python存储MongoDB数据

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

python

MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活（总体来看，python对MongoDB的操作与直接在MongoDB操作大致相同）

1. 连接MongoDB

连接MongoDB时，需要使用PyMongoDB库中的MongoClient。一般来说，传入MongoDB的IP及端口即可，其中第一个参数为地址host,第二个参数为端口port(如果不给它传递参数，默认是27017)

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

这样就创建了MongoDB的连接对象了。

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

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

2. 指定数据库

MongoDB中可以建立多个数据库，接下来需要指定哪个数据库。这里以test数据库为例

db = client.test

这里调用client的test属性即返回test数据库。当然也可以这样指定：

db = client[\'test\']

这两种方法是等价的。

3. 指定集合

MongoDB的每个数据库包含许多集合（collection），类似于关系型数据库中的表

下一步需要指定操作的集合，这里指定一个集合名称为students。与指定数据库类似，指定数据库也有两种方式：

collection = db.students

collection = db[\'students\']

这样就声明了Collection对象

4. 插入数据

接下来，便可以插入数据了。对于students这个集合，新建一条学生数据，这条数据以字典形式表示：

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

这里指定了学生的学号、姓名、年龄和性别。接下来，直接调用collection的insert()方法即可插入数据，代码如下：

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。如果没有显式指明该属性，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_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)

返回结果是对应的_id的集合：

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

实际上，在PyMongo 3.x版本中，官方已经不推荐使用insert()方法了。当然，继续使用也没有什么问题。官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法来分别插入单条记录和多条记录，示例如下：

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

运行结果如下：

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

与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，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)

运行结果如下：

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

该方法返回的类型是InsertManyResult，调用inserted_ids属性可以获取插入数据的_id列表。

5. 查询

插入数据后，我们可以利用find_one()或find()方法进行查询，其中find_one()查询得到的是单个结果，find()则返回一个生成器对象。示例如下：

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

这里我们查询name为Mike的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果如下：

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

可以发现，它多了_id属性，这就是MongoDB在插入过程中自动添加的。

此外，我们也可以根据ObjectId来查询，此时需要使用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，具体如下：

{\'_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，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)

运行结果如下：

<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，它相当于一个生成器，我们需要遍历取到所有的结果，其中每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}})

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。

这里将比较符号归纳为下表。

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.*\'}})

这里使用$regex来指定正则匹配，^M.*代表以M开头的正则表达式。

功能符号再归类为下表

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

6. 计数

要统计查询结果有多少条数据，可以调用count()方法。比如，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)

运行结果是一个数值，即符合条件的数据条数。

7. 排序

排序时，直接调用sort()方法，并在其中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])

运行结果如下：

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

这里我们调用pymongo.ASCENDING指定升序。如果要降序排列，可以传入pymongo.DESCENDING。

8. 偏移

在某些情况下，我们可能想只取某几个元素，这时可以利用skip()方法偏移几个位置，比如偏移2，就忽略前两个元素，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])

运行结果如下：

[\'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])

运行结果如下：

[\'Kevin\', \'Mark\']

如果不使用limit()方法，原本会返回三个结果，加了限制后，会截取两个结果返回。

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，因为这样很可能导致内存溢出。此时可以使用类似如下操作来查询：

from bson.objectid import ObjectId
collection.find({\'_id\': {\'$gt\': ObjectId(\'593278c815c2602678bb2b8d\')}})

这时需要记录好上次查询的_id。

9. 更新

对于数据更新，我们可以使用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)

这里我们要更新name为Kevin的数据的年龄：首先指定查询条件，然后将数据查询出来，修改年龄后调用update()方法将原条件和修改后的数据传入。

运行结果如下：

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

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

另外，我们也可以使用$set操作符对数据进行更新，代码如下：

result = collection.update(condition, {\'$set\': student})

这样可以只更新student字典内存在的字段。如果原先还有其他字段，则不会更新，也不会删除。而如果不用$set的话，则会把之前的数据全部用student字典替换；如果原本存在其他字段，则会被删除。

另外，update()方法其实也是官方不推荐使用的方法。这里也分为update_one()方法和update_many()方法，用法更加严格，它们的第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名，示例如下：

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)

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。然后分别调用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 0x10d17b678>
1 0

再看个例子：

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

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

运行结果如下：

<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。

10. 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，此时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)

运行结果如下：

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

另外，这里依然存在两个新的推荐方法——delete_one()和delete_many()。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)

运行结果如下：

<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。它们的返回结果都是DeleteResult类型，可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数。

11. 其他操作

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

关于PyMongo的详细用法，可以参见官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html。

另外，还有对数据库和集合本身等的一些操作，这里不再一一讲解，可以参见官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/。

参考：https://cuiqingcai.com/5584.html

以上是 python存储MongoDB数据 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/388087.html

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