python 操作 mongodb

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pymongo 同步查找 MongoDB 数据库:

1.导库:

import pymongo from pymongo import * import pprint

2.创建连接实例:

#创建连接实例 #无密码连接方式
 client = pymongo.MongoClient('10.47.29.26', 27030) 
# client = MongoClient('mongodb://10.47.29.26:27030/') 

#或者这样 # 有密码连接 
 client =MongoClient('mongodb://chenruhai:11080226@localhost:27017/dbname')

3.获取数据库与集合连接实例对象(没有的话会自动创建)

# 获取数据库实例 
db = client.zfdb 

#或者通过函数方式访问: 
client.get_database("zfdb") # db = client['zfdb'] 

#获取集合
 test = db.test 
# test = db.get_collection("test")

4.插入文档:

插入一条文档:

person = {'name': 'zone1','sex':'boy'} 
person_id = test.insert_one(person).inserted_id 
#插入数据之后获取_id 
print(person_id) 
#insert_one()返回的是InsertOneResult对象,我们可以调用其inserted_id属性获取_id。

插入多条文档:

# 批量插入 
persons = [{'name': 'zone', 'sex': 'boy'}, {'name': 'zone', 'sex': 'boy1'}, {'name': 		 'qone', 'sex': 'girl'}, {'name': 'qone1', 'sex': 'girl'}] 
result = test.insert_many(persons) print(result.inserted_ids)

5.删除文档

#删除单挑记录,将会删除匹配到的第一条记录:

result1 = test.delete_one({'name': 'zone'}) pprint.pprint(result1)
#批量删除:(删除所有匹配到的满足条件的记录)

result1 = test.delete_many({'sex': 'girl'}) print(result1)

6.更新文档:

更新单条记录:

res = test.update_one({'name': 'zone'}, {'$set': {'sex': 'boy'}}) 
print(res.matched_count)

更新多条记录:

test.update_many({'sex': 'boy'}, {'$set': {'sex': 'girl'}})

7.查询文档:

查找单条记录,返回匹配到的第一条数据:

find_post = test.find_one({"name":"zone1"}) 
print("查找一条记录的结果:\n",find_post)
查找多条记录,可以添加查找条件:

find_posts = test.find({"sex": "girl"})
 #没有条件将是所有数据,这里得到所有sex为girl的数据 
print('\n',list(find_posts))

异步操作 mongodb 数据库----非常适合大量数据操作的情况

注:浏览之前请学习异步编程相关知识

导库:

import asyncio from motor.motor_asyncio 
import AsyncIOMotorClient from motor 
import * import pprint 
#以下是为了防止asyncio存在滞留进程 
import nest_asyncio 
nest_asyncio.apply()

1.创建数据库连接实例对象:

# 普通连接 
client = AsyncIOMotorClient('10.47.29.26',27030) 
# client = AsyncIOMotorClient('mongodb://localhost:27017') 

# 副本集连接 
# client = AsyncIOMotorClient('mongodb://host1,host2/?replicaSet=my-replicaset-name') 

# 密码连接 
# client =AsyncIOMotorClient('mongodb://username:password@10.47.29.26:27030/dbname')

2.获取数据库和集合连接对象


# 获取数据库 
db = client.zfdb 
# db = client['zfdb'] 

# 获取 collection 
collection = db.test_collection 
# collection = db['test']

3.插入文档:

增加一条记录:

async def do_insert(): 
	document = {'name': 'zone','sex':'boy'} 
	result = await db.test_collection.insert_one(document) 
	#需要插入多条文档在上面两行修改代码即可 
	print('result %s' % repr(result.inserted_id)) 

loop = asyncio.get_event_loop() 
loop.run_until_complete(do_insert())
批量增加记录:

async def do_insert(): 
	result = await db.test_collection.insert_many(
				[~~~~
					{'name': i, 'sex': str(i + 2)}for i in range(20)
				]) 
	print('inserted %d docs' % (len(result.inserted_ids),)) 

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_insert())

4.查询文档:

查找一条记录:

async def do_find_one(): 
	document = await db.test_collection.find_one({'name': 'zone'}) 	
	pprint.pprint(document)

loop = asyncio.get_event_loop() 
loop.run_until_complete(do_find_one())
查找多条记录--查找记录可以添加筛选条件:

async def do_find(): 
	cursor = db.test_collection.find({'name': {'$lt': 5}}).sort('i') 
	for document in await cursor.to_list(length=100):
		 pprint.pprint(document)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_find()) 
print("\n") 

# 添加筛选条件: 
# 添加筛选条件---排序、跳过、限制返回结果数 
async def do_find(): 
	cursor = db.test_collection.find({'name': {'$lt': 4}}) 
	# 在迭代之前修改查询 
	cursor.sort('name', -1).skip(1).limit(2) 
	#先按照name从大到小排序,跳过一条,限制输出前两条,原本应该输出四条 	
	async for document in cursor: 
		pprint.pprint(document) 

loop = asyncio.get_event_loop() 
loop.run_until_complete(do_find())

5.更新文档:

更新指定文档的字段,不会影响到其他无关的文档的内容:

async def do_update(): 
	coll = db.test_collection 
	result = await coll.update_one({'name': 0}, {'$set': {'sex': 'girl'}}) #更新操作 
	print('更新条数: %s ' % result.modified_count)
	new_document = await coll.find_one({'name': 0}) 
	print('更新结果为: %s' % pprint.pformat(new_document)) 

loop = asyncio.get_event_loop() 
loop.run_until_complete(do_update())

更新多条记录与此类似。

6.删除文档:

删除指定记录:

async def do_delete_many(): 
	coll = db.test_collection 
	n = await coll.count_documents({}) 
	print('删除前有 %s 条数据' % n) 
	result = await db.test_collection.delete_many({'name': {'$gte': 10}}) #删除条件 
	print('删除后 %s ' % (await coll.count_documents({}))) 

loop = asyncio.get_event_loop() 
loop.run_until_complete(do_delete_many())

7.统计文档

async def do_count(): 
	n = await db.test_collection.count_documents({}) 
	print('%s 条文档在集合中' % n) 
	n = await db.test_collection.count_documents({'name': {'$gt': 8}}) 
	print('%s 条文档在集合中,当 i > 8时' % n) 

loop = asyncio.get_event_loop() 
loop.run_until_complete(do_count())

8.替换文档:

与更新文档不同,替换文档是将所有内容替换掉,或者是留下某些内容;(包括字段与值)

async def do_replace(): 
	coll = db.test_collection 
	old_document = await coll.find_one({'name': 'zone'}) #寻找到目标文档 
	print('替换前: %s' % pprint.pformat(old_document)) 
	_id = old_document['_id'] #获取原文档的_id 
	result = await coll.replace_one({'_id': _id}, {'sex': 'hanson boy'}) #替换整条文档,在该文档中,原来的name字段将会消失 
	print('replaced %s document' % result.modified_count) 
	new_document = await coll.find_one({'_id': _id}) 
	print('替换后是: %s' % pprint.pformat(new_document))

 loop = asyncio.get_event_loop()
 loop.run_until_complete(do_replace())
  • Python

    Python 是一种面向对象、直译式电脑编程语言,具有近二十年的发展历史,成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库,能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简捷和清晰,尽量使用无异义的英语单词,与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样,它使用缩进来定义语句块。

    478 引用 • 648 回帖 • 409 关注
  • MongoDB

    MongoDB(来自于英文单词“Humongous”,中文含义为“庞大”)是一个基于分布式文件存储的数据库,由 C++ 语言编写。旨在为应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似 JSON 的 BSON 格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。

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