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Python操作MongoDB的示例分析

发表于:2024-11-26 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月26日,这篇文章给大家分享的是有关Python操作MongoDB的示例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。1、连接MongoDB需要使用Python第三方库pymon
千家信息网最后更新 2024年11月26日Python操作MongoDB的示例分析

这篇文章给大家分享的是有关Python操作MongoDB的示例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

1、连接MongoDB

需要使用Python第三方库pymongo来连接以及操作MongoDB,可以使用pip install pymongo进行安装。 可以使用下面代码来创建一个MongoDB的连接对象。

import pymongoclient = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)

一般来说传入两个参数就可以,第一个参数为地址host(默认是localhost)第二个参数为端口port(默认是27017)。
还有一种方法是host参数直接传入MongoDB的连接字符串,例如:

client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017')

2、指定(切换)数据库

db = client.test# 或者# db = client['test']

如果该数据库不存在,则自动创建,否则切换到指定数据库。 注意: 新创建的数据库,在没有插入数据之前在可视化工具里看不到。

3、指定(切换)集合

MongoDB的数据库中包含很多集合collection,类似于关系型数据库中的表,同样,我们可以使用下面和指定数据库类似的方式,指定要操作的集合。

collection = db.users# 或者collection = db['users']

4、插入数据

调用collection的insert_one()方法可以插入单条数据。

user = {    'name': 'tigeriaf',    'gender': 'male',    'age': 24}collection.insert_one(user)

MongoDB中,每条数据都有一个唯一的_id属性,如果没有显式的指明_idMongoDB会自动生成ObjectId类型的_id属性。

当然我们也可以插入多条数据,使用的是insert_many()方法,数据以列表形式传递。

user_list = [    {        'name': 'zhangsan',        'gender': 'male',        'age': 25    },    {        'name': 'lisi',        'gender': 'male',        'age': 24    },    {        'name': 'wangwu',        'gender': 'female',        'age': 24    }]collection.insert_many(user_list)

5、查询数据

通过find_one()find()方法进行数据的查询,find_one()查询返回单个结果,find()返回多个结果。

result = collection.find_one({'name': 'tigeriaf'})print(type(result), result)

我们查询的是nametigeriaf的数据,返回结果是字典类型,运行结果如下:

 {'_id': ObjectId('614be85f1cc0a98d6f034de7'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male'}

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({'gender': "male"})print(results)for result in results:    print(result)

运行结果如下:


{'_id': ObjectId('614be85f1cc0a98d6f034de7'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('614beb3ad0f17d253e2ef81c'), 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('614beb3ad0f17d253e2ef81d'), 'name': 'lisi', 'gender': 'male'}

返回结果是Cursor类型,我们可以遍历取到所有的结果。

6、统计查询

可以调用count()方法来统计查询结果的条数。

count = collection.find({'gender': "male"}).count()print(count)

7、结果排序

可以调用sort()方法对查询的数据进行排序。

results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)for result in results:    print(result)

运行结果如下:

{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0878'), 'name': 'lisi', 'gender': 'male', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf72ab1b973eae1b32fee'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0879'), 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0877'), 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male', 'age': 25}

8、偏移

在某些情况下我们可能只想获取某几条数据,可以使用skip()方法进行偏移操作,比如skip(2) ,就忽略前2条数据,得到第3条之后的数据。

results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)for result in results:    print(result)

运行结果如下:

{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0879'), 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0877'), 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male', 'age': 25}

另外还可以使用limit()方法限制结果个数。

results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(1).limit(2)for result in results:    print(result)

运行结果如下:

{'_id': ObjectId('614bf72ab1b973eae1b32fee'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0879'), 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 24}

9、更新数据

可以使用update_one()方法和update_many()方法对数据进行更新,update_one()方法更新一条数据,update_many()方法更新多条数据。

condition = {'name': 'wangwu'}user = collection.find_one(condition)user['age'] += 1result = collection.update_one(condition, {'$set': user})print(result)print(result.matched_count, result.modified_count)

在这里调用了update_one()方法修改namewangwu的数据,第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名,返回结果调用matched_countmodified_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:


1 1

调用update_many()方法会更新所有符合条件的数据。

condition = {'age': 24}result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})print(result)print(result.matched_count, result.modified_count)

上述代码指定了查询条件为age等于24,然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}} ,也就是age加1。

2 2

可以看到更新了多条数据。

10、删除数据

可以使用delete_one()方法和delete_many()方法删除数据,delete_one()方法删除一条数据,delete_many()方法删除多条数据。

result = collection.delete_one({'name': 'zhangsan'})print(result.deleted_count)result = collection.delete_many({'gender': "male"})print(result.deleted_count)

运行结果如下:

1
2

delete_one()删除的是第一条符合条件的数据,delete_many()删除的是所有符合条件的数据。

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