PyMongo是一个Python编程语言中用于连接和操作MongoDB数据库的库。它提供了丰富的功能和API,使开发者能够在Python中轻松地进行MongoDB的数据交互和管理。
MongoDB 驱动程序:https://api.mongodb.com/
PyMongo文档:https://pymongo.readthedocs.io/en/stable/api/index.html
MongoDB文档:https://www.mongodb.com/docs/manual/
pip install pymongo==4.3.3
注意:不同版本的PyMongo在语法和API方面可能会有差异一定差异
# 导入模块
from pymongo import *
# 创建客户端对象,使用账号登录
# 方式一:
'''
host:连接的主机名或IP地址,默认为localhost
port:连接使用的端口号,默认为27017
username:用于身份验证的用户名,默认为None
password:用于身份验证的密码,默认为None
authSource:用于身份验证的数据库,默认为None,表示使用admin数据库
'''
client = MongoClient(host="ip", port=27017, username="test", password="123456", authSource="demo")
# 方式二:
# url = "mongodb://test:123456@ip/demo"
# client = MongoClient(url)
# 断开与MongoDB的连接
client.close()
# 判断数据库是否已存在
dblist = client.list_database_names()
if "demo" in dblist:
print("demo 数据库已存在!")
# 创建、获取数据库对象
db = client.demo
db = client['demo']
# 判断集合是否存在
collist = db . list_collection_names()
if "user" in collist:
print("user 集合已存在!")
# 创建、获取集合
collection = db.user
collection = db["user"]
注意: 在 MongoDB 中,数据库创建后要创建集合(数据表)并插入一个文档(记录),数据库才会真正创建。
MongoDB 中的一个文档类似 SQL 表中的一条记录。
集合中插入一个文档使用
insert_one()
方法,该方法的第一参数是字典
result = collection.insert_one({"name": "Python", "age": 25})
# 插入操作是否被确认
print(result.acknowledged) # True
# 插入文档的 _id 字段的值。如果文档没有设置 _id 字段,则 inserted_id 的值为一个新生成的 ObjectId。
print(result.inserted_id) # 63f569b89a8014989e3b53f6
# 批量插入
result = collection.insert_many([{"name": "Java", "age": 55}, {"name": "Vue", "age": 33}])
# 插入操作是否被确认
print(result.acknowledged) # True
# 插入的所有文档的 _id 值的列表。
print(result.inserted_ids) # [ObjectId('63f569b89a8014989e3b53f7'), ObjectId('63f569b89a8014989e3b53f8')]
集合中插入多个文档使用
insert_many()
方法,该方法的第一参数是字典列表
result = collection.insert_many([{"name": "Java", "age": 55}, {"name": "Vue", "age": 33}])
# 插入操作是否被确认
print(result.acknowledged) # True
# 插入的所有文档的 _id 值的列表。
print(result.inserted_ids) # [ObjectId('63f569b89a8014989e3b53f7'), ObjectId('63f569b89a8014989e3b53f8')]
MongoDB 中使用了 find 和 find_one 方法来查询集合中的数据,它类似于 SQL 中的 SELECT 语句。
使用
find_one()
方法来查询集合中的一条数据
result = collection.find_one({"name": "Python"})
print(result)
使用
find()
方法查询集合中的所有数据
rows = collection.find({"name": "Python"})
for row in rows:
print(row)
使用 find() 方法来查询指定字段的数据,将要返回的字段对应值设置为 1
注意:除了
_id
,不能在一个对象中同时指定 0 和 1
rows = collection.find({},{ "_id": 0, "name": 1, "age": 1 }):
for x in
print(x)
可以在 find() 中设置参数来过滤数据
query = { "name": "java" }
result = collection.find(query)
for document in result:
print(document)
查询条件语句中使用修饰符
# 查询年龄大于等于30
query = { "age": { "$gte": 30 } }
result = collection.find(query)
for document in result:
print(document)
可以使用正则表达式作为修饰符
# 查看name 字段中以字母'java'开头的数据
query = { "name": { "$regex": "^java" } }
result = collection.find(query)
for document in result:
print(document)
要对查询结果设置指定条数的记录可以使用 limit() 方法,该方法只接受一个数字参数
result = collection.find().limit(3)
for x in result:
print(x)
符号 | 描述 | 示例 |
---|---|---|
$eq | 匹配等于指定值的值 | {‘age’: {‘$eq’: 20}} |
$lt | 匹配小于指定值的值 | {‘age’: {‘$lt’: 20}} |
$lte | 匹配小于或等于指定值的值 | {‘age’: {‘$lte’: 20}} |
$gt | 匹配大于指定值的值 | {‘age’: {‘$gt’: 20}} |
$gte | 匹配大于或等于指定值的值 | {‘age’: {‘$gte’: 20}} |
$ne | 匹配所有不等于指定值的值 | {‘age’: {‘$ne’: 20}} |
$in | 匹配数组中指定的任何值 | {‘age’: {‘$in’: [20, 30]}} |
$nin | 不匹配数组中指定的任何值 | {‘age’: {‘$nin’: [20, 30]}} |
符号 | 描述 | 示例 | 说明 |
---|---|---|---|
$and | 查询同时满足多个条件的文档 | query = { "$and": [ {"name": "electronics"}, {"age": {"$lt": 30}} ] } result = collection.find(query) |
查询了name为"electronics"且age小于30的数据 |
$not | 查询不满足指定条件的文档 | query = { "age": { "$not": {"$gt": 50} # 不大于50 } } |
查询了age不大于50的数据 |
$nor | 查询不满足任何指定条件的文档 | query = { "$nor": [ {"name": "electronics"}, {"age": {"$gt": 50}} ] } |
查询name既不属于"electronics",也不满足age大于50的数据 |
$or | 查询满足任意一个指定条件的文档 | query = { "$or": [ {"name": "electronics"}, {"age": {"$gt": 50}} ] } |
查询了name满足"electronics"或age大于50的数据 |
符号 | 描述 | 示例 |
---|---|---|
$regex | 匹配正则表达式 | {‘name’: {‘$regex’: ‘^java.*’}} |
$exists | 属性是否存在 | {‘name’: {‘$exists’: True}} |
$text | 文本查询 | {'$text' : {‘$search’: ‘java’}} |
$where | 高级条件查询 | {‘$where’: ‘this.name.length > 5’} |
$type | 类型判断 | {‘age’: {‘$type’: ‘int’}} |
$mod | 对字段进行取模运算 这里:5是除数,0是余数 |
{‘age’: {‘$mod’: [5, 0]}} |
使用
update_one()
方法修改文档中的记录,方法第一个参数为查询的条件,第二个参数为要修改的字段。
如果查找到的匹配数据多于一条,则只会修改第一条
'''
matched_count:符合筛选条件的文档数
modified_count:实际被更新的文档数
upserted_id:如果执行的是 upsert 操作,则包含新插入文档的 _id 值
'''
result = collection.update_one({"name": "Python"}, {"$set": {"age": 25}})
print(result.matched_count)
print(result.modified_count)
print(result.upserted_id)
# 不存在就插入
data = {"name": "Python", "age": 25}
client.test.test.update_one({'name': 'Java'}, {'$set': data}, upsert=True)
使用
update_many()
方法修改多个文档中的记录,会修改所有匹配到的记录
collection.update_many({"name": "Python"}, {"$set": {"age": 22}})
# 不存在就插入
data = {"name": "Python", "age": 25}
client.test.test.update_one({'name': 'Java'}, {'$set': data}, upsert=True)
使用 delete_one() 方法来删除一个文档,该方法第一个参数为查询对象,指定要删除哪些数据
'''
acknowledged:一个布尔值,表示操作是否被确认(即是否执行成功)
deleted_count:一个整数,表示被删除的文档数量
'''
result = collection.delete_one({"name": "Python"})
print(result.acknowledged)
print(result.deleted_count)
使用 delete_many() 方法来删除多个文档,该方法第一个参数为查询对象,指定要删除哪些数据
collection.delete_many({"age": {"$gt": 20}})
delete_many() 方法如果传入的是一个空的查询对象,则会删除集合中的所有文档
x = user.delete_many({})
print(x.deleted_count, "个文档已删除")
db.user.delete_many({})
使用
drop()
方法来删除一个集合。
# 返回true:删除成功
# 返回false:删除失败(集合不存在)
collection.drop()
sort()
方法可以指定升序或降序排序。
第一个参数为要排序的字段,第二个字段指定排序规则,1为升序,-1为降序,默认为升序。
升序
result = collection.find().sort("age")
for x in result:
print(x)
降序
result = collection.find().sort("age", -1)
for x in result:
print(x)
可以使用
count()
方法查询结果有多少条数据
count = collection.find().count()
query = { "age": { "$gte": 30 } }
count = collection.find(query).count()
在MongoDB中,可以使用聚合管道(aggregation pipeline)来实现分组查询
# 构建聚合管道
pipeline = [
{"$group": {"_id": "$category", "total_sales": {"$sum": "$amount"}}},
{"$sort": {"total_sales": -1}},
{"$limit": 3}
]
# 执行聚合查询
result = collection.aggregate(pipeline)
for document in result:
print(document)