Python的MongoDB模块PyMongo操作方法集锦
发布时间:2020-12-16 20:10:50 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:开始之前当然要导入模块啦: import pymongo 下一步,必须本地mongodb服务器的安装和启动已经完成,才能继续下去。 建立于MongoClient 的连接: client = MongoClient('localhost',27017)# 或者client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') 得到数据
开始之前当然要导入模块啦: >>> import pymongo 下一步,必须本地mongodb服务器的安装和启动已经完成,才能继续下去。 建立于MongoClient 的连接: client = MongoClient('localhost',27017) # 或者 client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') 得到数据库: >>> db = client.test_database # 或者 >>> db = client['test-database'] 得到一个数据集合: collection = db.test_collection # 或者 collection = db['test-collection'] MongoDB中的数据使用的是类似Json风格的文档: >>> import datetime >>> post = {"author": "Mike",... "text": "My first blog post!",... "tags": ["mongodb","python","pymongo"],... "date": datetime.datetime.utcnow()} 插入一个文档: >>> posts = db.posts >>> post_id = posts.insert_one(post).inserted_id >>> post_id ObjectId('...') 找一条数据: >>> posts.find_one() {u'date': datetime.datetime(...),u'text': u'My first blog post!',u'_id': ObjectId('...'),u'author': u'Mike',u'tags': [u'mongodb',u'python',u'pymongo']} >>> posts.find_one({"author": "Mike"}) {u'date': datetime.datetime(...),u'pymongo']} >>> posts.find_one({"author": "Eliot"}) >>> 通过ObjectId来查找: >>> post_id ObjectId(...) >>> posts.find_one({"_id": post_id}) {u'date': datetime.datetime(...),u'pymongo']} 不要转化ObjectId的类型为String: >>> post_id_as_str = str(post_id) >>> posts.find_one({"_id": post_id_as_str}) # No result >>> 如果你有一个post_id字符串,怎么办呢? from bson.objectid import ObjectId # The web framework gets post_id from the URL and passes it as a string def get(post_id): # Convert from string to ObjectId: document = client.db.collection.find_one({'_id': ObjectId(post_id)}) 多条插入: >>> new_posts = [{"author": "Mike",... "text": "Another post!",... "tags": ["bulk","insert"],... "date": datetime.datetime(2009,11,12,14)},... {"author": "Eliot",... "title": "MongoDB is fun",... "text": "and pretty easy too!",10,45)}] >>> result = posts.insert_many(new_posts) >>> result.inserted_ids [ObjectId('...'),ObjectId('...')] 查找多条数据: >>> for post in posts.find(): ... post ... {u'date': datetime.datetime(...),u'pymongo']} {u'date': datetime.datetime(2009,14),u'text': u'Another post!',u'tags': [u'bulk',u'insert']} {u'date': datetime.datetime(2009,45),u'text': u'and pretty easy too!',u'author': u'Eliot',u'title': u'MongoDB is fun'} 当然也可以约束查找条件: >>> for post in posts.find({"author": "Mike"}): ... post ... {u'date': datetime.datetime(...),u'insert']} 获取集合的数据条数: >>> posts.count() 或者说满足某种查找条件的数据条数: >>> posts.find({"author": "Mike"}).count() 范围查找,比如说时间范围: >>> d = datetime.datetime(2009,12) >>> for post in posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author"): ... print post ... {u'date': datetime.datetime(2009,u'title': u'MongoDB is fun'} {u'date': datetime.datetime(2009,u'insert']} $lt是小于的意思。 如何建立索引呢?比如说下面这个查找: >>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["cursor"] u'BasicCursor' >>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["nscanned"] 建立索引: >>> from pymongo import ASCENDING,DESCENDING >>> posts.create_index([("date",DESCENDING),("author",ASCENDING)]) u'date_-1_author_1' >>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["cursor"] u'BtreeCursor date_-1_author_1' >>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["nscanned"] 连接聚集 >>> account = db.Account #或 >>> account = db["Account"]
查看全部聚集名称 >>> db.collection_names()
查看聚集的一条记录 >>> db.Account.find_one() >>> db.Account.find_one({"UserName":"keyword"})
查看聚集的字段 >>> db.Account.find_one({},{"UserName":1,"Email":1}) {u'UserName': u'libing',u'_id': ObjectId('4ded95c3b7780a774a099b7c'),u'Email': u'libing@35.cn'} >>> db.Account.find_one({},"Email":1,"_id":0}) {u'UserName': u'libing',u'Email': u'libing@35.cn'}
查看聚集的多条记录 >>> for item in db.Account.find(): item >>> for item in db.Account.find({"UserName":"libing"}): item["UserName"]
查看聚集的记录统计 >>> db.Account.find().count() >>> db.Account.find({"UserName":"keyword"}).count()
聚集查询结果排序 >>> db.Account.find().sort("UserName") #默认为升序 >>> db.Account.find().sort("UserName",pymongo.ASCENDING) #升序 >>> db.Account.find().sort("UserName",pymongo.DESCENDING) #降序
聚集查询结果多列排序 >>> db.Account.find().sort([("UserName",pymongo.ASCENDING),("Email",pymongo.DESCENDING)])
添加记录 >>> db.Account.insert({"AccountID":21,"UserName":"libing"})
修改记录 >>> db.Account.update({"UserName":"libing"},{"$set":{"Email":"libing@126.com","Password":"123"}})
删除记录 >>> db.Account.remove() -- 全部删除 >>> db.Test.remove({"UserName":"keyword"}) (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |