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pip install pymongo
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。
client=pymongo.MongoClient(host=‘127.0.0.1‘,port=27017)
lient = pymongo.MongoClient(‘mongodb://localhost:27017/‘)
db=client.test #数据库名为test
或者 db = client[‘test‘]
collection=db.student
或者collection = db[‘students‘]
student = { ‘id‘: ‘20170101‘, ‘name‘: ‘Jordan‘, ‘age‘: 20, ‘gender‘: ‘male‘ }
student2 = { ‘_id‘: ‘2‘, ‘name‘: ‘Jordan‘, ‘age‘: 30, ‘gender‘: ‘male‘ } student3 = { ‘_id‘: ‘3‘, ‘name‘: ‘Mike‘, ‘age‘: 20, ‘gender‘: ‘male‘ }
注意:官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法将插入单条和多条记录分开。
#根据系统生成的id查询
from bson.objectid import ObjectId result = collection.find_one({‘_id‘: ObjectId(‘593278c115c2602667ec6bae‘)}) print(result)
results = collection.find_one({‘age‘: 20})
result_list=collection.find({‘age‘:20}) print(result_list) for result in result_list: print(result[‘_id‘])
‘‘‘
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]}}
‘‘‘
# 如果要查询年龄大于20的数据,则写法如下: results = collection.find({‘age‘: {‘$gt‘: 20}})
"""
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
"""
# 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‘: {‘$regex‘: ‘^M.*‘}})
count = collection.find().count() #统计查询返回的数量
results = collection.find().sort([(‘age‘,pymongo.ASCENDING),(‘name‘, pymongo.ASCENDING)]) #多条件排序
results = collection.find().sort(‘name‘, pymongo.ASCENDING).skip(2) #分页提取数据
condition = {‘name‘: ‘Kevin‘} student = collection.find_one(condition) student[‘age‘] = 25 result = collection.update(condition, student) #在这里我们将name为Kevin的数据的年龄进行更新,首先指定查询条件,然后将数据查询出来,修改年龄, #之后调用update方法将原条件和修改后的数据传入,即可完成数据的更新。
condition = {‘age‘: {‘$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}},执行之后会讲第一条符合条件的
数据年龄加1。
#更新多条数据
condition = {‘age‘: {‘$gt‘: 20}} result = collection.update_many(condition, {‘$inc‘: {‘age‘: 1}}) print(result) print(result.matched_count, result.modified_count)
# 另外依然存在两个新的推荐方法,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)
https://www.cnblogs.com/pyedu/p/10313148.html
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原文地址:https://www.cnblogs.com/angle6-liu/p/10480314.html