Python操作MongoDB文档数据库

1.Pymongo 安装

安装pymongo：

pip install pymongo
  • PyMongo是驱动程序，使python程序能够使用Mongodb数据库，使用python编写而成；

2.Pymongo 方法

  • insert_one()：插入一条记录；
  • insert()：插入多条记录；
  • find_one()：查询一条记录，不带任何参数返回第一条记录，带参数则按条件查找返回；
  • find()：查询多条记录，不带参数返回所有记录，带参数按条件查找返回；
  • count()：查看记录总数；
  • create_index()：创建索引；
  • update_one()：更新匹配到的第一条数据；
  • update()：更新匹配到的所有数据；
  • remove()：删除记录，不带参表示删除全部记录，带参则表示按条件删除；
  • delete_one()：删除单条记录；
  • delete_many()：删除多条记录；

3.Pymongo 中的操作

  • 查看数据库
from pymongo import MongoClient

connect = MongoClient(host=‘localhost‘, port=27017, username="root", password="123456")
connect = MongoClient(‘mongodb://localhost:27017/‘, username="root", password="123456")

print(connect.list_database_names())
  • 获取数据库实例
test_db = connect[‘test‘]
  • 获取collection实例
collection = test_db[‘students‘]
  • 插入一行document, 查询一行document，取出一行document的值
from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime

connect = MongoClient(host=‘localhost‘, port=27017, username="root", password="123456",)
# 获取db
test_db = connect[‘test‘]
# 获取collection
collection = test_db[‘students‘]
# 构建document
document = {"author": "Mike",  "text": "My first blog post!", "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"], "date": datetime.now()}
# 插入document
one_insert = collection.insert_one(document=document)
print(one_insert.inserted_id)

# 通过条件过滤出一条document
one_result = collection.find_one({"author": "Mike"})
# 解析document字段
print(one_result, type(one_result))
print(one_result[‘_id‘])
print(one_result[‘author‘])

注意：如果需要通过id查询一行document，需要将id包装为ObjectId类的实例对象
from bson.objectid import ObjectId
collection.find_one({‘_id‘: ObjectId(‘5c2b18dedea5818bbd73b94c‘)})
  • 插入多行documents, 查询多行document， 查看collections有多少行document
from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime
connect = MongoClient(host=‘localhost‘, port=27017, username="root", password="123456",)

# 获取db
test_db = connect[‘test‘]

# 获取collection
collection = test_db[‘students‘]
documents = [{"author": "Mike","text": "Another post!","tags": ["bulk", "insert"], "date": datetime(2009, 11, 12, 11, 14)},
{"author": "Eliot", "title": "MongoDB is fun", "text": "and pretty easy too!", "date": datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}]
collection.insert_many(documents=documents)

# 通过条件过滤出多条document
documents = collection.find({"author": "Mike"})

# 解析document字段
print(documents, type(documents))
print(‘*‘*300)
for document in documents:
    print(document)
print(‘*‘*300)
result = collection.count_documents({‘author‘: ‘Mike‘})
print(result)
  • 范围比较查询
from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime

connect = MongoClient(host=‘localhost‘, port=27017, username="root", password="123456",)

# 获取db
test_db = connect[‘test‘]

# 获取collection
collection = test_db[‘students‘]

# 通过条件过滤时间小于datetime(2019, 1,1,15,40,3) 的document
documents = collection.find({"date": {"$lt": datetime(2019, 1,1,15,40,3)}}).sort(‘date‘)

# 解析document字段
print(documents, type(documents))
print(‘*‘*300)
for document in documents:
    print(document)
  • 创建索引
from pymongo import MongoClient
import pymongo
from datetime import datetime

connect = MongoClient(host=‘localhost‘, port=27017, username="root", password="123456",)
# 获取db
test_db = connect[‘test‘]
# 获取collection
collection = test_db[‘students‘]
# 创建字段索引
collection.create_index(keys=[("name", pymongo.DESCENDING)], unique=True)
# 查询索引
result = sorted(list(collection.index_information()))
print(result)
  • document修改
from pymongo import MongoClient
connect = MongoClient(host=‘localhost‘, port=27017, username="root", password="123456",)

# 获取db
test_db = connect[‘test‘]

# 获取collection
collection = test_db[‘students‘]
result = collection.update({‘name‘: ‘robby‘}, {‘$set‘: {"name": "Petter"}})
print(result)
注意：还有update_many()方法
  • document删除
from pymongo import MongoClient
connect = MongoClient(host=‘localhost‘, port=27017, username="root", password="123456",)

# 获取db
test_db = connect[‘test‘]

# 获取collection
collection = test_db[‘students‘]
result = collection.delete_one({‘name‘: ‘Petter‘})
print(result.deleted_count)
注意：还有delete_many()方法

4.MongoDB ODM 详解

  • MongoDB ODM 与 Django ORM使用方法类似；
  • MongoEngine是一个对象文档映射器，用Python编写，用于处理MongoDB；
  • MongoEngine提供的抽象是基于类的，创建的所有模型都是类；
# 安装mongoengine
pip install mongoengine
  • mongoengine使用的字段类型
BinaryField
BooleanField
ComplexDateTimeField
DateTimeField
DecimalField
DictField
DynamicField
EmailField
EmbeddedDocumentField
EmbeddedDocumentListField
FileField
FloatField
GenericEmbeddedDocumentField
GenericReferenceField
GenericLazyReferenceField
GeoPointField
ImageField
IntField
ListField:可以将自定义的文档类型嵌套
MapField
ObjectIdField
ReferenceField
LazyReferenceField
SequenceField
SortedListField
StringField
URLField
UUIDField
PointField
LineStringField
PolygonField
MultiPointField
MultiLineStringField
MultiPolygonField

5.使用mongoengine创建数据库连接

from mongoengine import connect

conn = connect(db=‘test‘, host=‘localhost‘, port=27017, username=‘root‘, password=‘123456‘, authentication_source=‘admin‘)
print(conn)

connect（db = None，alias =‘default‘，** kwargs ）；

  • db：要使用的数据库的名称，以便与connect兼容；
  • host ：要连接的mongod实例的主机名；
  • port ：运行mongod实例的端口；
  • username：用于进行身份验证的用户名；
  • password：用于进行身份验证的密码；
  • authentication_source ：要进行身份验证的数据库；

构建文档模型，插入数据

from mongoengine import connect,                         Document,                         StringField,                        IntField,                         FloatField,                        ListField,                         EmbeddedDocumentField,                        DateTimeField,                         EmbeddedDocument
from datetime import datetime

# 嵌套文档
class Score(EmbeddedDocument):
    name = StringField(max_length=50, required=True)
    value = FloatField(required=True)

class Students(Document):
    choice =  ((‘F‘, ‘female‘),
               (‘M‘, ‘male‘),)
    name = StringField(max_length=100, required=True, unique=True)
    age = IntField(required=True)
    hobby = StringField(max_length=100, required=True, )
    gender = StringField(choices=choice, required=True)
    # 这里使用到了嵌套文档，这个列表中的每一个元素都是一个字典，因此使用嵌套类型的字段
    score = ListField(EmbeddedDocumentField(Score))
    time = DateTimeField(default=datetime.now())

if __name__ == ‘__main__‘:
    connect(db=‘test‘, host=‘localhost‘, port=27017, username=‘root‘, password=‘123456‘, authentication_source=‘admin‘)
    math_score = Score(name=‘math‘, value=94)
    chinese_score = Score(name=‘chinese‘, value=100)
    python_score = Score(name=‘python‘, value=99)

    for i in range(10):
        students = Students(name=‘robby{}‘.format(i), age=int(‘{}‘.format(i)), hobby=‘read‘, gender=‘M‘, score=[math_score, chinese_score, python_score])
        students.save()

查询数据

from mongoengine import connect,                         Document,                         StringField,                        IntField,                         FloatField,                        ListField,                         EmbeddedDocumentField,                        DateTimeField,                         EmbeddedDocument
from datetime import datetime

# 嵌套文档
class Score(EmbeddedDocument):
    name = StringField(max_length=50, required=True)
    value = FloatField(required=True)

class Students(Document):
    choice =  ((‘F‘, ‘female‘),
               (‘M‘, ‘male‘),)

    name = StringField(max_length=100, required=True, unique=True)
    age = IntField(required=True)
    hobby = StringField(max_length=100, required=True, )
    gender = StringField(choices=choice, required=True)
    # 这里使用到了嵌套文档，这个列表中的每一个元素都是一个字典，因此使用嵌套类型的字段
    score = ListField(EmbeddedDocumentField(Score))
    time = DateTimeField(default=datetime.now())

if __name__ == ‘__main__‘:
    connect(db=‘test‘, host=‘localhost‘, port=27017, username=‘root‘, password=‘123456‘, authentication_source=‘admin‘)

    first_document = Students.objects.first()

    all_document = Students.objects.all()

    # 如果只有一条，也可以使用get
    specific_document = Students.objects.filter(name=‘robby3‘)

    print(first_document.name, first_document.age, first_document.time)

    for document in all_document:
        print(document.name)

    for document in specific_document:
        print(document.name, document.age)

修改、更新、删除数据

from mongoengine import connect,                         Document,                         StringField,                        IntField,                         FloatField,                        ListField,                         EmbeddedDocumentField,                        DateTimeField,                         EmbeddedDocument
from datetime import datetime

# 嵌套文档
class Score(EmbeddedDocument):
    name = StringField(max_length=50, required=True)
    value = FloatField(required=True)

class Students(Document):
    choice =  ((‘F‘, ‘female‘),
               (‘M‘, ‘male‘),)

    name = StringField(max_length=100, required=True, unique=True)
    age = IntField(required=True)
    hobby = StringField(max_length=100, required=True, )
    gender = StringField(choices=choice, required=True)
    # 这里使用到了嵌套文档，这个列表中的每一个元素都是一个字典，因此使用嵌套类型的字段
    score = ListField(EmbeddedDocumentField(Score))
    time = DateTimeField(default=datetime.now())

if __name__ == ‘__main__‘:
    connect(db=‘test‘, host=‘localhost‘, port=27017, username=‘root‘, password=‘123456‘, authentication_source=‘admin‘)

    specific_document = Students.objects.filter(name=‘robby3‘)
    specific_document.update(set__age=100)
    specific_document.update_one(set__age=100)

    for document in specific_document:
        document.name = ‘ROBBY100‘
        document.save()

    for document in specific_document:
        document.delete()
  • all()：返回所有文档；
  • all_fields()：包括所有字段；
  • as_pymongo()：返回的不是Document实例 而是pymongo值；
  • average()：平均值超过指定字段的值；
  • batch_size()：限制单个批次中返回的文档数量；
  • clone()：创建当前查询集的副本；
  • comment()：在查询中添加注释；
  • count()：计算查询中的选定元素；
  • create()：创建新对象，返回保存的对象实例；
  • delete()：删除查询匹配的文档；
  • distinct()：返回给定字段的不同值列表；

嵌入式文档查询的方法

  • count()：列表中嵌入文档的数量，列表的长度；
  • create()：创建新的嵌入式文档并将其保存到数据库中；
  • delete()：从数据库中删除嵌入的文档；
  • exclude(** kwargs )：通过使用给定的关键字参数排除嵌入的文档来过滤列表；
  • first()：返回列表中的第一个嵌入文档；
  • get()：检索由给定关键字参数确定的嵌入文档；
  • save()：保存祖先文档；
  • update()：使用给定的替换值更新嵌入的文档；

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原作者 https://www.cnblogs.com/wefeng/p/11503102.html

原文地址：https://www.cnblogs.com/tangsong41/p/12443989.html

时间： 2024-08-01 13:44:29

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python 操作mongoDB数据库

网上关于python 操作mongoDB的相关文章相对不是很多,并且质量也不是很高!下面给出一个完整的 增删改查示例程序! #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import pymongo import re connection = pymongo.MongoClient('10.38.164.80',27017) tdb = connection.test collection = tdb.article #插入数据 try: insert_d

Python 操作 mongodb 数据库

原文地址:https://serholiu.com/python-mongodb 这几天在学习Python Web开发,于 是做准备做一个博客来练练手,当然,只是练手的,博客界有WordPress这样的好玩意儿,何必还自己造车呢?决定使用Tornado这个框架,然后数 据库方面决定顺便熟悉一下MongoDB这样的非关系型数据库.Python让我觉得轻松,再和MongoDB搭配上,那感觉真是好. 下面就谈谈Python操作MongoDB的一些基本用法,先介绍一下MongoDB,这是现在风头正劲的N

python操作MongoDB部分翻译

python操作MongoDB http://api.mongodb.org/python/current/index.html This tutorial is intended as an introduction to working with MongoDB and PyMongo . Prerequisites[前提条件] Before we start, make sure that you have the PyMongo distribution installed . In t

Python删除mongodb数据库和用户，查看Python操作mongodb的方法

#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 from pymongo import MongoClient client = MongoClient('192.168.6.243', 27017) db=client['admin'] db.authenticate('root','123456') #help(db) #查看python操作mongodb的方法 for i in range(2,900): try: db = client['s%s' % i] db

Fedora上使用Python操作MongoDB学习笔记

1. 创建Python虚拟环境 Fedora中已经安装有Python2和Python3,可执行文件的目录在/usr/bin/目录下,其中软连接为 python->python2 python2->python2.x python3->python3.x 接下来采用Python3来操作MongoDB,因此为不污染原有的系统环境,以及隔离此特定应用,采用Python虚拟环境的方式. 创建虚拟环境 语法 $ python3 -m venv /path/to/new/virtual/enviro

python操作MONGODB数据库，提取部分数据再存储

目标:从一个数据库中提取几个集合中的部分数据,组合起来一共一万条.几个集合,不足一千条数据的集合就全部提取,够一千条的就用一万减去不足一千的,再除以大于一千的集合个数,得到的值即为所需提取文档的个数.从每个集合中提取的数据存放到新的对应集合中,新集合名称为原先集合加"_col". 用到相关技术点: 操作MONGODB: 先通过IP和端口号连接到MONGODB所在的机器,得到一个MONGODB客户端对象,然后认证某个数据库的账号密码连接到该数据库,得到一个该数据库的对象.一个数据库下有很

python操作mongodb数据库

目录[-] conn = pymongo.Connection(host=“192.168.1.202”) # 连接指定IP的数据库 db.users.save(u) # 用 save 也可以插入 更新指定一条记录 更新多条记录 update() 有几个参数需要注意: remove() 用于删除单个或全部文档,删除后的文档无法恢复. 查询 age 小于 15 的 查询 name 等于 user8 的 获取查询的一个 select name, age from users where age =

Python操作Mongodb

MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统. 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能. MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 1.创建连接 import pymongo client = pymongo.MongoClient('mongodb:/

Python操作MongoDB(PyMongo模块的使用)

学习笔记,用作数据库查询,原文参考 1 #!/usr/bin/env python 2 #coding:utf-8 3 # Author: --<qingfengkuyu> 4 # Purpose: MongoDB的使用 5 # Created: 2014/4/14 6 #32位的版本最多只能存储2.5GB的数据(NoSQLFan:最大文件尺寸为2G,生产环境推荐64位) 7 8 import pymongo 9 import datetime 10 import random 11 12 #