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MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。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。
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)。
目录
首先需要安装mongoDB,安装过程就不详细赘述了🎈🎈
然后python 要连接 MonGoDB 需要 MongoDB 驱动,用pip安装
pip install pymongo
以下内容均来自牛客网(一个对新手非常友好的网站,里面内容多,包含刷题、面试等资料) 笔者略作更改,希望能帮助到大家!!
MongoDB 中的一个文档类似 sql 表中的一条记录。
集合中插入文档使用 insert_one() 方法,该方法的第一参数是字典 name => value 对。
例:向 sites 集合中插入文档
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]mydict = { "name": "NOWCODER", "alexa": "10000", "url": "https://www.nowcoder.com" }x = mycol.insert_one(mydict) print(x)print(x)
结果如下:
insert_one() 方法返回 InsertOneResult 对象,该对象包含 inserted_id 属性,它是插入文档的 id 值。
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')mydb = myclient['nowcoderdb']mycol = mydb["sites"]mydict = { "name": "Google", "alexa": "1", "url": "Https://www.google.com" }x = mycol.insert_one(mydict)print(x.inserted_id)
结果如下:
5b2369cac315325f3698a1cf
集合中插入多个文档使用 insert_many() 方法,该方法的第一参数是字典列表。
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]mylist = [ { "name": "Taobao", "alexa": "100", "url": "https://www.taobao.com" }, { "name": "QQ", "alexa": "101", "url": "https://www.qq.com" }, { "name": "Facebook", "alexa": "10", "url": "https://www.facebook.com" }, { "name": "知乎", "alexa": "103", "url": "https://www.zhihu.com" }, { "name": "GitHub", "alexa": "109", "url": "https://www.github.com" }]x = mycol.insert_many(mylist)# 输出插入的所有文档对应的 _id 值print(x.inserted_ids)
输出结果类似如下:
[ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb6'), ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb7'), ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb8'), ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb9'), ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbba')]
我们也可以自己指定 id,插入,以下实例我们在 site2 集合中插入数据,_id 为我们指定的:
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["site2"]mylist = [ { "_id": 1, "name": "NOWCODER", "cn_name": "牛客教程"}, { "_id": 2, "name": "Google", "address": "Google 搜索"}, { "_id": 3, "name": "Facebook", "address": "脸书"}, { "_id": 4, "name": "Taobao", "address": "淘宝"}, { "_id": 5, "name": "Zhihu", "address": "知乎"}]x = mycol.insert_many(mylist)# 输出插入的所有文档对应的 _id 值print(x.inserted_ids)
结果如下:
[1, 2, 3, 4, 5]
MongoDB 中使用了 find 和 find_one 方法来查询集合中的数据,它类似于 SQL 中的 SELECT 语句。
我们可以使用 find_one() 方法来查询集合中的一条数据。
例:查询 sites 文档中的第一条数据
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]x = mycol.find_one()print(x)
结果如下:
{'_id': ObjectId('5b23696ac315325f269f28d1'), 'name': 'NOWCODER', 'alexa': '10000', 'url': 'https://www.nowcoder.com'}
find() 方法可以查询集合中的所有数据,类似 SQL 中的 SELECT * 操作。
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]for x in mycol.find(): print(x)
{'_id': ObjectId('5b23696ac315325f269f28d1'), 'name': 'NOWCODER', 'alexa': '10000', 'url': 'https://www.nowcoder.com'}{'_id': ObjectId('5b2369cac315325f3698a1cf'), 'name': 'Google', 'alexa': '1', 'url': 'https://www.google.com'}{'_id': ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb6'), 'name': 'Taobao', 'alexa': '100', 'url': 'https://www.taobao.com'}{'_id': ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb7'), 'name': 'QQ', 'alexa': '101', 'url': 'https://www.qq.com'}{'_id': ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb8'), 'name': 'Facebook', 'alexa': '10', 'url': 'https://www.facebook.com'}{'_id': ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb9'), 'name': '知乎', 'alexa': '103', 'url': 'https://www.zhihu.com'}{'_id': ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbba'), 'name': 'Github', 'alexa': '109', 'url': 'https://www.github.com'}
我们可以使用 find() 方法来查询指定字段的数据,将要返回的字段对应值设置为 1。
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]for x in mycol.find({},{ "_id": 0, "name": 1, "alexa": 1 }): print(x)
结果如下:
{'name': 'NOWCODER', 'alexa': '10000'}{'name': 'Google', 'alexa': '1'}{'name': 'Taobao', 'alexa': '100'}{'name': 'QQ', 'alexa': '101'}{'name': 'Facebook', 'alexa': '10'}{'name': '知乎', 'alexa': '103'}{'name': 'Github', 'alexa': '109'}
我们可以在 find() 中设置参数来过滤数据。
例:查找 name 字段为 "NOWCODER" 的数据
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]myquery = { "name": "NOWCODER" }mydoc = mycol.find(myquery)for x in mydoc: print(x)
结果如下:
{'_id': ObjectId('5b23696ac315325f269f28d1'), 'name': 'NOWCODER', 'alexa': '10000', 'url': 'https://www.nowcoder.com'}
查询的条件语句中,我们还可以使用修饰符。
以下实例用于读取 name 字段中第一个字母 ASCII 值大于 "H" 的数据,大于的修饰符条件为 {"$gt": "H"} :
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]myquery = { "name": { "$gt": "H" } }mydoc = mycol.find(myquery)for x in mydoc: print(x)
结果如下:
{'_id': ObjectId('5b23696ac315325f269f28d1'), 'name': 'NOWCODER', 'alexa': '10000', 'url': 'https://www.nowcoder.com'}{'_id': ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb6'), 'name': 'Taobao', 'alexa': '100', 'url': 'https://www.taobao.com'}{'_id': ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb7'), 'name': 'QQ', 'alexa': '101', 'url': 'https://www.qq.com'}{'_id': ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb9'), 'name': '知乎', 'alexa': '103', 'url': 'https://www.zhihu.com'}
如果我们要对查询结果设置指定条数的记录可以使用 limit() 方法,该方法只接受一个数字参数。
例:返回 3 条文档记录
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]myresult = mycol.find().limit(3)# 输出结果for x in myresult: print(x)
结果只有三条了:
{'_id': ObjectId('5b23696ac315325f269f28d1'), 'name': 'NOWCODER', 'alexa': '10000', 'url': 'https://www.nowcoder.com'}{'_id': ObjectId('5b2369cac315325f3698a1cf'), 'name': 'Google', 'alexa': '1', 'url': 'https://www.google.com'}{'_id': ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb6'), 'name': 'Taobao', 'alexa': '100', 'url': 'https://www.taobao.com'}
我们可以在 MongoDB 中使用 update_one() 方法修改文档中的记录。该方法第一个参数为查询的条件,第二个参数为要修改的字段。如果查找到的匹配数据多余一条,则只会修改第一条。
例:将 alexa 字段的值 10000 改为 12345
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]myquery = { "alexa": "10000" }newvalues = { "$set": { "alexa": "12345" } }mycol.update_one(myquery, newvalues)# 输出修改后的 "sites" 集合for x in mycol.find(): print(x)
update_one() 方法只能修匹配到的第一条记录,如果要修改所有匹配到的记录,可以使用 update_many()。
以下实例将查找所有以 F 开头的 name 字段,并将匹配到所有记录的 alexa 字段修改为 123:
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]myquery = { "name": { "$regex": "^F" } }newvalues = { "$set": { "alexa": "123" } }x = mycol.update_many(myquery, newvalues)print(x.modified_count, "文档已修改")
sort() 方法可以指定升序或降序排序。
sort() 方法第一个参数为要排序的字段,第二个字段指定排序规则,1 为升序,-1 为降序,默认为升序。
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]mydoc = mycol.find().sort("alexa")for x in mydoc: print(x)
以上代码实现了对字段 alexa 按升序排序。
我们可以使用 delete_one() 方法来删除一个文档,该方法第一个参数为查询对象,指定要删除哪些数据。
例:删除 name 字段值为 "Taobao" 的文档
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]myquery = { "name": "Taobao" }mycol.delete_one(myquery)# 删除后输出for x in mycol.find(): print(x)
我们可以使用 delete_many() 方法来删除多个文档,该方法第一个参数为查询对象,指定要删除哪些数据。
例:删除所有 name 字段中以 F 开头的文档
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]myquery = { "name": {"$regex": "^F"} }x = mycol.delete_many(myquery)print(x.deleted_count, "个文档已删除")
结果如下:
1 个文档已删除
delete_many() 方法如果传入的是一个空的查询对象,则会删除集合中的所有文档:
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]x = mycol.delete_many({})print(x.deleted_count, "个文档已删除")
结果如下:
5 个文档已删除
我们可以使用 drop() 方法来删除一个集合。
以下实例删除了 customers 集合:
import pymongomyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["nowcoderdb"]mycol = mydb["sites"]mycol.drop()
如果删除成功 drop() 返回 true,如果删除失败(集合不存在)则返回 false。
来源地址:https://blog.csdn.net/knighthood2001/article/details/127063083
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本文标题: python操作MongoDB(插、查、改、排、删)
本文链接: https://lsjlt.com/news/388078.html(转载时请注明来源链接)
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