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Python的MongoDB模塊PyMongo操作方法集錦

 更新時間:2016年01月05日 17:42:13   作者:1angxi  
這篇文章主要介紹了Python的MongoDB模塊PyMongo操作方法集錦,包括數據的增刪查改以及索引等相關的基本操作,需要的朋友可以參考下

開始之前當然要導入模塊啦:

>>> import pymongo

下一步,必須本地mongodb服務器的安裝和啟動已經完成,才能繼續(xù)下去。

建立于MongoClient 的連接:

client = MongoClient('localhost', 27017)
# 或者
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

得到數據庫:

>>> db = client.test_database
# 或者
>>> db = client['test-database']

得到一個數據集合:

collection = db.test_collection
# 或者
collection = db['test-collection']

MongoDB中的數據使用的是類似Json風格的文檔:

>>> import datetime
>>> post = {"author": "Mike",
...     "text": "My first blog post!",
...     "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
...     "date": datetime.datetime.utcnow()}

插入一個文檔:

>>> posts = db.posts
>>> post_id = posts.insert_one(post).inserted_id
>>> post_id
ObjectId('...')

找一條數據:

>>> 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'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": "Eliot"})
>>>

通過ObjectId來查找:

>>> post_id
ObjectId(...)
>>> posts.find_one({"_id": post_id})
{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']}

不要轉化ObjectId的類型為String:

>>> post_id_as_str = str(post_id)
>>> posts.find_one({"_id": post_id_as_str}) # No result
>>>

如果你有一個post_id字符串,怎么辦呢?

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)})

多條插入:

>>> new_posts = [{"author": "Mike",
...        "text": "Another post!",
...        "tags": ["bulk", "insert"],
...        "date": datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)},
...       {"author": "Eliot",
...        "title": "MongoDB is fun",
...        "text": "and pretty easy too!",
...        "date": datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}]
>>> result = posts.insert_many(new_posts)
>>> result.inserted_ids
[ObjectId('...'), ObjectId('...')]

查找多條數據:

>>> for post in posts.find():
...  post
...
{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']}
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45), u'text': u'and pretty easy too!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Eliot', u'title': u'MongoDB is fun'}

當然也可以約束查找條件:

>>> for post in posts.find({"author": "Mike"}):
...  post
...
{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']}
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}

獲取集合的數據條數:

>>> posts.count()

或者說滿足某種查找條件的數據條數:

>>> posts.find({"author": "Mike"}).count()

范圍查找,比如說時間范圍:

>>> d = datetime.datetime(2009, 11, 12, 12)
>>> for post in posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author"):
...  print post
...
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45), u'text': u'and pretty easy too!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Eliot', u'title': u'MongoDB is fun'}
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}

$lt是小于的意思。

如何建立索引呢?比如說下面這個查找:

>>> 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"]


連接聚集

>>> account = db.Account
#或 
>>> account = db["Account"]

 

查看全部聚集名稱

>>> db.collection_names()

 

查看聚集的一條記錄

>>> 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({},{"UserName":1,"Email":1,"_id":0})
{u'UserName': u'libing', u'Email': u'libing@35.cn'}

 

查看聚集的多條記錄

>>> for item in db.Account.find():
    item
 

>>> for item in db.Account.find({"UserName":"libing"}):
    item["UserName"]

 

查看聚集的記錄統(tǒng)計

>>> db.Account.find().count()
 

>>> db.Account.find({"UserName":"keyword"}).count()

 

聚集查詢結果排序

>>> db.Account.find().sort("UserName") #默認為升序
>>> db.Account.find().sort("UserName",pymongo.ASCENDING)  #升序
>>> db.Account.find().sort("UserName",pymongo.DESCENDING) #降序

 

聚集查詢結果多列排序

>>> db.Account.find().sort([("UserName",pymongo.ASCENDING),("Email",pymongo.DESCENDING)])

 

添加記錄

>>> db.Account.insert({"AccountID":21,"UserName":"libing"})

 

修改記錄

>>> db.Account.update({"UserName":"libing"},{"$set":{"Email":"libing@126.com","Password":"123"}})

 

刪除記錄

>>> db.Account.remove()  -- 全部刪除
 

>>> db.Test.remove({"UserName":"keyword"})

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