欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

Python3中使用PyMongo的方法详解

程序员文章站 2024-02-29 15:21:40
前言 本文主要给大家介绍的是关于在Python3使用PyMongo的方法,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细介绍: MongoDB存储 在这里我们...

前言

本文主要给大家介绍的是关于在Python3使用PyMongo的方法,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细介绍:

MongoDB存储

在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作,在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务,另外安装好了Python的PyMongo库。

没有安装的朋友们可以参考这篇文章

连接MongoDB

连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient,一般来说传入MongoDB的IP及端口即可,第一个参数为地址host,第二个参数为端口port,端口如果不传默认是27017。

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

这样我们就可以创建一个MongoDB的连接对象了。

另外MongoClient的第一个参数host还可以直接传MongoDB的连接字符串,以mongodb开头,例如:

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

可以达到同样的连接效果。

指定数据库

MongoDB中还分为一个个数据库,我们接下来的一步就是指定要操作哪个数据库,在这里我以test数据库为例进行说明,所以下一步我们需要在程序中指定要使用的数据库。

db = client.test

调用client的test属性即可返回test数据库,当然也可以这样来指定:

db = client['test']

两种方式是等价的。

指定集合

MongoDB的每个数据库又包含了许多集合Collection,也就类似与关系型数据库中的表,下一步我们需要指定要操作的集合,在这里我们指定一个集合名称为students,学生集合。还是和指定数据库类似,指定集合也有两种方式。

collection = db.students
collection = db['students']

插入数据

接下来我们便可以进行数据插入了,对于students这个Collection,我们新建一条学生数据,以字典的形式表示:

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

在这里我们指定了学生的学号、姓名、年龄和性别,然后接下来直接调用collection的insert()方法即可插入数据。

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

在MongoDB中,每条数据其实都有一个_id属性来唯一标识,如果没有显式指明_id,MongoDB会自动产生一个ObjectId类型的_id属性。insert()方法会在执行后返回的_id值。

运行结果:

5932a68615c2606814c91f3d

当然我们也可以同时插入多条数据,只需要以列表形式传递即可,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)

返回的结果是对应的_id的集合,运行结果:

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

实际上在PyMongo 3.X版本中,insert()方法官方已经不推荐使用了,当然继续使用也没有什么问题,官方推荐使用insert_one()insert_many()方法将插入单条和多条记录分开。

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

result = collection.insert_one(student)
print(result)
print(result.inserted_id)

运行结果:

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

返回结果和insert()方法不同,这次返回的是InsertOneResult对象,我们可以调用其inserted_id属性获取_id。

对于insert_many()方法,我们可以将数据以列表形式传递即可,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()方法返回的类型是InsertManyResult,调用inserted_ids属性可以获取插入数据的_id列表,运行结果:

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

查询

插入数据后我们可以利用find_one()find()方法进行查询,find_one()查询得到是单个结果,find()则返回多个结果。

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

在这里我们查询name为Mike的数据,它的返回结果是字典类型,运行结果:

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

可以发现它多了一个_id属性,这就是MongoDB在插入的过程中自动添加的。

我们也可以直接根据ObjectId来查询,这里需要使用bson库里面的ObjectId。

from bson.objectid import ObjectId

result = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})
print(result)

其查询结果依然是字典类型,运行结果:

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

当然如果查询结果不存在则会返回None。

对于多条数据的查询,我们可以使用find()方法,例如在这里查找年龄为20的数据,示例如下:

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

运行结果:

<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'}

返回结果是Cursor类型,相当于一个生成器,我们需要遍历取到所有的结果,每一个结果都是字典类型。

如果要查询年龄大于20的数据,则写法如下:

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

在这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了,而是一个字典,其键名为比较符号$gt,意思是大于,键值为20,这样便可以查询出所有年龄大于20的数据。

在这里将比较符号归纳如下表:

符号 含义 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}}
$in 在范围内 {'age': {'$in': [20, 23]}}
$nin 不在范围内 {'age': {'$nin': [20, 23]}}

另外还可以进行正则匹配查询,例如查询名字以M开头的学生数据,示例如下:

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

在这里使用了$regex来指定正则匹配,^M.*代表以M开头的正则表达式,这样就可以查询所有符合该正则的结果。

在这里将一些功能符号再归类如下:

符号 含义 示例 示例含义
$regex 匹配正则 {'name': {'$regex': '^M.*'}} name以M开头
$exists 属性是否存在 {'name': {'$exists': True}} name属性存在
$type 类型判断 {'age': {'$type': 'int'}} age的类型为int
$mod 数字模操作 {'age': {'$mod': [5, 0]}} 年龄模5余0
$text 文本查询 {'$text': {'$search': 'Mike'}} text类型的属性中包含Mike字符串
$where 高级条件查询 {'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'} 自身粉丝数等于关注数

这些操作的更详细用法在可以在MongoDB官方文档找到:https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/

计数

要统计查询结果有多少条数据,可以调用count()方法,如统计所有数据条数:

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

或者统计符合某个条件的数据:

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

排序

可以调用sort方法,传入排序的字段及升降序标志即可,示例如下:

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

运行结果:

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

偏移

在某些情况下我们可能想只取某几个元素,在这里可以利用skip()方法偏移几个位置,比如偏移2,就忽略前2个元素,得到第三个及以后的元素。

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

运行结果:

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

另外还可以用limit()方法指定要取的结果个数,示例如下:

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

运行结果:

['Kevin', 'Mark']

如果不加limit()原本会返回三个结果,加了限制之后,会截取2个结果返回。

值得注意的是,在数据库数量非常庞大的时候,如千万、亿级别,最好不要使用大的偏移量来查询数据,很可能会导致内存溢出,可以使用类似find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}}) 这样的方法来查询,记录好上次查询的_id。

更新

对于数据更新可以使用update()方法,指定更新的条件和更新后的数据即可,例如:

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

在这里我们将name为Kevin的数据的年龄进行更新,首先指定查询条件,然后将数据查询出来,修改年龄,之后调用update方法将原条件和修改后的数据传入,即可完成数据的更新。

运行结果:

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

返回结果是字典形式,ok即代表执行成功,nModified代表影响的数据条数。

另外update()方法其实也是官方不推荐使用的方法,在这里也分了update_one()方法和update_many()方法,用法更加严格,第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名,我们用示例感受一下。

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

在这里调用了update_one方法,第二个参数不能再直接传入修改后的字典,而是需要使用{'$set': student}这样的形式,其返回结果是UpdateResult类型,然后调用matched_count和modified_count属性分别可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。

运行结果:

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

我们再看一个例子:

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

在这里我们指定查询条件为年龄大于20,然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}} ,也就是年龄加1,执行之后会讲第一条符合条件的数据年龄加1。

运行结果:

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

可以看到匹配条数为1条,影响条数也为1条。

如果调用update_many()方法,则会将所有符合条件的数据都更新,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)

这时候匹配条数就不再为1条了,运行结果如下:

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

可以看到这时所有匹配到的数据都会被更新。

删除

删除操作比较简单,直接调用remove()方法指定删除的条件即可,符合条件的所有数据均会被删除,示例如下:

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

运行结果:

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

另外依然存在两个新的推荐方法,delete_one()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)

运行结果:

<pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>
1
4

delete_one()即删除第一条符合条件的数据,delete_many()即删除所有符合条件的数据,返回结果是DeleteResult类型,可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数。

更多

另外PyMongo还提供了一些组合方法,如find_one_and_delete()find_one_and_replace() find_one_and_update() ,就是查找后删除、替换、更新操作,用法与上述方法基本一致。

另外还可以对索引进行操作,如create_index()create_indexes() drop_index()等。

详细用法可以参见官方文档:http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html

另外还有对数据库、集合本身以及其他的一些操作,在这不再一一讲解,可以参见官方文档:http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持