当前位置: 首页 > news >正文

Python MongoDB 基本操作

本文内容主要为使用Python 对Mongodb数据库的一些基本操作整理。

目录

安装类库

操作实例

引用类库

连接服务器

连接数据库

添加文档

添加单条

批量添加

查询文档

查询所有文档

查询部分文档

使用id查询

统计查询

排序

分页查询

更新文档

update_one方法

update_many方法

删除文档

delete_one方法

delete_many方法

总结


安装类库

打开命令行执行以下命令:

pip install pymongo

安装过程如下:

操作实例

引用类库

首先需要引入mongodb的操作类库,示例如下:

from pymongo import MongoClient

连接服务器

conn = MongoClient('localhost', 27017)

连接数据库

db = conn.mydb

添加文档

添加单条

使用insert_one()方法,添加一个学生记录。

示例如下:

from pymongo import MongoClientconn = MongoClient('localhost', 27017)db = conn.mydb
student = db.student
student.insert_one({'name': 'zhangsan', 'age': 20, 'gender': 1, 'address': '北京海淀区', 'isDel': 0})# 关闭
conn.close()

批量添加

使用insert_many()方法,添加多个学生记录。

示例如下:

from pymongo import MongoClientconn = MongoClient('localhost', 27017)db = conn.mydb
collection = db.student
# 批量
collection.insert_many([{'name': '李四', 'age': 18, 'gender': 0, 'address': '北京海淀区', 'isDel': 0},{'name': '王五', 'age': 21, 'gender': 1, 'address': '北京昌平区', 'isDel': 0},{'name': '赵六', 'age': 19, 'gender': 0, 'address': '北京朝阳区', 'isDel': 0}
])# 关闭
conn.close()

查询文档

使用查询方法,查询刚才插入的数据。根据查询条件不同分为以下类型。

查询所有文档

没有查询条件即查询集合中所有记录。

示例如下:

from pymongo import MongoClientconn = MongoClient('localhost', 27017)collection = conn.mydb.studentres = collection.find()
for row in res:print(row)print(type(row))conn.close()

执行结果:

 

查询部分文档

通过设置查询条件为小于20岁的学生,来查询符合条件的部分数据。

示例如下:

res = collection.find({'age': {'$gt': 20}})
for row in res:print(row)print(type(row))

执行结果:

 

使用id查询

使用id查询与mysql不同,需要使用id生成器来转化id字符串后在进行查询。

示例如下:

from bson.objectid import ObjectId
info = collection.find({'_id':ObjectId('666bbb5b8d4817f169319d61')})
print(info)
print(type(info))
print(info[0])

打印为对象类型,可获取其第一个元素。

执行结果:

 

统计查询

对符合查询条件的记录进行数量统计。

示例如下:

res = collection.count_documents({'age': {'$gte': 20}})
print(res)

执行结果:

3

排序

默认升序 pymongo.DESCENDING倒序。

示例如下:

import pymongo
from pymongo import MongoClientconn = MongoClient('localhost', 27017)collection = conn.mydb.student# 默认升序 pymongo.DESCENDING倒序
res = collection.find().sort('age', pymongo.DESCENDING)
for row in res:print(row)

分页查询

通过skip()和limit()方法实现分页。

示例如下:

from pymongo import MongoClientconn = MongoClient('localhost', 27017)collection = conn.mydb.studentres = collection.find().skip(2).limit(5)
for row in res:print(row)

更新文档

update_one方法

只会修改符合条件的第一条记录。

示例如下:

info = collection.update_one({'name': 'zhangsan'}, {'$set': {'name': '李雷'}})
print(info)

执行结果:

# 修改成功
# UpdateResult({'n': 1, 'nModified': 1, 'ok': 1.0, 'updatedExisting': True}, acknowledged=True)
# 没有找到符合记录,未修改
# UpdateResult({'n': 0, 'nModified': 0, 'ok': 1.0, 'updatedExisting': False}, acknowledged=True)

update_many方法

会修改所有符合条件的记录。

示例如下:

info = collection.update_many({'name': '李四'}, {'$set': {'name': '李武'}})
print(info)

执行结果:

UpdateResult({'n': 2, 'nModified': 2, 'ok': 1.0, 'updatedExisting': True}, acknowledged=True)

删除文档

删除文档也有两个方法。

delete_one方法

删除符合条件的第一条记录。

示例如下:

info = collection.delete_one({'name': '李雷'})
print(info)

delete_many方法

删除符合条件的所有记录。

示例如下:

info = collection.delete_many({'age': {'$gte': 20}})
print(info)

执行结果:

DeleteResult({'n': 2, 'ok': 1.0}, acknowledged=True)

总结

本文内容主要为使用Python 对Mongodb数据库的一些基本操作整理。

http://www.lryc.cn/news/375318.html

相关文章:

  • Node.js 入门:
  • java8 List的Stream流操作 (实用篇 三)
  • 机器学习python实践——数据“相关性“的一些补充性个人思考
  • MySQL——触发器(trigger)基本结构
  • 数字孪生定义及应用介绍
  • 数据赋能(122)——体系:数据清洗——技术方法、主要工具
  • 【SCAU数据挖掘】数据挖掘期末总复习题库简答题及解析——中
  • 2024年注册安全工程师报名常见问题汇总!
  • JRebel-JVMTI [FATAL] Couldn‘t write to C:\Users\中文用户名-完美解决
  • STM32基于DMA数据转运和AD多通道
  • 安卓应用开发——Android Studio中通过id进行约束布局
  • Elasticsearch过滤器(filter):原理及使用
  • Docker配置与使用详解
  • 触控MCU芯片(1):英飞凌PSoC第6代第7代
  • git pull报错:unable to pull from remote repository due to conflicting tag(s)
  • Python将字符串用特定字符分割并前面加序号
  • 【第16章】Vue实战篇之跨域解决
  • 【PB案例学习笔记】-22制作一个语音朗读金额小应用
  • glmark2代码阅读总结
  • 第 6 章 监控系统 | 监控套路 - 总结
  • VsCode中C文件调用其他C文件函数失败
  • css中content属性你了解多少?
  • JVM-GC-G1垃圾回收器
  • 【Ubuntu通用压力测试】Ubuntu16.04 CPU压力测试
  • Artix Linux 默认不使用 systemd
  • JVM-GC-CMS垃圾回收器
  • 【玩转google云】实战:如何在GKE上使用Helm安装和配置3节点的RabbitMQ集群
  • 【神经网络】深度神经网络
  • 机器学习算法 —— K近邻(KNN分类)
  • Thinkphp5内核流浪猫流浪狗宠物领养平台H5源码