Python异步操作MongoDB --Motor的使用
安装#
python3 -m pip install motor
创建客户端#
指定主机和端口号
import motor.motor_asyncio client = motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient('localhost', 27017)
使用用户名和密码
motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient('mongodb://root:123456@localhost:27017')
获取数据库#
MongoDB的单个实例可以支持多个独立的数据库。在开放式客户端中，您可以使用点表示法或括号表示法来获取对特定数据库的引用：
db = client.test_database db = client['test_database']
创建对数据库的引用不会执行I / O，也不需要 await 表达式。
获取集合#
一个集合是一组存储在MongoDB中的文档，并且可以被认为是大致在关系数据库中的表的当量。获取Motor中的集合与获取数据库的工作方式相同：
collection = db.test_collection collection = db['test_collection']
就像获取对数据库的引用一样，获取对集合的引用不会产生I / O并且不需要 await 表达式。
插入文档（insert_one）#
与pymongo一样，Motor使用Python字典表示MongoDB文档。要存储在MongoDB中的文档，在 await 表达式中调用 insert_one() ：
async def do_insert(): document = {'key': 'value'} result = await db.test_collection.insert_one(document) # insert_one只能插入一条数据 print('result %s' % repr(result.inserted_id)) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_insert()) # result ObjectId('...')
批量插入文档（insert_many）#
async def do_insert(): result = await db.test_collection.insert_many( [{'i': i} for i in range(2000)]) # insert_many可以插入一条或多条数据，但是必须以列表(list)的形式组织数据 print('inserted %d docs' % (len(result.inserted_ids),)) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_insert()) # inserted 2000 docs
查询一个文档（find_one）#
使用 find_one() 得到匹配查询的第一个文档。例如，要获取密钥“i”的值小于1的文档：
async def do_find_one(): document = await db.test_collection.find_one({'i': {'$lt': 1}}) # find_one只能查询一条数据 pprint.pprint(document) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_find_one()) # {'_id': ObjectId('...'), 'i': 0}
注意：结果是一个字典匹配我们之前插入的字典。
查询多个文档（find）#
使用 find() 要查询的一组文档。 find() 没有I / O，也不需要 await 表达式。它只是创建一个 AsyncIOMotorCursor 实例。当您调用 to_list() 或为循环执行异步时 (async for) ，查询实际上是在服务器上执行的。
查询 “ i ” 小于5的所有文档：
async def do_find(): cursor = db.test_collection.find({'i': {'$lt': 5}}).sort('i') for document in await cursor.to_list(length=100): pprint.pprint(document) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_find()) # {'_id': ObjectId('...'), 'i': 0} # {'_id': ObjectId('...'), 'i': 1} # {'_id': ObjectId('...'), 'i': 2} # {'_id': ObjectId('...'), 'i': 3} # {'_id': ObjectId('...'), 'i': 4}
一length ，调用方法 to_list 的必传参数，防止 Motor 从缓冲中获取的文档数量不受限制，此处限制为100。
使用 async for 查询所有文档#
您可以在循环中一次处理一个文档：async for
async def do_find(): c = db.test_collection async for document in c.find({}): # 查询所有文档 pprint.pprint(document) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_find()) # {'_id': ObjectId('...'), 'i': 0} # {'_id': ObjectId('...'), 'i': 1}
您可以在开始迭代之前对查询应用排序，跳过或限制：
async def do_find(): cursor = db.test_collection.find({'i': {'$lt': 4}}) # Modify the query before iterating cursor.sort('i', -1).skip(1).limit(2) # 对查询应用排序(sort)，跳过(skip)或限制(limit) async for document in cursor: pprint.pprint(document) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_find()) # {'_id': ObjectId('...'), 'i': 2} # {'_id': ObjectId('...'), 'i': 1}
游标 (cursor) 实际上并不是单独从服务器检索每个文档; 它可以大批量地获取文档。
使用count_documents()查询集合中的文档数量#
async def do_count(): n = await db.test_collection.count_documents({}) # 查询集合内所有文档数量 print('%s documents in collection' % n) n = await db.test_collection.count_documents({'i': {'$gt': 1000}}) # 按条件查询集合内文档数量 print('%s documents where i > 1000' % n) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_count()) # 2000 documents in collection # 999 documents where i > 1000
更新文档（推荐使用update_one或update_many）#
replace_one() 更改文档。它需要两个参数：一个指定要替换哪个文档的查询和一个替换文档。该查询遵循与 find() 或 相同的语法 find_one() 。替换一个文档的示例：
async def do_replace(): coll = db.test_collection old_document = await coll.find_one({'i': 50}) print('found document: %s' % pprint.pformat(old_document)) _id = old_document['_id'] old_document['i'] = -1 # 修改文档(dict)的key, value old_document['new'] = 'new' # 增加文档(dict)的key, value del old_document['i'] # 删除文档(dict)的key, value result = await coll.replace_one( {'_id': _id}, old_document) # replace_one第一个参数为查询条件, 第二个参数为更新后的文档 print('replaced %s document' % result.modified_count) new_document = await coll.find_one({'_id': _id}) print('document is now %s' % pprint.pformat(new_document)) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_replace()) # found document: {'_id': ObjectId('...'), 'i': 50} # replaced 1 document # document is now {'_id': ObjectId('...'), 'key': 'value'}
除了 _id 不变，replace_one() 会对修改后文档的所有字段做更新操作， 慎用 。
update_one() 与MongoDB的修饰符运算符一起使用来更新文档的一部分并保持其余部分不变。我们将找到“i”为51的文档，并使用 $set 运算符将“key”设置为“value”：
async def do_update(): coll = db.test_collection result = await coll.update_one({'i': 51}, {'$set': {'key': 'value'}}) # 仅新增或更改该文档的某个key print('updated %s document' % result.modified_count) new_document = await coll.find_one({'i': 51}) print('document is now %s' % pprint.pformat(new_document)) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_update()) # updated 1 document # document is now {'_id': ObjectId('...'), 'i': 51, 'key': 'value'}
“key”设置为“value”，“i”仍为51。
update_one() 只影响它找到的第一个文档，您可以使用 update_many() 更新所有文档：
await coll.update_many({'i': {'$gt': 100}}, {'$set': {'key': 'value'}})
删除文档#
delete_many() 采用与语法相同的 find() 查询。delete_many() 立即删除所有匹配的文档。
async def do_delete_many(): coll = db.test_collection n = await coll.count_documents({}) print('%s documents before calling delete_many()' % n) result = await db.test_collection.delete_many({'i': {'$gte': 1000}}) print('%s documents after' % (await coll.count_documents({}))) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_delete_many()) # 2000 documents before calling delete_many() # 1000 documents after
