Python中如何操作Mongodb數據庫

本篇文章為大家展示了Python中如何操作Mongodb數據庫，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

1. 安裝Mongodb和pymongo

Mongodb的安裝和配置

Mongodb的安裝教程請網上搜索, 安裝完成后,    進行以下配置過程:

1.1 創建目錄, 該目錄為Mongodb數據文件的存放目錄:

*注: 本人使用的不是root用戶, 所以修改目錄的擁有者. *

sudo mkdir /data
sudo chown -R python:python /data
mkdir /data/db

1.2 分別執行命令:

第一條命令為指定端口和保存路徑, 第二條為運行mongodb數據庫.

mongod --port 27017 --dbpath /data/db
mongo --port 27017

1.3 安裝pymongo

sudo pip3 install pymongo

2. 連接數據庫、指定數據庫、指定集合、插入數據:

mongodb存儲數據以鍵值形式, 因此在Python中使用字段插入數據.

import pymongo
#連接mongodb
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
#指定數據庫
db = client.test4
#指定集合
collection = db.students
#數據
student1 = {
 'id': '201801',
 'name': 'Jack',
 'age': 20,
 'gender': 'male'
}
student2 = {
 'id': '201802',
 'name': 'Tom',
 'age': 22,
 'gender': 'male'
}
student3 = {
 'id': '201803',
 'name': 'Rose',
 'age': 21,
 'gender': 'female'
}
student4 = {
 'id': '201804',
 'name': 'Mike',
 'age': 20,
 'gender': 'female'
}
student5 = {
 'id': '201805',
 'name': 'Ray',
 'age': 20,
 'gender': 'female'
}
student6 = {
 'id': '201806',
 'name': 'Alan',
 'age': 21,
 'gender': 'male'
}
#插入一條數據
result1 = collection.insert_one(student1)
print(result1)
print(result1.inserted_id)
# #插入多條數據
result2 = collection.insert_many([student2, student3, student4, student5, student6])
print(result2)
print(result2.inserted_ids)

運行結果:

insert方法:

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

官方推薦:

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

3. 查詢、計數、排序、偏移:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#查詢一條數據
print('單條數據','='*50)
result = collection.find_one({'name': 'Jack'})
print(result)
print('多條數據','='*50)
#查詢多條數據
for res in collection.find({'age': {'$mod': [5, 0]}}):
 print(res)
#計數
print('計數','='*50)
count = collection.find({'age': {'$mod': [5, 0]}}).count()
print(count)
#排序
print('排序','='*50)
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) #升序, pymongo.DESCENDING為降序
print([result['name'] for result in results])
#偏移
print('偏移','='*50)
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2) #偏移2位,忽略前兩個數據
print([result['name'] for result in results])
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2) #只輸出2個數據
print([result['name'] for result in results])
find({‘age': {'$mod': [5, 0]}}): 表示查找年齡取余5余0的值. 還有很多比較符號, 請百度.

運行結果:

單條數據 ==================================================
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
多條數據 ==================================================
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02e'), 'id': '201804', 'name': 'Mike', 'age': 20, 'gender': 'female'}
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02f'), 'id': '201805', 'name': 'Ray', 'age': 20, 'gender': 'female'}
計數 ==================================================
3
排序 ==================================================
['Alan', 'Jack', 'Mike', 'Ray', 'Rose', 'Tom']
偏移 ==================================================
['Mike', 'Ray', 'Rose', 'Tom']
['Mike', 'Ray']

4. 更新:

4.1  不使用$set更新數據:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#修改
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #獲得滿足condition的數據
print('更新前: ', student)
student['age'] = 22 #修改年齡
result = collection.update(condition, student) #將修改后的student替換condition
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表執行成功, nModified代表影響的條數

運行結果:

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

4.2  使用$set更新數據:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#使用$set更新
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #獲得滿足condition的數據
print('更新前: ', student)
student['age'] = 23 #修改年齡
result = collection.update(condition, {'$set': student}) #將修改后的student替換condition, $set為重點
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表執行成功, nModified代表影響的條數

運行結果:

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

比較使用和不適用$set更新數據, 發現此時并沒有什么區別.

下面介紹區別所在:

4.3  區別

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#使用和不使用$set更新的區別
print('使用: ')
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #獲得滿足condition的數據
print('更新前: ', student)
student = {
 'id': '201803',
 'name': 'Jack',
 'age': 20,
 'gender': 'female',
 'mother': "Jack's mother"
}
result = collection.update(condition, {'$set': student}) #將修改后的student替換condition
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表執行成功, nModified代表影響的條數
#分割線
print()
print('='*20, '分割線', '='*20)
print()
print('不使用: ')
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #獲得滿足condition的數據
print('更新前: ', student)
student = {
 'id': '201803',
 'name': 'Jack',
 'age': 20,
 'gender': 'female',
 'father': "Jack's father"
}
result = collection.update(condition, student) #將修改后的student替換condition
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表執行成功, nModified代表影響的條數

運行結果:

使用:

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

==================== 分割線 ====================

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

分析上面運行結果, 可以發現使用$set時, 若更新數據有原數據沒有的字段, 則將該字段加到原數據上(上例為新增了mother字段), 而不會刪除任何字段. 相反, 若不使用set時, 將從原數據中刪除更新數據沒有的字段, 再加上新增字段(上例為刪除了mother字段, 新增了father字段. 也可以理解為將原數據完全替換為更新數據)

4.4  update_one和update_many的區別:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#官方推薦使用
#update_one和update_many的區別
print('update_one: ')
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
#分割線
print()
print('='*20, '分割線', '='*20)
print()
print('update_many: ')
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)

運行結果:

update_one: 
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x7f6cace0f9c8>
1 1
==================== 分割線 ====================
update_many: 
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x7f6cace0fa88>
3 3
12345678910
{‘age': {'$gt': 20}}為查找年齡大于20的, {‘inc': {‘age': 1}}為將年齡+1

5. 刪除:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#刪除
result = collection.remove({'name': 'Jack'})
print(result)
#推薦使用
result = collection.delete_one({'age': {'$gt': 20}})
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({'age': {'$gt': 20}})
print(result.deleted_count)

運行結果:

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

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