实例详解Python与Mongodb数据库之间的操作方法

更新时间：2020-03-17 09:34:55
编辑：池忆梅

MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一，使用的数据类型 BSON（类似 JSON）。

1. 安装Mongodb和pymongo

Mongodb的安装和配置

Mongodb的安装教程请网上搜索, 安装完成后, 进行以下配置过程:

1.1 创建目录, 该目录为Mongodb数据文件的存放目录:

*注: 本人使用的不是root用户, 所以修改目录的拥有者. *

sudo mkdir /data
sudo chown -R python:python /data
mkdir /data/db

1.2 分别执行命令:

第一条命令为指定端口和保存路径, 第二条为运行mongodb数据库.

mongod --port 27017 --dbpath /data/db
mongo --port 27017

1.3 安装pymongo

sudo pip3 install pymongo

2. 连接数据库、指定数据库、指定集合、插入数据:

mongodb存储数据以键值形式, 因此在Python中使用字段插入数据.

import pymongo
#连接mongodb
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
#指定数据库
db = client.test4
#指定集合
collection = db.students
#数据
student1 = {
 'id': '201801',
 'name': 'Jack',
 'age': 20,
 'gender': 'male'
}
student2 = {
 'id': '201802',
 'name': 'Tom',
 'age': 22,
 'gender': 'male'
}
student3 = {
 'id': '201803',
 'name': 'Rose',
 'age': 21,
 'gender': 'female'
}
student4 = {
 'id': '201804',
 'name': 'Mike',
 'age': 20,
 'gender': 'female'
}
student5 = {
 'id': '201805',
 'name': 'Ray',
 'age': 20,
 'gender': 'female'
}
student6 = {
 'id': '201806',
 'name': 'Alan',
 'age': 21,
 'gender': 'male'
}
#插入一条数据
result1 = collection.insert_one(student1)
print(result1)
print(result1.inserted_id)
# #插入多条数据
result2 = collection.insert_many([student2, student3, student4, student5, student6])
print(result2)
print(result2.inserted_ids)

运行结果:

insert方法:

5b3a1942971951218d41c02b
[ObjectId('5b3a1942971951218d41c02c'), ObjectId('5b3a1942971951218d41c02d')]

官方推荐:

<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x7fa4cc363ec8>
5b3a1942971951218d41c02e
<pymongo.results.InsertManyResult object at 0x7fa4cc363f08>
[ObjectId('5b3a1942971951218d41c02f'), ObjectId('5b3a1942971951218d41c030')]

3. 查询、计数、排序、偏移:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#查询一条数据
print('单条数据','='*50)
result = collection.find_one({'name': 'Jack'})
print(result)
print('多条数据','='*50)
#查询多条数据
for res in collection.find({'age': {'$mod': [5, 0]}}):
 print(res)
#计数
print('计数','='*50)
count = collection.find({'age': {'$mod': [5, 0]}}).count()
print(count)
#排序
print('排序','='*50)
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) #升序, pymongo.DESCENDING为降序
print([result['name'] for result in results])
#偏移
print('偏移','='*50)
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2) #偏移2位,忽略前两个数据
print([result['name'] for result in results])
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2) #只输出2个数据
print([result['name'] for result in results])
find({‘age': {'$mod': [5, 0]}}): 表示查找年龄取余5余0的值. 还有很多比较符号, 请百度.

运行结果:

单条数据 ==================================================
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
多条数据 ==================================================
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02e'), 'id': '201804', 'name': 'Mike', 'age': 20, 'gender': 'female'}
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02f'), 'id': '201805', 'name': 'Ray', 'age': 20, 'gender': 'female'}
计数 ==================================================
3
排序 ==================================================
['Alan', 'Jack', 'Mike', 'Ray', 'Rose', 'Tom']
偏移 ==================================================
['Mike', 'Ray', 'Rose', 'Tom']
['Mike', 'Ray']

4. 更新:

4.1 不使用$set更新数据:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#修改
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
print('更新前: ', student)
student['age'] = 22 #修改年龄
result = collection.update(condition, student) #将修改后的student替换condition
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数

运行结果:

更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 22, 'gender': 'male'}
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

4.2 使用$set更新数据:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#使用$set更新
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
print('更新前: ', student)
student['age'] = 23 #修改年龄
result = collection.update(condition, {'$set': student}) #将修改后的student替换condition, $set为重点
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数

运行结果:

更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 22, 'gender': 'male'}
更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 23, 'gender': 'male'}
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

比较使用和不适用$set更新数据, 发现此时并没有什么区别.

下面介绍区别所在:

4.3 区别

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#使用和不使用$set更新的区别
print('使用: ')
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
print('更新前: ', student)
student = {
 'id': '201803',
 'name': 'Jack',
 'age': 20,
 'gender': 'female',
 'mother': "Jack's mother"
}
result = collection.update(condition, {'$set': student}) #将修改后的student替换condition
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数
#分割线
print()
print('='*20, '分割线', '='*20)
print()
print('不使用: ')
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
print('更新前: ', student)
student = {
 'id': '201803',
 'name': 'Jack',
 'age': 20,
 'gender': 'female',
 'father': "Jack's father"
}
result = collection.update(condition, student) #将修改后的student替换condition
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数

运行结果:

使用:

更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 23, 'gender': 'male'}
更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201803', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'female', 'mother': "Jack's mother"}
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

==================== 分割线 ====================

不使用: 
更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201803', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'female', 'mother': "Jack's mother"}
更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201803', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'female', 'father': "Jack's father"}
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}

分析上面运行结果, 可以发现使用$set时, 若更新数据有原数据没有的字段, 则将该字段加到原数据上(上例为新增了mother字段), 而不会删除任何字段. 相反, 若不使用set时, 将从原数据中删除更新数据没有的字段, 再加上新增字段(上例为删除了mother字段, 新增了father字段. 也可以理解为将原数据完全替换为更新数据)

4.4 update_one和update_many的区别:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#官方推荐使用
#update_one和update_many的区别
print('update_one: ')
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
#分割线
print()
print('='*20, '分割线', '='*20)
print()
print('update_many: ')
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)

运行结果:

update_one: 
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x7f6cace0f9c8>
1 1
==================== 分割线 ====================
update_many: 
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x7f6cace0fa88>
3 3
12345678910
{‘age': {'$gt': 20}}为查找年龄大于20的, {‘inc': {‘age': 1}}为将年龄+1

5. 删除:

import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#删除
result = collection.remove({'name': 'Jack'})
print(result)
#推荐使用
result = collection.delete_one({'age': {'$gt': 20}})
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({'age': {'$gt': 20}})
print(result.deleted_count)

运行结果: