浅析Python与Mongodb数据库之间的操作方法

MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一，使用的数据类型 BSON（类似 JSON）。

1. 安装Mongodb和pymongo

 

Mongodb的安装和配置

Mongodb的安装教程请网上搜索, 安装完成后,    进行以下配置过程:

1.1 创建目录, 该目录为Mongodb数据文件的存放目录:

*注: 本人使用的不是root用户, 所以修改目录的拥有者. *

1. sudo mkdir /data
2. sudo chown -R python:python /data
3. mkdir /data/db

1.2 分别执行命令:

第一条命令为指定端口和保存路径, 第二条为运行mongodb数据库.

1. mongod --port 27017 --dbpath /data/db
2. mongo --port 27017

1.3 安装pymongo

sudo pip3 install pymongo

2. 连接数据库、指定数据库、指定集合、插入数据:

 

mongodb存储数据以键值形式, 因此在Python中使用字段插入数据.

1. import pymongo
2. #连接mongodb
3. client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
4. #指定数据库
5. db = client.test4
6. #指定集合
7. collection = db.students
8. #数据
9. student1 = {
10. 'id': '201801',
11. 'name': 'Jack',
12. 'age': 20,
13. 'gender': 'male'
14. }
15. student2 = {
16. 'id': '201802',
17. 'name': 'Tom',
18. 'age': 22,
19. 'gender': 'male'
20. }
21. student3 = {
22. 'id': '201803',
23. 'name': 'Rose',
24. 'age': 21,
25. 'gender': 'female'
26. }
27. student4 = {
28. 'id': '201804',
29. 'name': 'Mike',
30. 'age': 20,
31. 'gender': 'female'
32. }
33. student5 = {
34. 'id': '201805',
35. 'name': 'Ray',
36. 'age': 20,
37. 'gender': 'female'
38. }
39. student6 = {
40. 'id': '201806',
41. 'name': 'Alan',
42. 'age': 21,
43. 'gender': 'male'
44. }
45. #插入一条数据
46. result1 = collection.insert_one(student1)
47. print(result1)
48. print(result1.inserted_id)
49. # #插入多条数据
50. result2 = collection.insert_many([student2, student3, student4, student5, student6])
51. print(result2)
52. print(result2.inserted_ids)

运行结果:

insert方法:

5b3a1942971951218d41c02b
[ObjectId('5b3a1942971951218d41c02c'), ObjectId('5b3a1942971951218d41c02d')]

官方推荐:

1. <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x7fa4cc363ec8>
2. 5b3a1942971951218d41c02e
3. <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x7fa4cc363f08>
4. [ObjectId('5b3a1942971951218d41c02f'), ObjectId('5b3a1942971951218d41c030')]

3. 查询、计数、排序、偏移:

 

1. import pymongo
2. from bson.objectid import ObjectId
3. client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
4. db = client.test4
5. collection = db.students
6. #查询一条数据
7. print('单条数据','='*50)
8. result = collection.find_one({'name': 'Jack'})
9. print(result)
10. print('多条数据','='*50)
11. #查询多条数据
12. for res in collection.find({'age': {'$mod': [5, 0]}}):
13. print(res)
14. #计数
15. print('计数','='*50)
16. count = collection.find({'age': {'$mod': [5, 0]}}).count()
17. print(count)
18. #排序
19. print('排序','='*50)
20. results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) #升序, pymongo.DESCENDING为降序
21. print([result['name'] for result in results])
22. #偏移
23. print('偏移','='*50)
24. results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2) #偏移2位,忽略前两个数据
25. print([result['name'] for result in results])
26. results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2) #只输出2个数据
27. print([result['name'] for result in results])
28. find({‘age': {'$mod': [5, 0]}}): 表示查找年龄取余5余0的值. 还有很多比较符号, 请百度.

运行结果:

1. 单条数据 ==================================================
2. {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
3. 多条数据 ==================================================
4. {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
5. {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02e'), 'id': '201804', 'name': 'Mike', 'age': 20, 'gender': 'female'}
6. {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02f'), 'id': '201805', 'name': 'Ray', 'age': 20, 'gender': 'female'}
7. 计数 ==================================================
8. 3
9. 排序 ==================================================
10. ['Alan', 'Jack', 'Mike', 'Ray', 'Rose', 'Tom']
11. 偏移 ==================================================
12. ['Mike', 'Ray', 'Rose', 'Tom']
13. ['Mike', 'Ray']

4. 更新:

 

4.1  不使用$set更新数据:

1. import pymongo
2. from bson.objectid import ObjectId
3. client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
4. db = client.test4
5. collection = db.students
6. #修改
7. condition = {'name': 'Jack'}
8. student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
9. print('更新前: ', student)
10. student['age'] = 22 #修改年龄
11. result = collection.update(condition, student) #将修改后的student替换condition
12. print('更新后', collection.find_one(condition))
13. #更新的返回值
14. print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数

运行结果:

1. 更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
2. 更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 22, 'gender': 'male'}
3. {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

4.2  使用$set更新数据:

1. import pymongo
2. from bson.objectid import ObjectId
3. client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
4. db = client.test4
5. collection = db.students
6. #使用$set更新
7. condition = {'name': 'Jack'}
8. student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
9. print('更新前: ', student)
10. student['age'] = 23 #修改年龄
11. result = collection.update(condition, {'$set': student}) #将修改后的student替换condition, $set为重点
12. print('更新后', collection.find_one(condition))
13. #更新的返回值
14. print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数

运行结果:

1. 更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 22, 'gender': 'male'}
2. 更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 23, 'gender': 'male'}
3. {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

比较使用和不适用$set更新数据, 发现此时并没有什么区别.

下面介绍区别所在:

4.3  区别

1. import pymongo
2. from bson.objectid import ObjectId
3. client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
4. db = client.test4
5. collection = db.students
6. #使用和不使用$set更新的区别
7. print('使用: ')
8. condition = {'name': 'Jack'}
9. student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
10. print('更新前: ', student)
11. student = {
12. 'id': '201803',
13. 'name': 'Jack',
14. 'age': 20,
15. 'gender': 'female',
16. 'mother': "Jack's mother"
17. }
18. result = collection.update(condition, {'$set': student}) #将修改后的student替换condition
19. print('更新后', collection.find_one(condition))
20. #更新的返回值
21. print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数
22. #分割线
23. print()
24. print('='*20, '分割线', '='*20)
25. print()
26. print('不使用: ')
27. condition = {'name': 'Jack'}
28. student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
29. print('更新前: ', student)
30. student = {
31. 'id': '201803',
32. 'name': 'Jack',
33. 'age': 20,
34. 'gender': 'female',
35. 'father': "Jack's father"
36. }
37. result = collection.update(condition, student) #将修改后的student替换condition
38. print('更新后', collection.find_one(condition))
39. #更新的返回值
40. print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数

运行结果:

使用:

1. 更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 23, 'gender': 'male'}
2. 更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201803', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'female', 'mother': "Jack's mother"}
3. {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

==================== 分割线 ====================

1. 不使用:
2. 更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201803', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'female', 'mother': "Jack's mother"}
3. 更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201803', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'female', 'father': "Jack's father"}
4. {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

分析上面运行结果, 可以发现使用$set时, 若更新数据有原数据没有的字段, 则将该字段加到原数据上(上例为新增了mother字段), 而不会删除任何字段. 相反, 若不使用set时, 将从原数据中删除更新数据没有的字段, 再加上新增字段(上例为删除了mother字段, 新增了father字段. 也可以理解为将原数据完全替换为更新数据)

4.4  update_one和update_many的区别:

1. import pymongo
2. from bson.objectid import ObjectId
3. client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
4. db = client.test4
5. collection = db.students
6. #官方推荐使用
7. #update_one和update_many的区别
8. print('update_one: ')
9. condition = {'age': {'$gt': 20}}
10. result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})
11. print(result)
12. print(result.matched_count, result.modified_count)
13. #分割线
14. print()
15. print('='*20, '分割线', '='*20)
16. print()
17. print('update_many: ')
18. condition = {'age': {'$gt': 20}}
19. result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
20. print(result)
21. print(result.matched_count, result.modified_count)

运行结果:

1. update_one:
2. <pymongo.results.UpdateResult object at 0x7f6cace0f9c8>
3. 1 1
4. ==================== 分割线 ====================
5. update_many:
6. <pymongo.results.UpdateResult object at 0x7f6cace0fa88>
7. 3 3
8. 12345678910
9. {‘age': {'$gt': 20}}为查找年龄大于20的, {‘inc': {‘age': 1}}为将年龄+1

5. 删除:

 

1. import pymongo
2. from bson.objectid import ObjectId
3. client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
4. db = client.test4
5. collection = db.students
6. #删除
7. result = collection.remove({'name': 'Jack'})
8. print(result)
9. #推荐使用
10. result = collection.delete_one({'age': {'$gt': 20}})
11. print(result.deleted_count)
12. result = collection.delete_many({'age': {'$gt': 20}})
13. print(result.deleted_count)

运行结果:

{'ok': 1, 'n': 1}
1
2

6. 其他

 

除了上述常用的之外, 还包括find_one_and_delete()查找后删除、find_one_and_replace()查找后替换, 有兴趣可以百度深入了解.

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python与Mongodb数据库之间的操作方法,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！