集合名.update({"classifyid":"test1"}, {"$set":{"keyword.0.name":\'test5\'}})
# 子表的查询
db.集合名.find({"classifyid":"test1", "keyword.0.name":"test2"})

6.操作

(1) $all: 判断数组属性是否包含全部条件。

db.users.insert({\'name\':"user3", \'data\':[1,<
以上是关于Python操作MongoDB的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 

 python3操作MongoDB的crud以及聚合案例，代码可直接运行（python经典编程案例）


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 Python操作MongoDB数据库


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