Python的MongoDB模块PyMongo操作方法集锦
开始之前当然要导入模块啦：
>>> import pymongo
下一步，必须本地mongodb服务器的安装和启动已经完成，才能继续下去。
建立于MongoClient 的连接：
client = MongoClient('localhost', 27017)
# 或者
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
得到数据库:
>>> db = client.test_database # 或者 >>> db = client['test-database']
得到一个数据集合：
collection = db.test_collection # 或者 collection = db['test-collection']
MongoDB中的数据使用的是类似Json风格的文档：
>>> import datetime
>>> post = {"author": "Mike",
... "text": "My first blog post!",
... "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
... "date": datetime.datetime.utcnow()}
插入一个文档：
>>> posts = db.posts
>>> post_id = posts.insert_one(post).inserted_id
>>> post_id
ObjectId('...')
找一条数据：
>>> posts.find_one()
{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}
>>> posts.find_one({"author": "Mike"})
{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}
>>> posts.find_one({"author": "Eliot"})
>>>
通过ObjectId来查找：
>>> post_id
ObjectId(...)
>>> posts.find_one({"_id": post_id})
{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}
不要转化ObjectId的类型为String：
>>> post_id_as_str = str(post_id)
>>> posts.find_one({"_id": post_id_as_str}) # No result
>>>
如果你有一个post_id字符串，怎么办呢？
from bson.objectid import ObjectId
# The web framework gets post_id from the URL and passes it as a string
def get(post_id):
# Convert from string to ObjectId:
document = client.db.collection.find_one({'_id': ObjectId(post_id)})
多条插入：
>>> new_posts = [{"author": "Mike",
... "text": "Another post!",
... "tags": ["bulk", "insert"],
... "date": datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)},
... {"author": "Eliot",
... "title": "MongoDB is fun",
... "text": "and pretty easy too!",
... "date": datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}]
>>> result = posts.insert_many(new_posts)
>>> result.inserted_ids
[ObjectId('...'), ObjectId('...')]
查找多条数据：
>>> for post in posts.find():
... post
...
{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45), u'text': u'and pretty easy too!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Eliot', u'title': u'MongoDB is fun'}
当然也可以约束查找条件：
>>> for post in posts.find({"author": "Mike"}):
... post
...
{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}
获取集合的数据条数：
>>> posts.count()
或者说满足某种查找条件的数据条数：
>>> posts.find({"author": "Mike"}).count()
范围查找，比如说时间范围：
>>> d = datetime.datetime(2009, 11, 12, 12)
>>> for post in posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author"):
... print post
...
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45), u'text': u'and pretty easy too!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Eliot', u'title': u'MongoDB is fun'}
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}
$lt是小于的意思。
如何建立索引呢？比如说下面这个查找：
>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["cursor"]
u'BasicCursor'
>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["nscanned"]
建立索引：
>>> from pymongo import ASCENDING, DESCENDING
>>> posts.create_index([("date", DESCENDING), ("author", ASCENDING)])
u'date_-1_author_1'
>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["cursor"]
u'BtreeCursor date_-1_author_1'
>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["nscanned"]
连接聚集
>>> account = db.Account #或 >>> account = db["Account"]
查看全部聚集名称
>>> db.collection_names()
查看聚集的一条记录
>>> db.Account.find_one()
>>> db.Account.find_one({"UserName":"keyword"})
查看聚集的字段
>>> db.Account.find_one({},{"UserName":1,"Email":1})
{u'UserName': u'libing', u'_id': ObjectId('4ded95c3b7780a774a099b7c'), u'Email': u'libing@35.cn'}
>>> db.Account.find_one({},{"UserName":1,"Email":1,"_id":0})
{u'UserName': u'libing', u'Email': u'libing@35.cn'}
查看聚集的多条记录
>>> for item in db.Account.find():
item
>>> for item in db.Account.find({"UserName":"libing"}):
item["UserName"]
查看聚集的记录统计
>>> db.Account.find().count()
>>> db.Account.find({"UserName":"keyword"}).count()
聚集查询结果排序
>>> db.Account.find().sort("UserName") #默认为升序
>>> db.Account.find().sort("UserName",pymongo.ASCENDING) #升序
>>> db.Account.find().sort("UserName",pymongo.DESCENDING) #降序
聚集查询结果多列排序
>>> db.Account.find().sort([("UserName",pymongo.ASCENDING),("Email",pymongo.DESCENDING)])
添加记录
>>> db.Account.insert({"AccountID":21,"UserName":"libing"})
修改记录
>>> db.Account.update({"UserName":"libing"},{"$set":{"Email":"libing@126.com","Password":"123"}})
删除记录
>>> db.Account.remove() -- 全部删除
>>> db.Test.remove({"UserName":"keyword"})
ホットAIツール
Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Undress AI Tool
脱衣画像を無料で
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。
人気の記事
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい
ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
ホットトピック
独特の目標は関連していますか？
Apr 03, 2025 pm 10:30 PM
明確で明確なものは区別に関連していますが、それらは異なる方法で使用されます。明確な（形容詞）は、物事自体の独自性を説明し、物事の違いを強調するために使用されます。明確な（動詞）は、区別の動作または能力を表し、差別プロセスを説明するために使用されます。プログラミングでは、個別は、重複排除操作などのコレクション内の要素の独自性を表すためによく使用されます。明確なは、奇数や偶数の偶数を区別するなど、アルゴリズムまたは関数の設計に反映されます。最適化する場合、異なる操作は適切なアルゴリズムとデータ構造を選択する必要がありますが、異なる操作は、論理効率の区別を最適化し、明確で読み取り可能なコードの書き込みに注意を払う必要があります。
誰がより多くのPythonまたはJavaScriptを支払われますか？
Apr 04, 2025 am 12:09 AM
スキルや業界のニーズに応じて、PythonおよびJavaScript開発者には絶対的な給与はありません。 1. Pythonは、データサイエンスと機械学習でさらに支払われる場合があります。 2。JavaScriptは、フロントエンドとフルスタックの開発に大きな需要があり、その給与もかなりです。 3。影響要因には、経験、地理的位置、会社の規模、特定のスキルが含まれます。
H5ページの生産には継続的なメンテナンスが必要ですか？
Apr 05, 2025 pm 11:27 PM
H5ページは、コードの脆弱性、ブラウザー互換性、パフォーマンスの最適化、セキュリティの更新、ユーザーエクスペリエンスの改善などの要因のため、継続的に維持する必要があります。効果的なメンテナンス方法には、完全なテストシステムの確立、バージョン制御ツールの使用、定期的にページのパフォーマンスの監視、ユーザーフィードバックの収集、メンテナンス計画の策定が含まれます。
ラブコードのコピーをコピーして貼り付けて無料でラブコードを貼り付けます
Apr 04, 2025 am 06:48 AM
コードのコピーと貼り付けは不可能ではありませんが、注意して扱う必要があります。コード内の環境、ライブラリ、バージョンなどの依存関係は、現在のプロジェクトと一致しないため、エラーや予測不可能な結果が得られます。ファイルパス、従属ライブラリ、Pythonバージョンなど、コンテキストが一貫していることを確認してください。さらに、特定のライブラリのコードをコピーして貼り付けるときは、ライブラリとその依存関係をインストールする必要がある場合があります。一般的なエラーには、パスエラー、バージョンの競合、一貫性のないコードスタイルが含まれます。パフォーマンスの最適化は、コードの元の目的と制約に従って再設計またはリファクタリングする必要があります。コピーされたコードを理解してデバッグすることが重要であり、盲目的にコピーして貼り付けないでください。
58.com作業ページでリアルタイムアプリケーションと視聴者のデータを取得する方法は？
Apr 05, 2025 am 08:06 AM
クロール中に58.com作業ページの動的データを取得するにはどうすればよいですか？ Crawlerツールを使用して58.comの作業ページをrawったら、これに遭遇する可能性があります...
PSが荷重を見せ続ける理由は何ですか？
Apr 06, 2025 pm 06:39 PM
PSの「読み込み」の問題は、リソースアクセスまたは処理の問題によって引き起こされます。ハードディスクの読み取り速度は遅いか悪いです。CrystaldiskInfoを使用して、ハードディスクの健康を確認し、問題のあるハードディスクを置き換えます。不十分なメモリ：高解像度の画像と複雑な層処理に対するPSのニーズを満たすためのメモリをアップグレードします。グラフィックカードドライバーは時代遅れまたは破損しています：ドライバーを更新して、PSとグラフィックスカードの間の通信を最適化します。ファイルパスが長すぎるか、ファイル名に特殊文字があります。短いパスを使用して特殊文字を避けます。 PS独自の問題：PSインストーラーを再インストールまたは修理します。
rust錆自明】はじめに
Apr 04, 2025 am 08:03 AM
1.0.1序文このプロジェクト（コードとコメントを含む）は、私の独学の錆の間に記録されました。不正確または不明確な声明があるかもしれませんが、謝罪してください。あなたがそれから利益を得るなら、それはさらに良いです。 1.0.2なぜRustrustは信頼性が高く効率的ですか？ Rustは、CとCを同様のパフォーマンスであり、セキュリティが高くなり、CやCのようなエラーを確認するために頻繁な再コンパイルを必要としません。主な利点には、メモリセキュリティ（nullポインターの防止、ぶら下がりポインター、およびデータ競合の防止）が含まれます。スレッドセーフ（実行前にマルチスレッドコードが安全であることを確認してください）。未定義の動作を避けてください（例：境界のない配列、未知の変数、または解放されたメモリへのアクセス）。 Rustは、ジェネリックなどの最新の言語機能を提供します
JavaScriptコードラインブレーク：長い文字列とオブジェクト属性アクセスを優雅に処理する方法は？
Apr 05, 2025 am 08:03 AM
JavaScriptコードの詳細な説明JavaScriptコードを書くとき、私たちはしばしば長すぎるコードの行に遭遇します。
