1 python pymongo

https://blog.csdn.net/wanger5354/article/details/122118712
https://pymongo.readthedocs.io/en/stable/migrate-to-pymongo4.html
1.2 连接数据库
要使用PyMongo操作MongoDB，首先需要初始化数据库连接。

（1）如果 MongoDB 就运行在本地电脑上，而且也没有修改端口或者添加用户名和密码，则初始化MongoClient的实例不需要带参数，直接写为以下格式：
import pymongo
conn = pymongo.MongoClient()


（2）如果MongoDB运行在其他服务器上，则需要使用“URI（UniformResource Identifier，统一资源标志符）”来指定链接地址
import pymongo
conn = pymongo.MongoClient('mongodb://test:12345@45.10.110.77:27019')


MongoDB的URI格式如下：mongodb://用户名：密码@服务器IP或域名：端口：



（3）如果没有设置权限验证，则不需要用户名和密码，可写为
import pymongo
conn = pymongo.MongoClient('mongodb://45.10.110.77:27019')



1.3 连接库与集合
方式1
连接数据库与集合的方法1

from pymongo import MongoClient
conn = MongoClient()
databae = conn.数据库名
collection = database.集合名


需要注意，在使用这种方式时，代码中的“数据库名”和“集合名”都不是变量名，它们直接就是库的名字和集合的名字。例如，要连接上example_data_1所在的集合，则Python代码如下：
from pymongo import MongoClient
conn = MongoClient()
database = conn.chapter_1
collection = database.example_data_1

方式2
连接数据库与集合方法2

from pymongo import MongoClient
db_name = 'chapter_1'
collection_name = 'example_data_1'
conn = MongoClient()
database = conn[db_name]
collection = database[collection_name]


在使用这种方式时，在方括号中可以直接填变量来指定库名和集合名。当然，也可以直接填字符串，例如：

from pymongo import MongoClient
conn = MongoClient()
database = conn['chapter_1']
collection = database['example_data_1']

方式2主要用在需要批量操作数据库的情况下。例如在项目中，有时有多个测试环境，现在需要同时更新这些环境对应的数据库，则可以使用方式2。因为，这样可以将多个数据库的名字或者是多个集合的名字保存在列表中，然后再使用循环来进行操作,如下所示：

database_name_list = ['develop_env_alpha','develop_env_beta','develop_env_preflight']
for each_db in database_name_list:
        database = conn[each_db]
    collection = database.account
    collection.updateMany(.....)

其中第3行代码，在循环里面每次连接不同的库，这样写可以同时更新多个数据库的信息，对于同一个数据库里面的多个集合，也可以使用这个方法来操作。


4 从MongoDB中查询数据
查询一条数据：
可以使用 find_one() 方法来查询集合中的一条数据，查询example_data_2 文档中的第一条数据：

from pymongo import MongoClient
db_name = 'chapter_1'
collection_name = 'example_data_1'
conn = MongoClient()
database = conn[db_name]
collection = database[collection_name]
x=collection.find_one({})
print(x)

查询集合中所有数据：
from pymongo import MongoClient
db_name = 'chapter_1'
collection_name = 'example_data_1'
conn = MongoClient()
database = conn[db_name]
collection = database[collection_name]
collection = database.example_data_2
rows = collection.find()
for row in rows:
    print(row)

逻辑查询：
collection.find({'字段名': {'基本符号': 边界值, '基本符号': 边界值}})
在Python中，从MongoDB中查询所有“age”大于21小于25，并且“name”不等于“夏侯小七”的记录。

collection = database.example_data_2
rows = collection.find({'age':{'$lt':25,'$gt':21},
                        'name':{'$ne':'公孙小八'}})
for row in rows:
    print(row)


查询并对结果进行计数：
collection.find().count()

查询并对结果进行计数：
# 在Python中
collection.find().sort('字段名', 方向)
# 在Robo 3T的命令输入区域
collection.find().sort({'字段名': 方向})
其中方向为1表示升序，方向为**-1**表示降序


对字段去重：
# 对字段去重
handler.distinct('字段名')
# 先筛选再去重
handler.distinct('字段名', 查询条件)

# 匹配company_name字符串中含有，医疗美容，科技或者整形的集合
mongo_sq=[
{'$match': {'$or': [{'company_name':{'$regex':".*科技.*"}}, {'company_name': {'$regex':".*医疗美容.*"}},{'company_name':{'$regex':".*整形.*"}}, ]}}]

cursor.aggregate(mongo_sql).batch_size(1)

正则匹配含有一定数量目标字符：

# 匹配company_name中含有3个*的集合
db.tyc_company_info.find({company_name:/\*{3}.*/}).limit(10)

在mongo中这样实现：

{'asr':/若琪/}

1.import re
{'asr':re.compile('若琪')}
2.{'asr':{'$regex':'若琪'}}

1.import re
{'xxx':re.compile('xxx')}
2.{'xxx':{'$regex':'xxx'}}

 

 

db.UserInfo.find{'name' : /zhang/}查询name中包含zhang的结果

filter = {}
keyword = "zhang"
condition = {}
condition['$regex'] = keyword
filter["name"] = condition

res = db.find(filter)