Python mongodb
Python mongodb
搞懂Python mongodb的基本操作
PyMongo
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），Python 要连接 MongoDB 需要 MongoDB 驱动，这里我们使用 PyMongo 驱动来连接。
pip 安装
pip 是一个通用的 Python 包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
安装 pymongo:
$ python -m pip3 install pymongo
也可以指定安装的版本:
$ python -m pip3 install pymongo==3.5.1
更新 pymongo 命令：
$ python -m pip3 install --upgrade pymongo easy_install 安装
旧版的 Python 可以使用 easy_install 来安装，easy_install 也是 Python 包管理工具。
$ python -m easy_install pymongo
更新 pymongo 命令：
$ python -m easy_install -U pymongo 测试 PyMongo
接下来我们可以创建一个测试文件 test_mongodb.py，代码如下：
import pymongo
执行以上代码文件，如果没有出现错误，表示安装成功。
创建数据库
创建数据库需要使用 MongoClient 对象，并且指定连接的 URL 地址和要创建的数据库名。
如下实例中，我们创建的数据库 testdb :
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
注意：在 MongoDB 中，数据库只有在内容插入后才会真正创建。
判断数据库是否已存在
我们可以读取 MongoDB 中的所有数据库，并判断指定的数据库是否存在：
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
dblist = myclient.list_database_names()
# dblist = myclient.database_names()
if "testdb" in dblist:
print("数据库已存在！")
创建集合
MongoDB 中的集合类似 SQL 的表。MongoDB 使用数据库对象来创建集合，实例如下：
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
注意：在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建!
判断集合是否已存在
我们可以读取 MongoDB 数据库中的所有集合，并判断指定的集合是否存在：
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
mydb = myclient['testdb']
collist = mydb. list_collection_names()
# collist = mydb.collection_names()
# 判断 sites 集合是否存在
if "sites" in collist:
print("集合已存在！")
注意：collection_names 在最新版本的 Python 中已废弃，Python3.7+ 之后的版本改为了 list_collection_names()。
插入文档
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。以下实例向 sites集合中插入文档：
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
mydict = { "name": "Lidihuo", "url": "https://www.lidihuo.com" }
x = mycol.insert_one(mydict)
返回 _id 字段
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 pymongo
myclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
mydb = myclient['testdb']
mycol = mydb["sites"]
mydict = { "name": "Google", "url": "https://www.google.com" }
x = mycol.insert_one(mydict)
print(x.inserted_id)
运行结果：
5f17ddeaf99e553262c65b88插入多个文档
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。
insert_many()方法，该方法的第一参数是字典列表。
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
mylist = [
{ "name": "Taobao","url": "https://www.taobao.com" },
{ "name": "QQ", "url": "https://www.qq.com" },
{ "name": "Facebook", "url": "https://www.facebook.com" },
{ "name": "知乎","url": "https://www.zhihu.com" },
{ "name": "Github","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)
insert_many() 方法返回 InsertManyResult 对象，该对象包含 inserted_ids 属性，该属性保存着所有插入文档的 id 值。
运行结果：
[ObjectId('5f17de561d5e8966224d5734'), ObjectId('5f17de561d5e8966224d5735'), ObjectId('5f17de561d5e8966224d5736'), ObjectId('5f17de561d5e8966224d5737'), ObjectId('5f17de561d5e8966224d5738')]插入指定 _id 的多个文档
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 pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["site2"]
mylist = [
{ "_id": 1, "name": "Lidihuo", "name": "立地货"},
{ "_id": 2, "name": "Google", "name": "Google 搜索"},
{ "_id": 3, "name": "Facebook", "name": "脸书"},
{ "_id": 4, "name": "Taobao", "name": "淘宝"},
{ "_id": 5, "name": "Zhihu", "name": "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)
执行结果：
[1, 2, 3, 4, 5] 查询文档
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。
查询一条数据
我们可以使用 find_one() 方法来查询集合中的一条数据。查询 sites 文档中的第一条数据：
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
x = mycol.find_one()
print(x)
运行结果：
{'_id': ObjectId('5f17ddd0b141d312e5c38e07'), 'name': 'Lidihuo', 'url': 'https://www.lidihuo.com'}查询集合中所有数据
find() 方法可以查询集合中的所有数据，类似 SQL 中的 SELECT * 操作。以下实例查找 sites 集合中的所有数据：
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
for x in mycol.find():
print(x)
运行结果：
{'_id': ObjectId('5f17ddd0b141d312e5c38e07'), 'name': 'Lidihuo', 'url': 'https://www.lidihuo.com'}
{'_id': ObjectId('5f17ddeaf99e553262c65b88'), 'name': 'Google', 'url': 'https://www.google.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5734'), 'name': 'Taobao', 'url': 'https://www.taobao.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5735'), 'name': 'QQ', 'url': 'https://www.qq.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5736'), 'name': 'Facebook', 'url': 'https://www.facebook.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5737'), 'name': '知乎', 'url': 'https://www.zhihu.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5738'), 'name': 'Github', 'url': 'https://www.github.com'} 查询指定字段的数据
我们可以使用 find() 方法来查询指定字段的数据，要查询的字段值设置为 1即可。
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
for x in mycol.find({},{ "_id": 0, "name": 1}):
print(x)
运行结果：
{'name': 'Lidihuo'}
{'name': 'Google'}
{'name': 'Taobao'}
{'name': 'QQ'}
{'name': 'Facebook'}
{'name': '知乎'}
{'name': 'Github'}
除了 _id 你不能在一个对象中同时指定 0 和 1，如果你设置了一个字段为 0，则其他都为 1，反之亦然。
以下实例除了 name 字段外，其他都返回：
以下实例除了 name 字段外，其他都返回：
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
for x in mycol.find({},{ "name": 0 }):
print(x)
运行结果：
{'_id': ObjectId('5f17ddd0b141d312e5c38e07'), 'url': 'https://www.lidihuo.com'}
{'_id': ObjectId('5f17ddeaf99e553262c65b88'), 'url': 'https://www.google.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5734'), 'url': 'https://www.taobao.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5735'), 'url': 'https://www.qq.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5736'), 'url': 'https://www.facebook.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5737'), 'url': 'https://www.zhihu.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5738'), 'url': 'https://www.github.com'} 根据指定条件查询
我们可以在 find() 中设置参数来过滤数据。
以下实例查找 name 字段为 "Lidihuo" 的数据
以下实例查找 name 字段为 "Lidihuo" 的数据
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": "Lidihuo" }
mydoc = mycol.find(myquery)
for x in mydoc:
print(x)
运行结果：
{'_id': ObjectId('5f17ddd0b141d312e5c38e07'), 'name': 'Lidihuo', 'url': 'https://www.lidihuo.com'}高级查询
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 {"$gt": "H"} :
以下实例用于读取 name 字段中第一个字母 ASCII 值大于 "H" 的数据，大于的修饰符条件为 {"$gt": "H"} :
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": { "$gt": "L" } }
mydoc = mycol.find(myquery)
for x in mydoc:
print(x)
使用正则表达式查询
我们还可以使用正则表达式作为修饰符。
正则表达式修饰符只用于搜索字符串的字段。
以下实例用于读取 name 字段中第一个字母为 "R" 的数据，正则表达式修饰符条件为 {"$regex": "^R"} :
正则表达式修饰符只用于搜索字符串的字段。
以下实例用于读取 name 字段中第一个字母为 "R" 的数据，正则表达式修饰符条件为 {"$regex": "^R"} :
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": { "$regex": "^L" } }
mydoc = mycol.find(myquery)
for x in mydoc:
print(x)
运行结果：
{'_id': ObjectId('5f17ddd0b141d312e5c38e07'), 'name': 'Lidihuo', 'url': 'https://www.lidihuo.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5734'), 'name': 'Taobao', 'url': 'https://www.taobao.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5735'), 'name': 'QQ', 'url': 'https://www.qq.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5737'), 'name': '知乎', 'url': 'https://www.zhihu.com'} 返回指定条数记录
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。
以下实例返回 3 条文档记录：
以下实例返回 3 条文档记录：
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
myresult = mycol.find().limit(3)
# 输出结果
for x in myresult:
print(x)
运行结果：
{'_id': ObjectId('5f17ddd0b141d312e5c38e07'), 'name': 'Lidihuo', 'url': 'https://www.lidihuo.com'}
{'_id': ObjectId('5f17ddeaf99e553262c65b88'), 'name': 'Google', 'url': 'https://www.google.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5734'), 'name': 'Taobao', 'url': 'https://www.taobao.com'} 修改文档
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于一条，则只会修改第一条。以下实例将 name 字段的值 Lidihuo 改为 LDH:
如果查找到的匹配数据多于一条，则只会修改第一条。以下实例将 name 字段的值 Lidihuo 改为 LDH:
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": "Lidihuo" }
newvalues = { "$set": { "name": "LDH" } }
mycol.update_one(myquery, newvalues)
# 输出修改后的 "sites" 集合
for x in mycol.find():
print(x)
运行结果：
{'_id': ObjectId('5f17ddd0b141d312e5c38e07'), 'name': 'LDH', 'url': 'https://www.lidihuo.com'}
{'_id': ObjectId('5f17ddeaf99e553262c65b88'), 'name': 'Google', 'url': 'https://www.google.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5734'), 'name': 'Taobao', 'url': 'https://www.taobao.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5735'), 'name': 'QQ', 'url': 'https://www.qq.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5736'), 'name': 'Facebook', 'url': 'https://www.facebook.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5737'), 'name': '知乎', 'url': 'https://www.zhihu.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5738'), 'name': 'Github', 'url': 'https://www.github.com'}
update_one() 方法只能修匹配到的第一条记录，如果要修改所有匹配到的记录，可以使用 update_many()。
以下实例将查找所有以 F 开头的 name 字段，并将匹配到所有记录的 name 字段修改为 Lidihuo:
以下实例将查找所有以 F 开头的 name 字段，并将匹配到所有记录的 name 字段修改为 Lidihuo:
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": { "$regex": "^L" } }
newvalues = { "$set": { "name": "Lidihuo" } }
x = mycol.update_many(myquery, newvalues)
print(x.modified_count, "文档已修改")
n class="brown">for x
in mycol.
find():
print(x)
运行结果：
1 文档已修改
{'_id': ObjectId('5f17ddd0b141d312e5c38e07'), 'name': 'Lidihuo', 'url': 'https://www.lidihuo.com'}
{'_id': ObjectId('5f17ddeaf99e553262c65b88'), 'name': 'Google', 'url': 'https://www.google.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5734'), 'name': 'Taobao', 'url': 'https://www.taobao.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5735'), 'name': 'QQ', 'url': 'https://www.qq.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5736'), 'name': 'Facebook', 'url': 'https://www.facebook.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5737'), 'name': '知乎', 'url': 'https://www.zhihu.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5738'), 'name': 'Github', 'url': 'https://www.github.com'} 排序
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。对字段 name 按升序排序：
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。对字段 name 按升序排序：
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
mydoc = mycol.find().sort("name")
for x in mydoc:
print(x)
运行结果：
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5736'), 'name': 'Facebook', 'url': 'https://www.facebook.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5738'), 'name': 'Github', 'url': 'https://www.github.com'}
{'_id': ObjectId('5f17ddeaf99e553262c65b88'), 'name': 'Google', 'url': 'https://www.google.com'}
{'_id': ObjectId('5f17ddd0b141d312e5c38e07'), 'name': 'Lidihuo', 'url': 'https://www.lidihuo.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5735'), 'name': 'QQ', 'url': 'https://www.qq.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5734'), 'name': 'Taobao', 'url': 'https://www.taobao.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5737'), 'name': '知乎', 'url': 'https://www.zhihu.com'}
对字段 name 按降序排序：
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
mydoc = mycol.find().sort("name", -1)
for x in mydoc:
print(x)
运行结果：
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5737'), 'name': '知乎', 'url': 'https://www.zhihu.com'} {'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5734'), 'name': 'Taobao', 'url': 'https://www.taobao.com'} {'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5735'), 'name': 'QQ', 'url': 'https://www.qq.com'} {'_id': ObjectId('5f17ddd0b141d312e5c38e07'), 'name': 'Lidihuo', 'url': 'https://www.lidihuo.com'} {'_id': ObjectId('5f17ddeaf99e553262c65b88'), 'name': 'Google', 'url': 'https://www.google.com'} {'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5738'), 'name': 'Github', 'url': 'https://www.github.com'} {'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5736'), 'name': 'Facebook', 'url': 'https://www.facebook.com'} 删除数据
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。
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": "Taobao" }
mycol.delete_one(myquery)
# 删除后输出
for x in mycol.find():
print(x)
运行结果：
{'_id': ObjectId('5f17ddd0b141d312e5c38e07'), 'name': 'Lidihuo', 'url': 'https://www.lidihuo.com'}
{'_id': ObjectId('5f17ddeaf99e553262c65b88'), 'name': 'Google', 'url': 'https://www.google.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5735'), 'name': 'QQ', 'url': 'https://www.qq.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5736'), 'name': 'Facebook', 'url': 'https://www.facebook.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5737'), 'name': '知乎', 'url': 'https://www.zhihu.com'}
{'_id': ObjectId('5f17de561d5e8966224d5738'), 'name': 'Github', 'url': 'https://www.github.com'} 删除多个文档
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。
删除所有 name 字段中以 F 开头的文档:
删除所有 name 字段中以 F 开头的文档:
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": {"$regex": "^F"} }
x = mycol.delete_many(myquery)
print(x.deleted_count, "个文档已删除")
运行结果：
1 个文档已删除 删除集合中的所有文档
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 pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
mycol = mydb["sites"]
x = mycol.delete_many({})
print(x.deleted_count, "个文档已删除")
运行结果：
5 个文档已删除 删除集合
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：
以下实例删除了 customers 集合：
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["testdb"]
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。