pymongo基础使用方法

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1.客户端初始化

初始化MongoDB客户端

client = pymongo.MongoClient(‘localhost‘,27017)

2.创建数据库和数据表

pymongo支持以字典或属性的形式(内置了__item__和__getattr__方法)连接数据库和数据表，若该数据库/表不存在，则创建。

db = client[‘mydatabase‘]

sheet = db[‘sheetname‘]

3.数据的增加

在pymongo中，对数据的增删改查，全部在数据表对象(sheet)中执行。

MongoDB属于非关系型数据库，它被常用于存储JSON结构，可以很方便的存储序列化信息。

·insert_one方法

·insert_many方法

·insert方法

(1)insert_one插入一条记录

insert_one(document, bypass_document_validation=False, session=None)

document往往是一条以字典形式的数据

可以是

data = {

‘city‘: soup.find(attrs={‘name‘: ‘location‘})[‘content‘].split(‘city=‘)[-1].split(‘;‘)[0],

‘district‘:soup.title.get_text().split(‘短租房‘)[0][1:] + ‘区‘,

‘title‘: soup.select(‘#indexPage > div > div.houseIntroduce > div.border_b > p‘)[-1].get_text().strip(),

‘addr‘: soup.select(‘#indexPage > div > section > p‘)[0].get_text().strip(),

‘price‘: int(soup.select(‘div.priceBox > div > div > span.newPcrice‘)[0].get_text().strip()),

‘introduce‘:soup.select(‘div.houseIntroduceBox > div.houseIntroduce_P_con > p‘)[0].get_text().strip(),

‘tags‘:[],

}

(2)insert_many插入多条记录

insert_one(document, ordered=True, bypass_document_validation=False,

session=None)

document是一个可迭代对象，通常是数据组成的列表或者元组。

ordered如果为真，数据将按照提供的顺序连续插入数据表，否则以任意顺序。

(3)insert方法

在pymongo3.6.1中，insert方法是不被赞成的方法，请使用insert_one或者insert_many。

4.数据的删除

使用下面几种方法可以删除任意条数据：

·delete_one方法

·delete_many方法

(1)delete_one删除一条记录

delete_one(filter, collation=False, session=None)

filter为字典形式的查询对象

(2)delete_many删除多条记录

delete_many(filter, collation=False, session=None)

filter为字典形式的查询对象

(3)find_one_and_delete找到并删除一条数据

find_one_and_delete(filter, projection=None, sort=None, session=None)

5.数据的修改

·replace_one方法

·update_one方法

·update_many方法

(1)replace_one替换一条记录

replace_one(filter, replacement, upsert=False,

bypass_document_validation=False, collation=None,

session=None)

filter是过滤条件

replacement是替换后的数据

upsert如果为真，则当找不到过滤条件时，会直接插入替换后的数据。

(2)update_one修改一条记录数据

与replace_one替换方法的简单粗暴相比，update_one更注重于修改一条数据本身，update方法系列也支持更高级的操作符。

update_one(filter, update, upsert=False,

bypass_document_validation=False,

collation=None, array_filters=None, session=None)

filter是过滤条件

update是要修改字段的数据集合(通常以字典表现)

update支持MongoDB的操作符(详见8、MongDB的操作运算符)，这是一个非常重要的特性。

6.数据的查询

·find方法

·find_one方法

(1)find查询所有匹配数据

sheet.find({‘district‘:‘岳麓区‘, ‘deposit‘:{‘$lt‘:301}})

(2)find_one查询匹配的第一条数据

使用方法与find一致。

在数据的查询中，主要掌握MongoDB的操作运算符才是灵活使用的关键点。

7.其他内置方法

·count()-返回查询结果数量

·sorted() -接收一个字段，按其排序

·create_index()-创建索引详见官方文档

8.补充：MongDB的操作运算符

参考资料:mongodb常用操作符

(1)比较操作符

·$gt- 匹配字段值大于指定值的文档( > )

·$lt- 匹配字段值大于指定值的文档( < )

·$gte - 匹配字段值大于等于指定值的文档( >= )

·$lte - 匹配字段值小于等于指定值的文档( <= )

·$eq- 匹配字段值等于指定值的文档( = )

·$in- 匹配字段值等于指定数组中的任何值

o{ field: { $in: [<value1>, <value2>, ... <valueN> ] } }

·$ne- 匹配字段值不等于指定值的文档,包括没有这个字段的文档

·$nin - 字段值不在指定数组或者不存在

o{ field: { $nin: [<value1>, <value2>, ... <valueN> ] } }

(2)逻辑操作符

·$or- 文档至少满足其中的一个表达式

o{ $or: [ { <expression1> },... , { <expressionN> } ] }

·$and - 文档同时满足所有的表达式

o{ $and: [ { <expression1> },... , { <expressionN> } ] }

·$nor - 字段值不匹配所有的表达式的文档，包括那些不包含这些字段的文档

o{ $nor: [ { <expression1> },... , { <expressionN> } ] }

(3)元素操作符

·$type- 匹配字段值为指定数据类型的文档(详见)

o{ field: { $type: <BSON type number> | <String alias> } }

osheet.find({‘deposit‘:{‘$type‘:‘string‘}})

osheet.find({‘deposit‘:{‘$type‘:2}})

·$exists - 匹配字段存在的数据

(4)评估操作符

·$mod- 匹配字段值被除有指定的余数的文档

o{ field: { $mod: [ divisor(除数), remainder(余数) ] } }

·$regex - 正则表达式可以匹配到的文档

o{ <field>: { $regex: ‘pattern‘, $options: ‘<options>‘ } }

·$text- 针对创建了全文索引的字段进行文本搜索

附表1：MongoDB数据类型

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lazyfish007/p/11541269.html