9 étapes pour utiliser MongoDB avec Python
Cet article partage avec vous les étapes détaillées et des exemples de codes pour faire fonctionner mongodb en Python. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.
1. Importez pymongo
from pymongo import MongoClient
2. Connectez-vous au numéro de port du serveur 27017
Connectez-vous à MongoDB
Pour vous connecter à MongoDB nous devons utiliser la bibliothèque PyMongo MongoClient, d'une manière générale, il suffit de transmettre l'adresse IP et le port de MongoDB. Le premier paramètre est l'adresse de l'hôte et le deuxième paramètre est le port. Si le port n'est pas transmis, la valeur par défaut est 27017.
conn = MongoClient("localhost") MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)
Base de données à trois jointures
db = conn.Nom de la base de données
Collection de connexions
collection = db[collection_name] or collection = db.collection_name
Afficher tous les noms d'agrégation
db.collection_names()
Quatre données d'insertion
(1) Insérer une donnée
db.user.insert({"name":"夏利刚","age":18,"hobby":"学习"})
(2) Insérer plusieurs données
db.user.insert([{"name":"夏利刚","age":18,"hobby":"学习"},{"name":"xxxoo","age":48,"hobby":"学习"}]
(3 ) En 3. Il est recommandé d'utiliser
insert_one 插入一条数据 insert_many() 插入多条数据
(4) pour renvoyer l'identifiant et d'utiliser insert_one()
data.inserted_id data.inserted_ids
cinq pour interroger les données
(1) pour interroger all
db.user.find()
#带条件的查询 # data = db.user.find({"name":"周日"}) # print(data) #返回result类似一个迭代器 可以使用 next方法 一个一个 的取出来 # print(next(data)) #取出一条数据
2) Interroger un élément
db.user.find_one()
(3) Requête avec conditions
db.user.find({"name":"张三"})
(4) ID de requête
from bson.objectid import ObjectId*#用于ID查询 data = db.user.find({"_id":ObjectId("59a2d304b961661b209f8da1")})
(5) requête floue
(1){"name":{'$regex':"张"}} (2)import re {'xxx':re.compile('xxx')}
saut du nombre limite de six tris
(1) tri tri
âge supérieur à 10
data = db.user.find({"age":{"$gt":10}}).sort("age",-1) #年龄 升序 查询 pymongo.ASCENDING --升序 data = db.user.find({"age":{"$gt":10}}).sort("age",1) #年龄 降序 查询 pymongo.DESCENDING --降序
(2) valeur limite
Obtenir trois éléments de données
db.user.find().limit(3) data = db.user.find({"age":{"$gt":10}}).sort("age",-1).limit(3)
(3) compter le nombre de données statistiques
db.user.find().count()
(4) sauter À partir de quelle donnée commencer la récupération
db.user.find().skip(2)
Sept modifications de mise à jour
La méthode update() est en fait une méthode qui n'est pas officiellement recommandée. Ici, elle est également divisée en méthode update_one() et update_many(). L'utilisation est plus stricte,
(1) update()<. 🎜>
db.user.update({"name":"张三"},{"$set":{"age":25}}) db.user.update({"name":"张三"},{"$inc":{"age":25}})
db.user.update_one({"name":"张三"},{"$set":{"age":99}})
db.user.update_many({"name":"张三"},{"$set":{"age":91}})
collection.remove({"name":"lilei"})
collection.remove()
delete_one()即删除第一条符合条件的数据 collection.delete_one({“name”:“ Kevin”}) delete_many()即删除所有符合条件的数据,返回结果是DeleteResult类型 collection.delete_many({“age”: {$lt:25}})
result.deleted_count
conn.close()
Comment faire fonctionner MongoDB avec PHP et analyse simple
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Explication détaillée de la stratégie de sauvegarde efficace de MongoDB dans le cadre du système CentOS Cet article introduira en détail les différentes stratégies de mise en œuvre de sauvegarde MongoDB sur le système CentOS pour assurer la sécurité des données et la continuité des activités. Nous couvrirons les sauvegardes manuelles, les sauvegardes chronométrées, les sauvegardes de scripts automatisées et les méthodes de sauvegarde dans des environnements de conteneurs Docker, et offrir les meilleures pratiques pour la gestion des fichiers de sauvegarde. Sauvegarde manuelle: utilisez la commande mongodump pour effectuer une sauvegarde complète manuelle, par exemple: mongodump-hlocalhost: 27017-u username-p mot de passe-d database name-o / backup Directory Cette commande exportera les données et les métadonnées de la base de données spécifiée vers le répertoire de sauvegarde spécifié.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

Lors de l'installation et de la configuration de GitLab sur un système CentOS, le choix de la base de données est crucial. Gitlab est compatible avec plusieurs bases de données, mais PostgreSQL et MySQL (ou MARIADB) sont le plus couramment utilisés. Cet article analyse les facteurs de sélection de la base de données et fournit des étapes détaillées d'installation et de configuration. Guide de sélection de la base de données Lors du choix d'une base de données, vous devez considérer les facteurs suivants: PostgreSQL: la base de données par défaut de GitLab est puissante, a une évolutivité élevée, prend en charge les requêtes complexes et le traitement des transactions et convient aux grands scénarios d'application. MySQL / MARIADB: une base de données relationnelle populaire largement utilisée dans les applications Web, avec des performances stables et fiables. MongoDB: base de données NoSQL, se spécialise dans
