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        Python3中PyMongo的用法

        • 發布:Python培訓
        • 來源:Python練習題庫
        • 時間:2017-07-31 16:32

        MongoDB存儲

        在這里我們來看一下Python3下MongoDB的存儲操作,在本節開始之前請確保你已經安裝好了MongoDB并啟動了其服務,另外安裝好了Python的PyMongo庫。

        連接MongoDB

        連接MongoDB我們需要使用PyMongo庫里面的MongoClient,一般來說傳入MongoDB的IP及端口即可,第一個參數為地址host,第二個參數為端口port,端口如果不傳默認是27017。

        import pymongoclient = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)

        這樣我們就可以創建一個MongoDB的連接對象了。

        另外MongoClient的第一個參數host還可以直接傳MongoDB的連接字符串,以mongodb開頭,例如:

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

        可以達到同樣的連接效果。

        指定數據庫

        MongoDB中還分為一個個數據庫,我們接下來的一步就是指定要操作哪個數據庫,在這里我以test數據庫為例進行說明,所以下一步我們需要在程序中指定要使用的數據庫。

        db = client.test

        調用client的test屬性即可返回test數據庫,當然也可以這樣來指定:

        db = client['test']

        兩種方式是等價的。

        指定集合

        MongoDB的每個數據庫又包含了許多集合Collection,也就類似與關系型數據庫中的表,下一步我們需要指定要操作的集合,在這里我們指定一個集合名稱為students,學生集合。還是和指定數據庫類似,指定集合也有兩種方式。

        collection = db.students

        collection = db['students']

        插入數據

        接下來我們便可以進行數據插入了,對于students這個Collection,我們新建一條學生數據,以字典的形式表示:

        student = { 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}

        在這里我們指定了學生的學號、姓名、年齡和性別,然后接下來直接調用collection的insert()方法即可插入數據。

        result = collection.insert(student)print(result)

        在MongoDB中,每條數據其實都有一個_id屬性來唯一標識,如果沒有顯式指明_id,MongoDB會自動產生一個ObjectId類型的_id屬性。insert()方法會在執行后返回的_id值。

        運行結果:

        5932a68615c2606814c91f3d

        當然我們也可以同時插入多條數據,只需要以列表形式傳遞即可,示例如下:

        student1 = { 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}student2 = { 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}result = collection.insert([student1, student2])print(result)

        返回的結果是對應的_id的集合,運行結果:

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

        實際上在PyMongo 3.X版本中,insert()方法官方已經不推薦使用了,當然繼續使用也沒有什么問題,官方推薦使用insert_one()和insert_many()方法將插入單條和多條記錄分開。

        student = { 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}result = collection.insert_one(student)print(result)print(result.inserted_id)

        運行結果:

        <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558>5932ab0f15c2606f0c1cf6c5

        返回結果和insert()方法不同,這次返回的是InsertOneResult對象,我們可以調用其inserted_id屬性獲取_id。

        對于insert_many()方法,我們可以將數據以列表形式傳遞即可,示例如下:

        student1 = { 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}student2 = { 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}result = collection.insert_many([student1, student2])print(result)print(result.inserted_ids)

        insert_many()方法返回的類型是InsertManyResult,調用inserted_ids屬性可以獲取插入數據的_id列表,運行結果:

        <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558>[ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')]

        查詢

        插入數據后我們可以利用find_one()或find()方法進行查詢,find_one()查詢得到是單個結果,find()則返回多個結果。

        result = collection.find_one({'name': 'Mike'})print(type(result))print(result)

        在這里我們查詢name為Mike的數據,它的返回結果是字典類型,運行結果:

        <class'dict'>{'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}

        可以發現它多了一個_id屬性,這就是MongoDB在插入的過程中自動添加的。

        我們也可以直接根據ObjectId來查詢,這里需要使用bson庫里面的ObjectId。

        from bson.objectid import ObjectIdresult = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})print(result)

        其查詢結果依然是字典類型,運行結果:

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

        當然如果查詢結果不存在則會返回None。

        對于多條數據的查詢,我們可以使用find()方法,例如在這里查找年齡為20的數據,示例如下:

        results = collection.find({'age': 20})print(results)for result in results: print(result)

        運行結果:

        <pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>{'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}{'_id': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d'), 'id': '20170102', 'name': 'Kevin', 'age': 20, 'gender': 'male'}{'_id': ObjectId('593278d815c260269d7645a8'), 'id': '20170103', 'name': 'Harden', 'age': 20, 'gender': 'male'}

        返回結果是Cursor類型,相當于一個生成器,我們需要遍歷取到所有的結果,每一個結果都是字典類型。

        如果要查詢年齡大于20的數據,則寫法如下:

        results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})

        在這里查詢的條件鍵值已經不是單純的數字了,而是一個字典,其鍵名為比較符號$gt,意思是大于,鍵值為20,這樣便可以查詢出所有年齡大于20的數據。

        在這里將比較符號歸納如下表:

        符號含義示例

        $lt小于{'age': {'$lt': 20}}

        $gt大于{'age': {'$gt': 20}}

        $lte小于等于{'age': {'$lte': 20}}

        $gte大于等于{'age': {'$gte': 20}}

        $ne不等于{'age': {'$ne': 20}}

        $in在范圍內{'age': {'$in': [20, 23]}}

        $nin不在范圍內{'age': {'$nin': [20, 23]}}

        另外還可以進行正則匹配查詢,例如查詢名字以M開頭的學生數據,示例如下:

        results = collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}})

        在這里使用了$regex來指定正則匹配,^M.*代表以M開頭的正則表達式,這樣就可以查詢所有符合該正則的結果。

        在這里將一些功能符號再歸類如下:

        符號含義示例示例含義

        $regex匹配正則{'name': {'$regex': '^M.*'}}name以M開頭

        $exists屬性是否存在{'name': {'$exists': True}}name屬性存在

        $type類型判斷{'age': {'$type': 'int'}}age的類型為int

        $mod數字模操作{'age': {'$mod': [5, 0]}}年齡模5余0

        $text文本查詢{'$text': {'$search': 'Mike'}}text類型的屬性中包含Mike字符串

        $where高級條件查詢{'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'}自身粉絲數等于關注數

        這些操作的更詳細用法在可以在MongoDB官方文檔找到:

        https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/

        計數

        要統計查詢結果有多少條數據,可以調用count()方法,如統計所有數據條數:

        count = collection.find().count()print(count)

        或者統計符合某個條件的數據:

        count = collection.find({'age': 20}).count()print(count)

        排序

        可以調用sort方法,傳入排序的字段及升降序標志即可,示例如下:

        results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)print([result['name'] for result in results])

        運行結果:

        ['Harden', 'Jordan', 'Kevin', 'Mark', 'Mike']

        偏移

        在某些情況下我們可能想只取某幾個元素,在這里可以利用skip()方法偏移幾個位置,比如偏移2,就忽略前2個元素,得到第三個及以后的元素。

        results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)print([result['name'] for result in results])

        運行結果:

        ['Kevin', 'Mark', 'Mike']

        另外還可以用limit()方法指定要取的結果個數,示例如下:

        results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)print([result['name'] for result in results])

        運行結果:

        ['Kevin', 'Mark']

        如果不加limit()原本會返回三個結果,加了限制之后,會截取2個結果返回。

        值得注意的是,在數據庫數量非常龐大的時候,如千萬、億級別,最好不要使用大的偏移量來查詢數據,很可能會導致內存溢出,可以使用類似find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}}) 這樣的方法來查詢,記錄好上次查詢的_id。

        更新

        對于數據更新可以使用update()方法,指定更新的條件和更新后的數據即可,例如:

        condition = {'name': 'Kevin'}student = collection.find_one(condition)student['age'] = 25result = collection.update(condition, student)print(result)

        在這里我們將name為Kevin的數據的年齡進行更新,首先指定查詢條件,然后將數據查詢出來,修改年齡,之后調用update方法將原條件和修改后的數據傳入,即可完成數據的更新。

        運行結果:

        {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

        返回結果是字典形式,ok即代表執行成功,nModified代表影響的數據條數。

        另外update()方法其實也是官方不推薦使用的方法,在這里也分了update_one()方法和update_many()方法,用法更加嚴格,第二個參數需要使用$類型操作符作為字典的鍵名,我們用示例感受一下。

        condition = {'name': 'Kevin'}student = collection.find_one(condition)student['age'] = 26result = collection.update_one(condition, {'$set': student})print(result)print(result.matched_count, result.modified_count)

        在這里調用了update_one方法,第二個參數不能再直接傳入修改后的字典,而是需要使用{'$set': student}這樣的形式,其返回結果是UpdateResult類型,然后調用matched_count和modified_count屬性分別可以獲得匹配的數據條數和影響的數據條數。

        運行結果:

        <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678>1 0

        我們再看一個例子:

        condition = {'age': {'$gt': 20}}result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})print(result)print(result.matched_count, result.modified_count)

        在這里我們指定查詢條件為年齡大于20,然后更新條件為{'$inc': {'age': 1}},也就是年齡加1,執行之后會講第一條符合條件的數據年齡加1。

        運行結果:

        <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10b8874c8>1 1

        可以看到匹配條數為1條,影響條數也為1條。

        如果調用update_many()方法,則會將所有符合條件的數據都更新,示例如下:

        condition = {'age': {'$gt': 20}}result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})print(result)print(result.matched_count, result.modified_count)

        這時候匹配條數就不再為1條了,運行結果如下:

        <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8>3 3

        可以看到這時所有匹配到的數據都會被更新。

        刪除

        刪除操作比較簡單,直接調用remove()方法指定刪除的條件即可,符合條件的所有數據均會被刪除,示例如下:

        result = collection.remove({'name': 'Kevin'})print(result)

        運行結果:

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

        另外依然存在兩個新的推薦方法,delete_one()和delete_many()方法,示例如下:

        result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})print(result)print(result.deleted_count)result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}})print(result.deleted_count)

        運行結果:

        <pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>14

        delete_one()即刪除第一條符合條件的數據,delete_many()即刪除所有符合條件的數據,返回結果是DeleteResult類型,可以調用deleted_count屬性獲取刪除的數據條數。

        更多

        另外PyMongo還提供了一些組合方法,如find_one_and_delete()、find_one_and_replace()、find_one_and_update(),就是查找后刪除、替換、更新操作,用法與上述方法基本一致。

        另外還可以對索引進行操作,如create_index()、create_indexes()、drop_index()等。

        詳細用法可以參見官方文檔:http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html

        另外還有對數據庫、集合本身以及其他的一些操作,在這不再一一講解,可以參見官方文檔:http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/

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