1.连接mongodb
######### 方法一 ########## import pymongo # MongoClient()返回一个mongodb的连接对象client client = pymongo.MongoClient(host="localhost",port=27017) ######### 方法二 ########## import pymongo # MongoClient的第一个参数host还可以直接传MongoDB的连接字符串，以mongodb开头 client = pymongo.MongoClient(host="mongodb://127.0.0.1:27017/")
2.指定数据库
###### 方法一 ###### # 指定test数据库 db = client.test ###### 方法二 ###### # 指定test数据库(调用client的test属性即可返回test数据库) db = client["test"]
3.指定集合
###### 方法一 ###### # 指定student集合 collection = db.student ###### 方法二 ###### # 指定student集合 collection = db["student"]
4.插入数据
- db.collection.insert()
可以插入一条数据(dict),也可以插入多条数据(list)，返回‘_id’或‘_id’的集合
###### 插入一条数据 ###### student = { 'name': 'Jordan', 'age': 18, 'gender': 'man' } result = db.collection.insert(student) # insert()返回执行后文档的主键'_id'的值 print(result) # 5932a68615c2606814c91f3d ###### 插入多条数据 ###### student1 = { 'name': 'Jordan', 'age': 10, 'gender': 'man' } student2 = { 'name': 'Mike', 'age': 11, 'gender': 'man' } result = collection.insert([student1,student2]) # insert()返回执行后文档的主键'_id'的集合 print(result) #[ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]
pymongo 3.x版本中，insert()方法官方已不推荐使用，推荐使用insert_one()和insert_many()将插入单条和多条记录分开。
- db.collection.insert_one()
用于插入单条记录，返回的是InsertOneResult对象
student = { 'name': 'Jordan', 'age': 18, 'gender': 'man' } result = collection.insert_one(student) # insert_one()返回的是InsertOneResult对象，我们可以调用其inserted_id属性获取_id。 print(result) # <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558> print(result.inserted_id) # 5932ab0f15c2606f0c1cf6c5
- db.collection.insert_many()
用于插入多条记录，返回的是InsertManyResult对象
student1 = { 'name': 'Jordan', 'age': 10, 'gender': 'man' } student2 = { 'name': 'Mike', 'age': 11, 'gender': 'man' } result = collection.insert_many([student1, student2]) # insert_many()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 print(result) # <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558> print(result.inserted_ids) # [ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')]
5.查询数据：find_one()、find()
- db.collection.find_one()
查询返回单个结果(dict或者None)
result = db.collection.find_one({"name": "Mike"})
print(result) #{'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'),'name': 'Mike', 'age': 21, 'gende' :'man'}
db.collection.find()
查询返回多个结果(cursor类型，可迭代)。
results = collection.find({"age":18})
print(results) # <pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>
for result in results:
print(result)
#
-
查询条件
- 多条件查询
$and$or
# and查询 db.collection.find({ $and : [ { "age" : {$gt : 10 }} , { "gender" : "man" } ] }) ＃or查询 db.collection.find({ $or : [ {"age" : {$gt : 10 }}, { "gender" : "man"} ] }) #and查询 和 or查询 db.inventory.find( { $and : [ { $or : [ { price : 0.99 }, { price : 1.99 } ] }, { $or : [ { sale : true }, { qty : { $lt : 20 } } ] } ] } )
- count()
计数，对查询结果进行个数统计
count = collection.find().count() print(count)
- 排序
sort()
调用sort方法，传入要排序的字段and升降序标志即可
#单列升序排列 results = db.collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) # 升序(默认) print([result['name'] for result in results]) # 单列降序排列 results = db.collection.find().sort("name",pymongo.DESCENDING) #降序 print([result['name'] for result in results]) #多列排序 results = db.collection.find().sort([ ("name", pymongo.ASCENDING),("age", pymongo.DESCENDING) ])
- 偏移
skip()
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2) print([result['name'] for result in results])
注意：在数据量非常庞大时（千万、亿级别）,最好不要用skip()来查询数据，可能导致内存溢出。可以使用
find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}})
这样的方法来查询。
- 限制
limit()
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2) print([result['name'] for result in results])
6.更新数据
- db.collection.update()
修改单条或者多条文档，已不推荐此用法
result = collection.update( {"age": {"$lt" : 15}} , {"$set" : {"gender" : "woman"}} ) print(result) # {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}
- db.collection.update_one()
修改单条文档，返回结果是UpdateResult类型
针对UpdateResult类型数据，可以调用matched_count和modified_count属性分别获取匹配的条数和影响的条数
result = db.collection.update_one( {"name" : "Mike"} , { "$inc" : {"age" : 5}, "$set": {"gender": "male"} } ) print(result) # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678> print(result.matched_count, result.modified_count) # 1 1
- db.collection.update_many()
修改多条文档，返回结果是UpdateResult类型
result = db.collection.update_many( {"name" : "Mike"} , {"$inc" : {"age" : 5}} ) print(result) # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8> print(result.matched_count, result.modified_count) # 3 3
7.删除数据
- db.collection.remove()
删除指定条件的所有数据
result = db.collection.remove({"age" : {"$gte" : 10}})
print(result) # {'ok': 3, 'n': 3}
- db.collection.delete_one()
删除第一条符合条件的数据，返回DeleteResult类型数据
result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})
print(result) # <pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>
print(result.deleted_count) # 1
- db.collection.delete_many()
删除所有符合条件的数据，返回DeleteResult类型数据
result = collection.delete_many({'name': 'Kevin'})
print(result) # <pymongo.results.DeleteResult object at 0x55e6be5f1>
print(result.deleted_count) # 4
另外，pymongo还提供了更多方法，如find_one_and_delete() find_one_and_replace() find_one_and_update(),当然，还有操作索引的方法：create_index() create_indexes() drop_index()等。
import pymongo client = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port="27017") db = client["test"] coll = db["myindex"] # 在后台创建唯一索引 coll.create_index([(x,1)], unique = True, background = True,name = "x_1") # 查看集合coll的所有索引信息 result = coll.index_information() print(result) # 在后台创建复合索引 db.myindex.create_index([("x", 1), ("y", 1)]) # 删除索引 coll.drop_index([("x", 1)]) # coll.drop_index("x_1")
详细用法可以参见官方文档：IT虾米网
另外还有对数据库、集合本身以及其他的一些操作，在这不再一一讲解，可以参见官方文档：IT虾米网
