菜鸟用Python操作MongoDB,看这一篇就够了!

delete_one()即删除第一条符合条件的数据,delete_many()即删除所有符合条件的数据。

MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储形式类似JSON对象,它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组,非常灵活。在这一节中,我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。

1.准备工作

在开始之前,请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务,并且安装好了Python的PyMongo库。

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这样就可以创建MongoDB的连接对象了。

另外,MongoClient的第一个参数host还可以直接传入MongoDB的连接字符串,它以mongodb开头,例如:

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

这也可以达到同样的连接效果。

2.指定数据集

MongoDB中可以建立多个数据库,接下来我们需要指定操作哪个数据库。这里我们以test数据库为例来说明,下一步需要在程序中指定要使用的数据库:

db = client.test

这里调用client的test属性即可返回test数据库。当然,我们也可以这样指定:

db = client['test']

这两种方式是等价的。

3.指定集合

MongoDB的每个数据库又包含许多集合(collection),它们类似于关系型数据库中的表。

下一步需要指定要操作的集合,这里指定一个集合名称为students。与指定数据库类似,指定集合也有两种方式:

collection = db.students

collection = db['students']

这样我们便声明了一个Collection对象。

4.插入数据

接下来,便可以插入数据了。对于students这个集合,新建一条学生数据,这条数据以字典形式表示:

这里指定了学生的学号、姓名、年龄和性别。接下来,直接调用collection的insert()方法即可插入数据,代码如下:

result = collection.insert(student) print(result)

在MongoDB中,每条数据其实都有一个_id属性来唯一标识。如果没有显式指明该属性,MongoDB会自动产生一个ObjectId类型的_id属性。insert()方法会在执行后返回_id值。

运行结果如下:

5932a68615c2606814c91f3d

当然,我们也可以同时插入多条数据,只需要以列表形式传递即可,示例如下:

返回结果是对应的_id的集合:

实际上,在PyMongo 3.x版本中,官方已经不推荐使用insert()方法了。当然,继续使用也没有什么问题。官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法来分别插入单条记录和多条记录,示例如下:

运行结果如下:

与insert()方法不同,这次返回的是InsertOneResult对象,我们可以调用其inserted_id属性获取_id。

对于insert_many()方法,我们可以将数据以列表形式传递,示例如下:

运行结果如下:

该方法返回的类型是InsertManyResult,调用inserted_ids属性可以获取插入数据的_id列表。

5.查询数据库

插入数据后,我们可以利用find_one()或find()方法进行查询,其中find_one()查询得到的是单个结果,find()则返回一个生成器对象。示例如下:

这里我们查询name为Mike的数据,它的返回结果是字典类型,运行结果如下:

可以发现,它多了_id属性,这就是MongoDB在插入过程中自动添加的。

此外,我们也可以根据ObjectId来查询,此时需要使用bson库里面的objectid:

其查询结果依然是字典类型,具体如下:

当然,如果查询结果不存在,则会返回None。

对于多条数据的查询,我们可以使用find()方法。例如,这里查找年龄为20的数据,示例如下:

运行结果如下:

返回结果是Cursor类型,它相当于一个生成器,我们需要遍历取到所有的结果,其中每个结果都是字典类型。

如果要查询年龄大于20的数据,则写法如下:

results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})

这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了,而是一个字典,其键名为比较符号$gt,意思是大于,键值为20。这里将比较符号归纳为下表。

另外,还可以进行正则匹配查询。例如,查询名字以M开头的学生数据,示例如下:

results = collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}})

这里使用$regex来指定正则匹配,^M.*代表以M开头的正则表达式。

这里将一些功能符号再归类为下表。

6.查询计数

要统计查询结果有多少条数据,可以调用count()方法。比如,统计所有数据条数:

count = collection.find().count() print(count)

或者统计符合某个条件的数据:

运行结果是一个数值,即符合条件的数据条数。

7.数据排序

排序时,直接调用sort()方法,并在其中传入排序的字段及升降序标志即可。示例如下:

运行结果如下:

['Harden', 'Jordan', 'Kevin', 'Mark', 'Mike']

这里我们调用pymongo.ASCENDING指定升序。如果要降序排列,可以传入pymongo.DESCENDING。

8.数据的偏移

在某些情况下,我们可能想只取某几个元素,这时可以利用skip()方法偏移几个位置,比如偏移2,就忽略前两个元素,得到第三个及以后的元素:

运行结果如下:

['Kevin', 'Mark', 'Mike']

另外,还可以用limit()方法指定要取的结果个数,示例如下:

运行结果如下:

['Kevin', 'Mark']

如果不使用limit()方法,原本会返回三个结果,加了限制后,会截取两个结果返回。

值得注意的是,在数据库数量非常庞大的时候,如千万、亿级别,最好不要使用大的偏移量来查询数据,因为这样很可能导致内存溢出。此时可以使用类似如下操作来查询:

这时需要记录好上次查询的_id。

9.更新数据库

对于数据更新,我们可以使用update()方法,指定更新的条件和更新后的数据即可。例如:

这里我们要更新name为Kevin的数据的年龄:首先指定查询条件,然后将数据查询出来,修改年龄后调用update()方法将原条件和修改后的数据传入。

运行结果如下:

{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

返回结果是字典形式,ok代表执行成功,nModified代表影响的数据条数。

另外,我们也可以使用$set操作符对数据进行更新,代码如下:

result = collection.update(condition, {'$set': student})

这样可以只更新student字典内存在的字段。如果原先还有其他字段,则不会更新,也不会删除。而如果不用$set的话,则会把之前的数据全部用student字典替换;如果原本存在其他字段,则会被删除。

另外,update()方法其实也是官方不推荐使用的方法。这里也分为update_one()方法和update_many()方法,用法更加严格,它们的第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名,示例如下:

这里调用了update_one()方法,第二个参数不能再直接传入修改后的字典,而是需要使用{'$set': student}这样的形式,其返回结果是UpdateResult类型。然后分别调用matched_count和modified_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:

我们再看一个例子:

这里指定查询条件为年龄大于20,然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}},也就是年龄加1,执行之后会将第一条符合条件的数据年龄加1。

运行结果如下:

可以看到匹配条数为1条,影响条数也为1条。

如果调用update_many()方法,则会将所有符合条件的数据都更新,示例如下:

这时匹配条数就不再为1条了,运行结果如下:

可以看到,这时所有匹配到的数据都会被更新。

10.数据删除

删除操作比较简单,直接调用remove()方法指定删除的条件即可,此时符合条件的所有数据均会被删除。示例如下:

运行结果如下:

另外,这里依然存在两个新的推荐方法——delete_one()和delete_many()。示例如下:

运行结果如下:

delete_one()即删除第一条符合条件的数据,delete_many()即删除所有符合条件的数据。它们的返回结果都是DeleteResult类型,可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数。

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