Python操作MongoDB看这一篇就够了

MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。

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1. 准备工作

在开始之前，请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务，并且安装好了Python的PyMongo库。

2. 连接MongoDB

连接MongoDB时，我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient。一般来说，传入MongoDB的IP及端口即可，其中***个参数为地址host，第二个参数为端口port（如果不给它传递参数，默认是27017）：

 
 
 
    
  
  
  
  1. import pymongo  
    2.   
  
  
  2. client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017) 
    3.

这样就可以创建MongoDB的连接对象了。

另外，MongoClient的***个参数host还可以直接传入MongoDB的连接字符串，它以mongodb开头，例如：

 
 
 
    
  
  
  
  1. client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') 
    2.

这也可以达到同样的连接效果。

3. 指定数据库

MongoDB中可以建立多个数据库，接下来我们需要指定操作哪个数据库。这里我们以test数据库为例来说明，下一步需要在程序中指定要使用的数据库：

 
 
 
    
  
  
  
  1. db = client.test 
    2.

这里调用client的test属性即可返回test数据库。当然，我们也可以这样指定：

 
 
 
    
  
  
  
  1. db = client['test'] 
    2.

这两种方式是等价的。

4. 指定集合

MongoDB的每个数据库又包含许多集合（collection），它们类似于关系型数据库中的表。

下一步需要指定要操作的集合，这里指定一个集合名称为students。与指定数据库类似，指定集合也有两种方式：

 
 
 
    
  
  
  
  1. collection = db.students  
    2.   
  
  
  2. collection = db['students'] 
    3.

这样我们便声明了一个Collection对象。

5. 插入数据

接下来，便可以插入数据了。对于students这个集合，新建一条学生数据，这条数据以字典形式表示：

 
 
 
    
  
  
  
  1. student = {  
    2.   
  
  
  2.     'id': '20170101',  
    3.   
  
  
  3.     'name': 'Jordan',  
    4.   
  
  
  4.     'age': 20,  
    5.   
  
  
  5.     'gender': 'male'  
    6.   
  
  
  6. } 
    7.

这里指定了学生的学号、姓名、年龄和性别。接下来，直接调用collection的insert()方法即可插入数据，代码如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. result = collection.insert(student)  
    2.   
  
  
  2. print(result) 
    3.

在MongoDB中，每条数据其实都有一个_id属性来唯一标识。如果没有显式指明该属性，MongoDB会自动产生一个ObjectId类型的_id属性。insert()方法会在执行后返回_id值。

运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. 5932a68615c2606814c91f3d 
    2.

当然，我们也可以同时插入多条数据，只需要以列表形式传递即可，示例如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. student1 = {  
    2.   
  
  
  2.     'id': '20170101',  
    3.   
  
  
  3.     'name': 'Jordan',  
    4.   
  
  
  4.     'age': 20,  
    5.   
  
  
  5.     'gender': 'male'  
    6.   
  
  
  6. }  
    7.   
  
  
  7.  
    8.   
  
  
  8. student2 = {  
    9.   
  
  
  9.     'id': '20170202',  
    10.   
  
  
  10.     'name': 'Mike',  
    11.   
  
  
  11.     'age': 21,  
    12.   
  
  
  12.     'gender': 'male'  
    13.   
  
  
  13. }  
    14.   
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  15. result = collection.insert([student1, student2])  
    16.   
  
  
  16. print(result) 
    17.

返回结果是对应的_id的集合：

 
 
 
    
  
  
  
  1. [ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')] 
    2.

实际上，在PyMongo 3.x版本中，官方已经不推荐使用insert()方法了。当然，继续使用也没有什么问题。官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法来分别插入单条记录和多条记录，示例如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. student = {  
    2.   
  
  
  2.     'id': '20170101',  
    3.   
  
  
  3.     'name': 'Jordan',  
    4.   
  
  
  4.     'age': 20,  
    5.   
  
  
  5.     'gender': 'male'  
    6.   
  
  
  6. }  
    7.   
  
  
  7.  
    8.   
  
  
  8. result = collection.insert_one(student)  
    9.   
  
  
  9. print(result)  
    10.   
  
  
  10. print(result.inserted_id) 
    11.

运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1.   
    2.   
  
  
  2. 5932ab0f15c2606f0c1cf6c5 
    3.

与insert()方法不同，这次返回的是InsertOneResult对象，我们可以调用其inserted_id属性获取_id。

对于insert_many()方法，我们可以将数据以列表形式传递，示例如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. student1 = {  
    2.   
  
  
  2.     'id': '20170101',  
    3.   
  
  
  3.     'name': 'Jordan',  
    4.   
  
  
  4.     'age': 20,  
    5.   
  
  
  5.     'gender': 'male' 
    6.   
  
  
  6. }  
    7.   
  
  
  7.  
    8.   
  
  
  8. student2 = {  
    9.   
  
  
  9.     'id': '20170202',  
    10.   
  
  
  10.     'name': 'Mike',  
    11.   
  
  
  11.     'age': 21,  
    12.   
  
  
  12.     'gender': 'male'  
    13.   
  
  
  13. }  
    14.   
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  15. result = collection.insert_many([student1, student2])  
    16.   
  
  
  16. print(result)  
    17.   
  
  
  17. print(result.inserted_ids) 
    18.

运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1.   
    2.   
  
  
  2. [ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')] 
    3.

该方法返回的类型是InsertManyResult，调用inserted_ids属性可以获取插入数据的_id列表。

6. 查询

插入数据后，我们可以利用find_one()或find()方法进行查询，其中find_one()查询得到的是单个结果，find()则返回一个生成器对象。示例如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. result = collection.find_one({'name': 'Mike'})  
    2.   
  
  
  2. print(type(result))  
    3.   
  
  
  3. print(result) 
    4.

这里我们查询name为Mike的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1.   
    2.   
  
  
  2. {'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'} 
    3.

可以发现，它多了_id属性，这就是MongoDB在插入过程中自动添加的。

此外，我们也可以根据ObjectId来查询，此时需要使用bson库里面的objectid：

 
 
 
    
  
  
  
  1. from bson.objectid import ObjectId   
    2.   
  
  
  2. result = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})  
    3.   
  
  
  3. print(result) 
    4.

其查询结果依然是字典类型，具体如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. {'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'} 
    2.

当然，如果查询结果不存在，则会返回None。

对于多条数据的查询，我们可以使用find()方法。例如，这里查找年龄为20的数据，示例如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. results = collection.find({'age': 20})  
    2.   
  
  
  2. print(results)  
    3.   
  
  
  3. for result in results:  
    4.   
  
  
  4.     print(result) 
    5.

运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1.   
    2.   
  
  
  2. {'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}  
    3.   
  
  
  3. {'_id': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d'), 'id': '20170102', 'name': 'Kevin', 'age': 20, 'gender': 'male'}  
    4.   
  
  
  4. {'_id': ObjectId('593278d815c260269d7645a8'), 'id': '20170103', 'name': 'Harden', 'age': 20, 'gender': 'male'} 
    5.

返回结果是Cursor类型，它相当于一个生成器，我们需要遍历取到所有的结果，其中每个结果都是字典类型。

如果要查询年龄大于20的数据，则写法如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. results = collection.find({'age': {'$gt': 20}}) 
    2.

这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了，而是一个字典，其键名为比较符号$gt，意思是大于，键值为20。

这里将比较符号归纳为下表。

符号

含义

示例

     

$lt

小于

{'age': {'$lt': 20}}

$gt

大于

{'age': {'$gt': 20}}

$lte

小于等于

{'age': {'$lte': 20}}

$gte

大于等于

{'age': {'$gte': 20}}

$ne

不等于

{'age': {'$ne': 20}}

$in

在范围内

{'age': {'$in': [20, 23]}}

$nin

不在范围内

{'age': {'$nin': [20, 23]}}

另外，还可以进行正则匹配查询。例如，查询名字以M开头的学生数据，示例如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. results = collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}}) 
    2.

这里使用$regex来指定正则匹配，^M.*代表以M开头的正则表达式。

这里将一些功能符号再归类为下表。

符号

含义

示例

示例含义

       

$regex

匹配正则表达式

{'name': {'$regex': '^M.*'}}

name以M开头

$exists

属性是否存在

{'name': {'$exists': True}}

name属性存在

$type

类型判断

{'age': {'$type': 'int'}}

age的类型为int

$mod

数字模操作

{'age': {'$mod': [5, 0]}}

年龄模5余0

$text

文本查询

{'$text': {'$search': 'Mike'}}

text类型的属性中包含Mike字符串

$where

高级条件查询

{'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'}

自身粉丝数等于关注数

关于这些操作的更详细用法，可以在MongoDB官方文档找到：

https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/。

7. 计数

要统计查询结果有多少条数据，可以调用count()方法。比如，统计所有数据条数：

 
 
 
    
  
  
  
  1. count = collection.find().count()  
    2.   
  
  
  2. print(count) 
    3.

或者统计符合某个条件的数据：

 
 
 
    
  
  
  
  1. count = collection.find({'age': 20}).count()  
    2.   
  
  
  2. print(count) 
    3.

运行结果是一个数值，即符合条件的数据条数。

8. 排序

排序时，直接调用sort()方法，并在其中传入排序的字段及升降序标志即可。示例如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)  
    2.   
  
  
  2. print([result['name'] for result in results]) 
    3.

运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. ['Harden', 'Jordan', 'Kevin', 'Mark', 'Mike'] 
    2.

这里我们调用pymongo.ASCENDING指定升序。如果要降序排列，可以传入pymongo.DESCENDING。

9. 偏移

在某些情况下，我们可能想只取某几个元素，这时可以利用skip()方法偏移几个位置，比如偏移2，就忽略前两个元素，得到第三个及以后的元素：

 
 
 
    
  
  
  
  1. results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)  
    2.   
  
  
  2. print([result['name'] for result in results]) 
    3.

运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. ['Kevin', 'Mark', 'Mike'] 
    2.

另外，还可以用limit()方法指定要取的结果个数，示例如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)  
    2.   
  
  
  2. print([result['name'] for result in results]) 
    3.

运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. ['Kevin', 'Mark'] 
    2.

如果不使用limit()方法，原本会返回三个结果，加了限制后，会截取两个结果返回。

值得注意的是，在数据库数量非常庞大的时候，如千万、亿级别，***不要使用大的偏移量来查询数据，因为这样很可能导致内存溢出。此时可以使用类似如下操作来查询：

 
 
 
    
  
  
  
  1. from bson.objectid import ObjectId  
    2.   
  
  
  2. collection.find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}}) 
    3.

这时需要记录好上次查询的_id。

10. 更新

对于数据更新，我们可以使用update()方法，指定更新的条件和更新后的数据即可。例如：

 
 
 
    
  
  
  
  1. condition = {'name': 'Kevin'}  
    2.   
  
  
  2. student = collection.find_one(condition)  
    3.   
  
  
  3. student['age'] = 25  
    4.   
  
  
  4. result = collection.update(condition, student)  
    5.   
  
  
  5. print(result) 
    6.

这里我们要更新name为Kevin的数据的年龄：首先指定查询条件，然后将数据查询出来，修改年龄后调用update()方法将原条件和修改后的数据传入。

运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True} 
    2.

返回结果是字典形式，ok代表执行成功，nModified代表影响的数据条数。

另外，我们也可以使用$set操作符对数据进行更新，代码如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. result = collection.update(condition, {'$set': student}) 
    2.

这样可以只更新student字典内存在的字段。如果原先还有其他字段，则不会更新，也不会删除。而如果不用$set的话，则会把之前的数据全部用student字典替换；如果原本存在其他字段，则会被删除。

另外，update()方法其实也是官方不推荐使用的方法。这里也分为update_one()方法和update_many()方法，用法更加严格，它们的第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名，示例如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. condition = {'name': 'Kevin'}  
    2.   
  
  
  2. student = collection.find_one(condition)  
    3.   
  
  
  3. student['age'] = 26  
    4.   
  
  
  4. result = collection.update_one(condition, {'$set': student})  
    5.   
  
  
  5. print(result)  
    6.   
  
  
  6. print(result.matched_count, result.modified_count) 
    7.

这里调用了update_one()方法，第二个参数不能再直接传入修改后的字典，而是需要使用{'$set': student}这样的形式，其返回结果是UpdateResult类型。然后分别调用matched_count和modified_count属性，可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。

运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1.   
    2.   
  
  
  2. 1 0 
    3.

我们再看一个例子：

 
 
 
    
  
  
  
  1. condition = {'age': {'$gt': 20}}  
    2.   
  
  
  2. result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})  
    3.   
  
  
  3. print(result)  
    4.   
  
  
  4. print(result.matched_count, result.modified_count) 
    5.

这里指定查询条件为年龄大于20，然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}}，也就是年龄加1，执行之后会将***条符合条件的数据年龄加1。

运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1.   
    2.   
  
  
  2. 1 1 
    3.

可以看到匹配条数为1条，影响条数也为1条。

如果调用update_many()方法，则会将所有符合条件的数据都更新，示例如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. condition = {'age': {'$gt': 20}}  
    2.   
  
  
  2. result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})  
    3.   
  
  
  3. print(result) 
    4.   
  
  
  4. print(result.matched_count, result.modified_count) 
    5.

这时匹配条数就不再为1条了，运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1.   
    2.   
  
  
  2. 3 3 
    3.

可以看到，这时所有匹配到的数据都会被更新。

11. 删除

删除操作比较简单，直接调用remove()方法指定删除的条件即可，此时符合条件的所有数据均会被删除。示例如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. result = collection.remove({'name': 'Kevin'})  
    2.   
  
  
  2. print(result) 
    3.

运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. {'ok': 1, 'n': 1} 
    2.

另外，这里依然存在两个新的推荐方法——delete_one()和delete_many()。示例如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})  
    2.   
  
  
  2. print(result)  
    3.   
  
  
  3. print(result.deleted_count)  
    4.   
  
  
  4. result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}})  
    5.   
  
  
  5. print(result.deleted_count) 
    6.

运行结果如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1.   
    2.   
  
  
  2. 1  
    3.   
  
  
  3. 4 
    4.

delete_one()即删除***条符合条件的数据，delete_many()即删除所有符合条件的数据。它们的返回结果都是DeleteResult类型，可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数。

12. 其他操作

另外，PyMongo还提供了一些组合方法，如find_one_and_delete()、find_one_and_replace()和find_one_and_update()，它们是查找后删除、替换和更新操作，其用法与上述方法基本一致。

另外，还可以对索引进行操作，相关方法有create_index()、create_indexes()和drop_index()等。

关于PyMongo的详细用法，可以参见官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html。

另外，还有对数据库和集合本身等的一些操作，这里不再一一讲解，可以参见官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/。

本节讲解了使用PyMongo操作MongoDB进行数据增删改查的方法。

文章题目：Python操作MongoDB看这一篇就够了
文章出自：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news29/219479.html

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