Python MongoDB 基本操作
MongoDB 连接
要在 MongoDB 中创建数据库,首先要创建 MongoClient 对象,然后使用正确的 IP 地址和要创建的数据库的名称指定连接 URL。
如果数据库不存在,MongoDB 将创建数据库并建立连接。
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
插入集合
要在 MongoDB 中把记录或我们所称的文档插入集合,我们使用 insert_one() 方法。
insert_one() 方法的第一个参数是字典,其中包含希望插入文档中的每个字段名称和值。
实例
在 "customers" 集合中插入记录:
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]
mydict = { "name": "Bill", "address": "Highway 37" }
x = mycol.insert_one(mydict)
返回 _id 字段
insert_one() 方法返回 InsertOneResult 对象,该对象拥有属性 inserted_id,用于保存插入文档的 id。
实例
在 "customers" 集合中插入另一条记录,并返回 _id 字段的值:
mydict = { "name": "Peter", "address": "Lowstreet 27" }
x = mycol.insert_one(mydict)
print(x.inserted_id)
- 如果您没有指定 _id 字段,那么 MongoDB 将为您添加* 一个,并为每个文档分配一个唯一的 ID。
- 在上例中,没有指定 _id 字段,因此 MongoDB 为记录(文档)分配了唯一的 _id。
插入多个文档
要将多个文档插入 MongoDB 中的集合,我们使用 insert_many() 方法。
insert_many() 方法的第一个参数是包含字典的列表,其中包含要插入的数据:
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]
mylist = [
{ "name": "Amy", "address": "Apple st 652"},
{ "name": "Hannah", "address": "Mountain 21"},
{ "name": "Michael", "address": "Valley 345"},
{ "name": "Sandy", "address": "Ocean blvd 2"},
{ "name": "Betty", "address": "Green Grass 1"},
{ "name": "Richard", "address": "Sky st 331"},
{ "name": "Susan", "address": "One way 98"},
{ "name": "Vicky", "address": "Yellow Garden 2"},
{ "name": "Ben", "address": "Park Lane 38"},
{ "name": "William", "address": "Central st 954"},
{ "name": "Chuck", "address": "Main Road 989"},
{ "name": "Viola", "address": "Sideway 1633"}
]
x = mycol.insert_many(mylist)
# 打印被插入文档的 _id 值列表:
print(x.inserted_ids)
- insert_many() 方法返回 InsertManyResult 对象,该对象拥有属性 inserted_ids,用于保存被插入文档的 id。
插入带有指定 ID 的多个文档
如果您不希望 MongoDB 为您的文档分配唯一 id,则可以在插入文档时指定 _id 字段。
请记住,值必须是唯一的。两个文件不能有相同的 _id。
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]
mylist = [
{ "_id": 1, "name": "John", "address": "Highway 37"},
{ "_id": 2, "name": "Peter", "address": "Lowstreet 27"},
{ "_id": 3, "name": "Amy", "address": "Apple st 652"},
{ "_id": 4, "name": "Hannah", "address": "Mountain 21"},
{ "_id": 5, "name": "Michael", "address": "Valley 345"},
{ "_id": 6, "name": "Sandy", "address": "Ocean blvd 2"},
{ "_id": 7, "name": "Betty", "address": "Green Grass 1"},
{ "_id": 8, "name": "Richard", "address": "Sky st 331"},
{ "_id": 9, "name": "Susan", "address": "One way 98"},
{ "_id": 10, "name": "Vicky", "address": "Yellow Garden 2"},
{ "_id": 11, "name": "Ben", "address": "Park Lane 38"},
{ "_id": 12, "name": "William", "address": "Central st 954"},
{ "_id": 13, "name": "Chuck", "address": "Main Road 989"},
{ "_id": 14, "name": "Viola", "address": "Sideway 1633"}
]
x = mycol.insert_many(mylist)
# 打印被插入文档的 _id 值列表:
print(x.inserted_ids)
查找一项
如需在 MongoDB 中的集合中选取数据,我们可以使用 find_one() 方法。
- find_one() 方法返回选择中的第一个匹配项。
实例
查找 customers 集合中的首个文档:
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]
x = mycol.find_one()
print(x)
查找全部
如需从 MongoDB 中的表中选取数据,我们还可以使用 find() 方法。
- find() 方法返回选择中的所有匹配项。
- find() 方法的第一个参数是 query 对象。在这个例子中,我们用了一个空的 query 对象,它会选取集合中的所有文档。
- find() 方法没有参数提供与 MySQL 中的 SELECT * 相同的结果。
只返回某些字段
- find() 方法的第二个参数是描述包含在结果中字段的对象。
- 此参数是可选的,如果省略,则所有字段都将包含在结果中。
实例
只返回姓名和地址,而不是 _ids:
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]
for x in mycol.find({},{ "_id": 0, "name": 1, "address": 1 }):
print(x)
筛选结果
在集合中查找文档时,您能够使用 query 对象过滤结果。
find() 方法的第一个参数是 query 对象,用于限定搜索。
实例
查找地址为 "Park Lane 38" 的文档:
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]
myquery = { "address": "Park Lane 38" }
mydoc = mycol.find(myquery)
for x in mydoc:
print(x)
本文来自博客园,作者:愺様,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/wyh0923/p/14300107.html