标签:ack list mongod b2b 属性 来源 file collect 开头
######### 方法一 ##########
import pymongo
# MongoClient()返回一个mongodb的连接对象client
client = pymongo.MongoClient(host="localhost",port=27017)
######### 方法二 ##########
import pymongo
# 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
client = pymongo.MongoClient(host="mongodb://127.0.0.1:27017/")
###### 方法一 ######
# 指定test数据库
db = client.test
###### 方法二 ######
# 指定test数据库(调用client的test属性即可返回test数据库)
db = client["test"]
###### 方法一 ######
# 指定student集合
collection = db.student
###### 方法二 ######
# 指定student集合
collection = db["student"]
###### 插入一条数据 ######
student = {
‘name‘: ‘Jordan‘,
‘age‘: 18,
‘gender‘: ‘man‘
}
result = db.collection.insert(student)
# insert()返回执行后文档的主键‘_id‘的值
print(result) # 5932a68615c2606814c91f3d
###### 插入多条数据 ######
student1 = {
‘name‘: ‘Jordan‘,
‘age‘: 10,
‘gender‘: ‘man‘
}
student2 = {
‘name‘: ‘Mike‘,
‘age‘: 11,
‘gender‘: ‘man‘
}
result = collection.insert([student1,student2])
# insert()返回执行后文档的主键‘_id‘的集合
print(result) #[ObjectId(‘5932a80115c2606a59e8a048‘), ObjectId(‘5932a80115c2606a59e8a049‘)]
pymongo 3.x版本中,insert()方法官方已不推荐使用,推荐使用insert_one()和insert_many()将插入单条和多条记录分开。
student = {
‘name‘: ‘Jordan‘,
‘age‘: 18,
‘gender‘: ‘man‘
}
result = collection.insert_one(student)
# insert_one()返回的是InsertOneResult对象,我们可以调用其inserted_id属性获取_id。
print(result) # <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558>
print(result.inserted_id) # 5932ab0f15c2606f0c1cf6c5
student1 = {
‘name‘: ‘Jordan‘,
‘age‘: 10,
‘gender‘: ‘man‘
}
student2 = {
‘name‘: ‘Mike‘,
‘age‘: 11,
‘gender‘: ‘man‘
}
result = collection.insert_many([student1, student2])
# 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
print(result) # <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558>
print(result.inserted_ids) # [ObjectId(‘5932abf415c2607083d3b2ac‘), ObjectId(‘5932abf415c2607083d3b2ad‘)]
result = db.collection.find_one({"name": "Mike"})
print(result) #{‘_id‘: ObjectId(‘5932a80115c2606a59e8a049‘),‘name‘: ‘Mike‘, ‘age‘: 21, ‘gende‘ :‘man‘}
results = collection.find({"age":18})
print(results) # <pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>
for result in results:
print(result)
#
查询条件
$and
$or
# and查询
db.collection.find({
$and : [
{ "age" : {$gt : 10 }} ,
{ "gender" : "man" }
]
})
#or查询
db.collection.find({
$or : [
{"age" : {$gt : 10 }},
{ "gender" : "man"}
]
})
#and查询 和 or查询
db.inventory.find( {
$and : [
{ $or : [ { price : 0.99 }, { price : 1.99 } ] },
{ $or : [ { sale : true }, { qty : { $lt : 20 } } ] }
]
} )
count = collection.find().count()
print(count)
sort()
#单列升序排列
results = db.collection.find().sort(‘name‘, pymongo.ASCENDING) # 升序(默认)
print([result[‘name‘] for result in results])
# 单列降序排列
results = db.collection.find().sort("name",pymongo.DESCENDING) #降序
print([result[‘name‘] for result in results])
#多列排序
results = db.collection.find().sort([
("name", pymongo.ASCENDING),("age", pymongo.DESCENDING)
])
skip()
results = collection.find().sort(‘name‘, pymongo.ASCENDING).skip(2)
print([result[‘name‘] for result in results])
注意:在数据量非常庞大时(千万、亿级别),最好不要用skip()来查询数据,可能导致内存溢出。可以使用
find({‘_id‘: {‘$gt‘: ObjectId(‘593278c815c2602678bb2b8d‘)}})
这样的方法来查询。
limit()
results = collection.find().sort(‘name‘, pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)
print([result[‘name‘] for result in results])
result = collection.update(
{"age": {"$lt" : 15}} ,
{"$set" : {"gender" : "woman"}}
)
print(result) # {‘ok‘: 1, ‘nModified‘: 1, ‘n‘: 1, ‘updatedExisting‘: True}
针对UpdateResult类型数据,可以调用matched_count和modified_count属性分别获取匹配的条数和影响的条数
result = db.collection.update_one(
{"name" : "Mike"} ,
{
"$inc" : {"age" : 5},
"$set": {"gender": "male"}
}
)
print(result) # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678>
print(result.matched_count, result.modified_count) # 1 1
result = db.collection.update_many(
{"name" : "Mike"} ,
{"$inc" : {"age" : 5}}
)
print(result) # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8>
print(result.matched_count, result.modified_count) # 3 3
result = db.collection.remove({"age" : {"$gte" : 10}})
print(result) # {‘ok‘: 3, ‘n‘: 3}
result = collection.delete_one({‘name‘: ‘Kevin‘})
print(result) # <pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>
print(result.deleted_count) # 1
result = collection.delete_many({‘name‘: ‘Kevin‘})
print(result) # <pymongo.results.DeleteResult object at 0x55e6be5f1>
print(result.deleted_count) # 4
另外,pymongo还提供了更多方法,如find_one_and_delete()
find_one_and_replace()
find_one_and_update()
,当然,还有操作索引的方法:create_index()
create_indexes()
drop_index()
等。
import pymongo
client = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port="27017")
db = client["test"]
coll = db["myindex"]
# 在后台创建唯一索引
coll.create_index([(x,1)], unique = True, background = True,name = "x_1")
# 查看集合coll的所有索引信息
result = coll.index_information()
print(result)
# 在后台创建复合索引
db.myindex.create_index([("x", 1), ("y", 1)])
# 删除索引
coll.drop_index([("x", 1)])
# coll.drop_index("x_1")
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/
作者:handsomePeng
链接:https://www.jianshu.com/p/a4d1a362daae
来源:简书
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原文地址:https://www.cnblogs.com/ruan-ruan/p/13237268.html