Python3中使用PyMongo的方法详解

前言

本文主要给大家介绍的是关于在Python3使用PyMongo的方法,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细介绍:

MongoDB存储

在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作,在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务,另外安装好了Python的PyMongo库。

没有安装的朋友们可以参考:https://www.jianshu.com/p/c6eac5b9224e

本人对于Python学习创建了一个小小的学习圈子,为各位提供了一个平台,大家一起来讨论学习Python。欢迎各位到来Python学习群:960410445一起讨论视频分享学习。Python是未来的发展方向,正在挑战我们的分析能力及对世界的认知方式,因此,我们与时俱进,迎接变化,并不断的成长,掌握Python核心技术,才是掌握真正的价值所在。

连接MongoDB

连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient,一般来说传入MongoDB的IP及端口即可,第一个参数为地址host,第二个参数为端口port,端口如果不传默认是27017。

这样我们就可以创建一个MongoDB的连接对象了。

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

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

可以达到同样的连接效果。

指定数据库

MongoDB中还分为一个个数据库,我们接下来的一步就是指定要操作哪个数据库,在这里我以test数据库为例进行说明,所以下一步我们需要在程序中指定要使用的数据库。

db =client.test

调用client的test属性即可返回test数据库,当然也可以这样来指定:

db =client['test']

两种方式是等价的。

指定集合

MongoDB的每个数据库又包含了许多集合Collection,也就类似与关系型数据库中的表,下一步我们需要指定要操作的集合,在这里我们指定一个集合名称为students,学生集合。还是和指定数据库类似,指定集合也有两种方式。

collection =db.students

collection =db['students']

插入数据

接下来我们便可以进行数据插入了,对于students这个Collection,我们新建一条学生数据,以字典的形式表示:

在这里我们指定了学生的学号、姓名、年龄和性别,然后接下来直接调用collection的insert()方法即可插入数据。

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_id,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的_id值。

运行结果:

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:

返回的结果是对应的_id的集合,运行结果:

[ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]

实际上在PyMongo 3.X版本中,insert()方法官方已经不推荐使用了,当然继续使用也没有什么问题,官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法将插入单条和多条记录分开。

运行结果:

5932ab0f15c2606f0c1cf6c5

返回结果和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即可,示例如下:

insert_many()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,运行结果:

查询

插入数据后我们可以利用find_one()或find()方法进行查询,find_one()查询得到是单个结果,find()则返回多个结果。

在这里我们查询name为Mike的数据,它的返回结果是字典类型,运行结果:

可以发现它多了一个_id属性,这就是MongoDB在插入的过程中自动添加的。

我们也可以直接根据ObjectId来查询,这里需要使用bson库里面的ObjectId。

其查询结果依然是字典类型,运行结果:

{'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}

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,例如在这里查找年龄为20的数据,示例如下:

运行结果:

返回结果是Cursor类型,相当于一个生成器,我们需要遍历取到所有的结果,每一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}})

在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,这样便可以查询出所有年龄大于20的数据。

在这里将比较符号归纳如下表:

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.*'}})

在这里使用了$regex来指定正则匹配,^M.*代表以M开头的正则表达式,这样就可以查询所有符合该正则的结果。

在这里将一些功能符号再归类如下:

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190117A0EZ8400?refer=cp_1026
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