백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 PyMongo安装使用笔记

PyMongo安装使用笔记

Jun 06, 2016 am 11:26 AM

这里是简单的安装和使用记录,首先要有一个可用的mongo环境,win环境或者linux环境都可以。 假定你对mongo有所了解和知道一些命令行操作。

安装和更新
跟大多数py包安装一样,可以源码安装,也可以使用pip或者easy_install来安装

安装

代码如下:


pip install pymongo


升级

代码如下:


pip install --upgrade pymongo


其他安装方法请参照文档pymongo安装

操作

官网教程

小案例

代码如下:


#-*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#author: orangleliu  @2014-09-24
'''
pymongo的简单使用
'''

from pymongo import MongoClient

def get_db():
    #建立连接
    client = MongoClient("localhost", 27017)
    #test,还有其他写法
    db = client.test
    return db

def get_collection(db):
    #选择集合(mongo中collection和database都是lazy创建的,具体可以google下)
    collection = db['posts']
    print collection

def insert_one_doc(db):
    #插入一个document
    posts = db.posts
    post = {"name":"lzz", "age":25, "weight":"55"}
    post_id = posts.insert(post)
    print post_id

def insert_mulit_docs(db):
    #批量插入documents,插入一个数组
    posts = db.posts
    post = [ {"name":"nine", "age":28, "weight":"55"},
                 {"name":"jack", "age":25, "weight":"55"}]
    obj_ids = posts.insert(post)
    print obj_ids

##查询,可以对整个集合查询,可以根ObjectId查询,可以根据某个字段查询等
def get_all_colls(db):
    #获得一个数据库中的所有集合名称
    print db.collection_names()

def get_one_doc(db):
    #有就返回一个,没有就返回None
    posts = db.posts
    print posts.find_one()
    print posts.find_one({"name":"jack"})
    print posts.find_one({"name":"None"})
    return

def get_one_by_id(db):
    #通过objectid来查找一个doc
    posts = db.posts
    obj = posts.find_one()
    obj_id = obj["_id"]
    print "_id 为ObjectId类型 :"
    print posts.find_one({"_id":obj_id})
    #需要注意这里的obj_id是一个对象,不是一个str,使用str类型作为_id的值无法找到记录
    print "_id 为str类型 "
    print posts.find_one({"_id":str(obj_id)})

    #可以通过ObjectId方法把str转成ObjectId类型
    from bson.objectid import ObjectId
    print "_id 转换成ObjectId类型"
    print posts.find_one({"_id":ObjectId(str(obj_id))})

def get_many_docs(db):
    #mongo中提供了过滤查找的方法,可以通过各
    #种条件筛选来获取数据集,还可以对数据进行计数,排序等处理
    posts = db.posts
    #所有数据,按年龄排序, -1是倒序
    all =  posts.find().sort("age", -1)

    count = posts.count()
    print "集合中所有数据 %s个"%int(count)
    for i in all:
        print i

    #条件查询
    count = posts.find({"name":"lzz"}).count()
    print "lzz: %s"%count
    for i in  posts.find({"name":"lzz", "age":{"$lt":20}}):
        print i

def clear_coll_datas(db):
    #清空一个集合中的所有数据
    db.posts.remove({})

if __name__ == "__main__":
    db = get_db()
    obj_id = insert_one_doc(db)
    obj_ids = insert_mulit_docs(db)
    #get_all_colls(db)
    #get_one_doc(db)
    #get_one_by_id(db)
    #get_many_docs(db)
    clear_coll_datas(db)


这都是写简单的操作,至于集合操作,group操作等以后在总结。
본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python을 사용하여 텍스트 파일의 ZIPF 배포를 찾는 방법 Python을 사용하여 텍스트 파일의 ZIPF 배포를 찾는 방법 Mar 05, 2025 am 09:58 AM

이 튜토리얼은 Python을 사용하여 Zipf의 법칙의 통계 개념을 처리하는 방법을 보여주고 법을 처리 할 때 Python의 읽기 및 대형 텍스트 파일을 정렬하는 효율성을 보여줍니다. ZIPF 분포라는 용어가 무엇을 의미하는지 궁금 할 것입니다. 이 용어를 이해하려면 먼저 Zipf의 법칙을 정의해야합니다. 걱정하지 마세요. 지침을 단순화하려고 노력할 것입니다. Zipf의 법칙 Zipf의 법칙은 단순히 : 큰 자연어 코퍼스에서 가장 자주 발생하는 단어는 두 번째 빈번한 단어, 세 번째 빈번한 단어보다 세 번, 네 번째 빈번한 단어 등 4 배나 자주 발생합니다. 예를 살펴 보겠습니다. 미국 영어로 브라운 코퍼스를 보면 가장 빈번한 단어는 "TH입니다.

파이썬에서 파일을 다운로드하는 방법 파이썬에서 파일을 다운로드하는 방법 Mar 01, 2025 am 10:03 AM

Python은 인터넷에서 파일을 다운로드하는 다양한 방법을 제공하며 Urllib 패키지 또는 요청 도서관을 사용하여 HTTP를 통해 다운로드 할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 이러한 라이브러리를 사용하여 Python의 URL에서 파일을 다운로드하는 방법을 설명합니다. 도서관을 요청합니다 요청은 Python에서 가장 인기있는 라이브러리 중 하나입니다. URL에 쿼리 문자열을 수동으로 추가하지 않고 HTTP/1.1 요청을 보낼 수 있습니다. 요청 라이브러리는 다음을 포함하여 많은 기능을 수행 할 수 있습니다. 양식 데이터 추가 다중 부문 파일을 추가하십시오 파이썬 응답 데이터에 액세스하십시오 요청하십시오 머리

HTML을 구문 분석하기 위해 아름다운 수프를 어떻게 사용합니까? HTML을 구문 분석하기 위해 아름다운 수프를 어떻게 사용합니까? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

파이썬의 이미지 필터링 파이썬의 이미지 필터링 Mar 03, 2025 am 09:44 AM

시끄러운 이미지를 다루는 것은 특히 휴대폰 또는 저해상도 카메라 사진에서 일반적인 문제입니다. 이 튜토리얼은 OpenCV를 사용 하여이 문제를 해결하기 위해 Python의 이미지 필터링 기술을 탐구합니다. 이미지 필터링 : 강력한 도구 이미지 필터

Python을 사용하여 PDF 문서를 사용하는 방법 Python을 사용하여 PDF 문서를 사용하는 방법 Mar 02, 2025 am 09:54 AM

PDF 파일은 운영 체제, 읽기 장치 및 소프트웨어 전체에서 일관된 콘텐츠 및 레이아웃과 함께 크로스 플랫폼 호환성에 인기가 있습니다. 그러나 Python Processing Plain Text 파일과 달리 PDF 파일은 더 복잡한 구조를 가진 이진 파일이며 글꼴, 색상 및 이미지와 같은 요소를 포함합니다. 다행히도 Python의 외부 모듈로 PDF 파일을 처리하는 것은 어렵지 않습니다. 이 기사는 PYPDF2 모듈을 사용하여 PDF 파일을 열고 페이지를 인쇄하고 텍스트를 추출하는 방법을 보여줍니다. PDF 파일의 생성 및 편집에 대해서는 저의 다른 튜토리얼을 참조하십시오. 준비 핵심은 외부 모듈 PYPDF2를 사용하는 데 있습니다. 먼저 PIP를 사용하여 설치하십시오. PIP는 p입니다

Django 응용 프로그램에서 Redis를 사용하여 캐시하는 방법 Django 응용 프로그램에서 Redis를 사용하여 캐시하는 방법 Mar 02, 2025 am 10:10 AM

이 튜토리얼은 Redis 캐싱을 활용하여 특히 Django 프레임 워크 내에서 Python 응용 프로그램의 성능을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 우리는 Redis 설치, Django 구성 및 성능 비교를 다루어 Bene을 강조합니다.

NLTK (Natural Language Toolkit) 소개 NLTK (Natural Language Toolkit) 소개 Mar 01, 2025 am 10:05 AM

NLP (Natural Language Processing)는 인간 언어의 자동 또는 반자동 처리입니다. NLP는 언어학과 밀접한 관련이 있으며인지 과학, 심리학, 생리학 및 수학에 대한 연구와 관련이 있습니다. 컴퓨터 과학에서

Tensorflow 또는 Pytorch로 딥 러닝을 수행하는 방법은 무엇입니까? Tensorflow 또는 Pytorch로 딥 러닝을 수행하는 방법은 무엇입니까? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점

See all articles