Python으로 mongodb를 작동하는 9단계
이 기사에서는 Python에서 mongodb를 작동하는 자세한 단계와 예제 코드를 공유합니다. 도움이 필요한 친구가 참고할 수 있습니다.
먼저 pymongo를 가져옵니다
from pymongo import MongoClient
둘째, 서버 포트 번호 27017에 연결
MongoDB에 연결
MongoDB에 연결하려면 PyMongo 라이브러리의 MongoClient를 사용해야 합니다. 일반적으로 IP를 전달하면 됩니다. MongoDB의 포트 첫 번째 매개변수는 주소 호스트이고, 두 번째 매개변수는 포트이며, 포트가 전달되지 않으면 기본값은 27017입니다.
conn = MongoClient("localhost") MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)
3개의 연결 데이터베이스
db = conn.데이터베이스 이름
연결 모음
collection = db[collection_name] or collection = db.collection_name
모든 집계 이름 보기
db.collection_names()
4개의 데이터 삽입
(1) 하나의 데이터 조각 삽입
db.user.insert({"name":"夏利刚","age":18,"hobby":"学习"})
(2) 여러 조각 삽입 of data
db.user.insert([{"name":"夏利刚","age":18,"hobby":"学习"},{"name":"xxxoo","age":48,"hobby":"学习"}]
(3) 3.x 이상의
insert_one 插入一条数据 insert_many() 插入多条数据
(4)를 사용하여 id를 반환하고 insert_one()
data.inserted_id data.inserted_ids
five를 사용하여 데이터를 쿼리
(1)하여 모든
db.user를 쿼리하는 것이 좋습니다. .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)
db.user.find_one()
(3) 조건이 있는 쿼리
db.user.find({"name":"张三"})
(4) id 쿼리
from bson.objectid import ObjectId*#用于ID查询 data = db.user.find({"_id":ObjectId("59a2d304b961661b209f8da1")})
(5) 퍼지 쿼리
(1){"name":{'$regex':"张"}} (2)import re {'xxx':re.compile('xxx')}
6개 정렬 제한 개수 건너뛰기
(1) 정렬 정렬
age가 10보다 큼
data = db.user.find({"age":{"$gt":10}}).sort("age",-1) #年龄 升序 查询 pymongo.ASCENDING --升序 data = db.user.find({"age":{"$gt":10}}).sort("age",1) #年龄 降序 查询 pymongo.DESCENDING --降序
( 2) 제한 값
3개의 데이터 가져오기
db.user.find().limit(3) data = db.user.find({"age":{"$gt":10}}).sort("age",-1).limit(3)
(3) count 통계 데이터의 개수를 세어보세요
db.user.find().count()
(4) 어떤 데이터 조각에서 가져오기 시작을 건너뜁니다
db .user.find().skip(2)
일곱 개의 업데이트 수정
update() 메서드는 실제로 공식적으로 권장되지 않는 메서드입니다. 여기서도 update_one() 메서드와 update_many() 메서드로 구분됩니다.
(1) update()
db.user.update({"name":"张三"},{"$set":{"age":25}}) db.user.update({"name":"张三"},{"$inc":{"age":25}})
(2) ) update_one() Chapter 조건에 맞는 데이터를 업데이트합니다
db.user.update_one({"name":"张三"},{"$set":{"age":99}})
(3) update_many() 조건에 맞는 모든 데이터를 업데이트합니다
db.user.update_many({"name":"张三"},{"$set":{"age":91}})
(4) 반환 결과는 UpdateResult 유형이며, match_count를 호출합니다. 및 수정된_count 속성은 각각 일치하는 데이터 항목 수와 영향을 받는 데이터 항목 수를 얻습니다.
print(result.matched_count, result.modified_count) no
eight 제거 삭제
삭제 작업은 비교적 간단합니다. 삭제 조건을 지정하기 위해 제거() 메서드를 호출하기만 하면 조건을 충족하는 모든 데이터가 삭제됩니다.
(1) Zhang San 삭제
collection.remove({"name":"lilei"})
(2) 모두 삭제
collection.remove()
(3) 여전히 두 가지 새로운 권장 방법인 delete_one() 및 delete_many() 메소드, 예시는 다음과 같습니다.
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}})
(4) 삭제된 데이터 개수를 가져오기 위해 delete_count 속성을 호출할 수 있습니다.
result.deleted_count
나인 연결 종료
conn.close()
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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch 모델을 효율적으로 교육하려면 단계가 필요 하며이 기사는 자세한 가이드를 제공합니다. 1. 환경 준비 : 파이썬 및 종속성 설치 : CentOS 시스템은 일반적으로 파이썬을 사전 설치하지만 버전은 더 오래 될 수 있습니다. YUM 또는 DNF를 사용하여 Python 3 및 Upgrade Pip : Sudoyumupdatepython3 (또는 SudodnfupdatePython3), PIP3INSTALL-UPGRADEPIP를 설치하는 것이 좋습니다. CUDA 및 CUDNN (GPU 가속도) : NVIDIAGPU를 사용하는 경우 Cudatool을 설치해야합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

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Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.
