Python访问MongoDB环境安装和测试
Ubuntu,安装了MongoDB和Python之后,Phython如何访问MongoDB数据库Python是很简单的编程语言,开发的代码可读性非常好。这篇文章
Ubuntu,安装了MongoDB和Python之后,Phython如何访问MongoDB数据库
Python是很简单的编程语言,开发的代码可读性非常好。
这篇文章,通过称为PyMongo driver的Python驱动和MongoDB一起开发简单简洁功能强大的代码。
安装PyMongo Driver
开始写python代码访问MongoDB数据库之前,我们首先需要安装PyMongo driver。
假设你已经安装了Python2.7或更高版本。Python的安装从上下载tar文件的安装介质
安装PyMongo driver的步骤如下:
步骤1:
下载Python相应版本的安装工具 。比如,我从
#using-setuptools-and-easyinstall下载了
setuptools-0.6c11-py2.7.egg
步骤2:
执行下载的介质
步骤3:
安装PyMongo模块:
好了!测试一下,在Python shell中,输入:
import pymongo返回光标>>,,就成功了。
更进一步,插入数据到数据库中,然后检索一下。记住MongoDB中,如果检索的数据库不存在,MongoDB会自动创建一个数据库,下面以mytestdeb为例测试一下。
Python shell中输入以下:
from pymongo import Connection c = Connection(); db = C.mytestdb collection = db.items item = {“Title”: “Test Data”, “Value1”:”1”, “Value2”:”2”} collection.insert(item) collection.find_one()执行最后一行的结果是:
{u'_id': ObjectId('4d432adc1d41c85d8a000000'), u'Value1': u'1', u'Value2': u'2', u'Title': u'Test Data'}
Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Navicat Premium menyokong versi 7 dan 8 pangkalan data Dameng. Versi lain, termasuk Navicat untuk MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQLite, dan MongoDB, tidak menyokong pangkalan data Dameng.

Redis Kegigihan akan mengambil ingatan tambahan, RDB sementara meningkatkan penggunaan memori apabila menjana snapshot, dan AOF terus mengambil ingatan apabila memasuki log. Faktor yang mempengaruhi termasuk jumlah data, dasar kegigihan dan konfigurasi REDIS. Untuk mengurangkan kesan, anda boleh mengkonfigurasi dasar snapshot RDB, mengoptimumkan konfigurasi AOF, menaik taraf perkakasan dan memantau penggunaan memori. Selain itu, adalah penting untuk mencari keseimbangan antara prestasi dan keselamatan data.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Memori Redis melonjak termasuk: jumlah data yang terlalu besar, pemilihan struktur data yang tidak betul, masalah konfigurasi (seperti tetapan MaxMemory terlalu kecil), dan kebocoran memori. Penyelesaian termasuk: penghapusan data yang telah tamat tempoh, menggunakan teknologi mampatan, memilih struktur yang sesuai, menyesuaikan parameter konfigurasi, memeriksa kebocoran memori dalam kod, dan kerap memantau penggunaan memori.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Anda boleh menggunakan pernyataan SQL untuk memutuskan sambungan pangkalan data, termasuk: 1. Pernyataan Tutup: Tutup sambungan yang ditentukan dengan segera; 2. Putuskan Pernyataan: Tutup sambungan dan lepaskan sumber; 3. Pernyataan urus niaga akhir: Kirim/gulung kembali transaksi dan putuskan sambungan; 4. Pernyataan Keluar: Menamatkan skrip dan tutup semua sambungan; 5. Kaedah objek sambungan (khusus untuk sistem pangkalan data). Di samping itu, adalah disyorkan untuk melakukan atau melancarkan urus niaga yang belum selesai sebelum memutuskan sambungan.

Tetapan saiz memori Redis perlu mempertimbangkan faktor -faktor berikut: Jumlah data dan trend pertumbuhan: Anggarkan saiz dan kadar pertumbuhan data yang disimpan. Jenis Data: Jenis yang berbeza (seperti senarai, hash) menduduki memori yang berbeza. Dasar caching: cache penuh, cache separa, dan dasar pemisahan mempengaruhi penggunaan memori. Puncak Perniagaan: Tinggalkan memori yang cukup untuk menangani puncak lalu lintas.
