Python 操作 MongoDB 讲解详细
1、连接mongodb
需要使用python第三方库pymongo来连接以及操作mongodb，可以使用pip install pymongo进行安装。 可以使用下面代码来创建一个mongodb的连接对象。
import pymongo client = pymongo.mongoclient(host='localhost', port=27017)
一般来说传入两个参数就可以，第一个参数为地址host（默认是localhost）第二个参数为端口port（默认是27017）。
还有一种方法是host参数直接传入mongodb的连接字符串，例如：
client = pymongo.mongoclient('mongodb://localhost:27017')
2、指定（切换）数据库
db = client.test # 或者 # db = client['test']
如果该数据库不存在，则自动创建，否则切换到指定数据库。 注意： 新创建的数据库，在没有插入数据之前在可视化工具里看不到。
3、指定（切换）集合
mongodb的数据库中包含很多集合collection，类似于关系型数据库中的表，同样，我们可以使用下面和指定数据库类似的方式，指定要操作的集合。
collection = db.users # 或者 collection = db['users']
4、插入数据
调用collection的insert_one()方法可以插入单条数据。
user = {
'name': 'tigeriaf',
'gender': 'male',
'age': 24
}
collection.insert_one(user)
在mongodb中，每条数据都有一个唯一的_id属性，如果没有显式的指明_id，mongodb会自动生成objectid类型的_id属性。
当然我们也可以插入多条数据，使用的是insert_many()方法，数据以列表形式传递。
user_list = [
{
'name': 'zhangsan',
'gender': 'male',
'age': 25
},
{
'name': 'lisi',
'gender': 'male',
'age': 24
},
{
'name': 'wangwu',
'gender': 'female',
'age': 24
}
]
collection.insert_many(user_list)
5、查询数据
通过find_one()或find()方法进行数据的查询，find_one()查询返回单个结果，find()返回多个结果。
result = collection.find_one({'name': 'tigeriaf'})
print(type(result), result)
我们查询的是name为tigeriaf的数据，返回结果是字典类型，运行结果如下：
<class 'dict'> {'_id': objectid('614be85f1cc0a98d6f034de7'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male'}
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({'gender': "male"})
print(results)
for result in results:
print(result)
运行结果如下：
<pymongo.cursor.cursor object at 0x0bdf8210>
{'_id': objectid('614be85f1cc0a98d6f034de7'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male'}
{'_id': objectid('614beb3ad0f17d253e2ef81c'), 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male'}
{'_id': objectid('614beb3ad0f17d253e2ef81d'), 'name': 'lisi', 'gender': 'male'}
返回结果是cursor类型，我们可以遍历取到所有的结果。
6、统计查询
可以调用count()方法来统计查询结果的条数。
count = collection.find({'gender': "male"}).count()
print(count)
7、结果排序
可以调用sort()方法对查询的数据进行排序。
results = collection.find().sort('name', pymongo.ascending)
for result in results:
print(result)
运行结果如下：
{'_id': objectid('614bf7fca5af6d1d46df0878'), 'name': 'lisi', 'gender': 'male', 'age': 24}
{'_id': objectid('614bf72ab1b973eae1b32fee'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male', 'age': 24}
{'_id': objectid('614bf7fca5af6d1d46df0879'), 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 24}
{'_id': objectid('614bf7fca5af6d1d46df0877'), 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male', 'age': 25}
8、偏移
在某些情况下我们可能只想获取某几条数据，可以使用skip()方法进行偏移操作，比如skip(2) ，就忽略前2条数据，得到第3条之后的数据。
results = collection.find().sort('name', pymongo.ascending).skip(2)
for result in results:
print(result)
运行结果如下：
{'_id': objectid('614bf7fca5af6d1d46df0879'), 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 24}
{'_id': objectid('614bf7fca5af6d1d46df0877'), 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male', 'age': 25}
另外还可以使用limit()方法限制结果个数。
results = collection.find().sort('name', pymongo.ascending).skip(1).limit(2)
for result in results:
print(result)
运行结果如下：
{'_id': objectid('614bf72ab1b973eae1b32fee'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male', 'age': 24}
{'_id': objectid('614bf7fca5af6d1d46df0879'), 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 24}
9、更新数据
可以使用update_one()方法和update_many()方法对数据进行更新，update_one()方法更新一条数据，update_many()方法更新多条数据。
condition = {'name': 'wangwu'}
user = collection.find_one(condition)
user['age'] += 1
result = collection.update_one(condition, {'$set': user})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
在这里调用了update_one()方法修改name为wangwu的数据，第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名，返回结果调用matched_count和modified_count属性可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。
运行结果如下：
<pymongo.results.updateresult object at 0x0c96e738>
1 1
调用update_many()方法会更新所有符合条件的数据。
condition = {'age': 24}
result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
上述代码指定了查询条件为age等于24，然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}} ，也就是age加1。
<pymongo.results.updateresult object at 0x0cb628a0> 2 2
可以看到更新了多条数据。
10、删除数据
可以使用delete_one()方法和delete_many()方法删除数据，delete_one()方法删除一条数据，delete_many()方法删除多条数据。
result = collection.delete_one({'name': 'zhangsan'})
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({'gender': "male"})
print(result.deleted_count)
运行结果如下：
1
2
delete_one()删除的是第一条符合条件的数据，delete_many()删除的是所有符合条件的数据。
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