Python3中使用PyMongo的方法详解

前言

本文主要给你们介绍的是关于在Python3使用PyMongo的方法，分享出来供你们参考学习，下面话很少说了，来一块儿看看详细介绍：

MongoDB存储

在这里咱们来看一下Python3下MongoDB的存储操做，在本节开始以前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务，另外安装好了Python的PyMongo库。

没有安装的朋友们能够参考：https://www.jianshu.com/p/c6eac5b9224e

本人对于Python学习建立了一个小小的学习圈子，为各位提供了一个平台，你们一块儿来讨论学习Python。欢迎各位到来Python学习群：960410445一块儿讨论视频分享学习。Python是将来的发展方向，正在挑战咱们的分析能力及对世界的认知方式，所以，咱们与时俱进，迎接变化，并不断的成长，掌握Python核心技术，才是掌握真正的价值所在。

链接MongoDB

链接MongoDB咱们须要使用PyMongo库里面的MongoClient，通常来讲传入MongoDB的IP及端口便可，第一个参数为地址host，第二个参数为端口port，端口若是不传默认是27017。

这样咱们就能够建立一个MongoDB的链接对象了。

另外MongoClient的第一个参数host还能够直接传MongoDB的链接字符串，以mongodb开头，例如：

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

能够达到一样的链接效果。

指定数据库

MongoDB中还分为一个个数据库，咱们接下来的一步就是指定要操做哪一个数据库，在这里我以test数据库为例进行说明，因此下一步咱们须要在程序中指定要使用的数据库。

db =client.test

调用client的test属性便可返回test数据库，固然也能够这样来指定：

db =client['test']

两种方式是等价的。

指定集合

MongoDB的每一个数据库又包含了许多集合Collection，也就相似与关系型数据库中的表，下一步咱们须要指定要操做的集合，在这里咱们指定一个集合名称为students，学生集合。仍是和指定数据库相似，指定集合也有两种方式。

collection =db.students

collection =db['students']

插入数据

接下来咱们即可以进行数据插入了，对于students这个Collection，咱们新建一条学生数据，以字典的形式表示：

在这里咱们指定了学生的学号、姓名、年龄和性别，而后接下来直接调用collection的insert()方法便可插入数据。

在MongoDB中，每条数据其实都有一个_id属性来惟一标识，若是没有显式指明_id，MongoDB会自动产生一个ObjectId类型的_id属性。insert()方法会在执行后返回的_id值。

运行结果：

5932a68615c2606814c91f3d

固然咱们也能够同时插入多条数据，只须要以列表形式传递便可，示例以下：

返回的结果是对应的_id的集合，运行结果：

[ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]

实际上在PyMongo 3.X版本中，insert()方法官方已经不推荐使用了，固然继续使用也没有什么问题，官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法将插入单条和多条记录分开。

运行结果：

<pymongo.results.InsertOneResultobject at 0x10d68b558>

5932ab0f15c2606f0c1cf6c5

返回结果和insert()方法不一样，此次返回的是InsertOneResult对象，咱们能够调用其inserted_id属性获取_id。

对于insert_many()方法，咱们能够将数据以列表形式传递便可，示例以下：

insert_many()方法返回的类型是InsertManyResult，调用inserted_ids属性能够获取插入数据的_id列表，运行结果：

查询

插入数据后咱们能够利用find_one()或find()方法进行查询，find_one()查询获得是单个结果，find()则返回多个结果。

在这里咱们查询name为Mike的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果：

能够发现它多了一个_id属性，这就是MongoDB在插入的过程当中自动添加的。

咱们也能够直接根据ObjectId来查询，这里须要使用bson库里面的ObjectId。

其查询结果依然是字典类型，运行结果：

{'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}

固然若是查询结果不存在则会返回None。

对于多条数据的查询，咱们可使用find()方法，例如在这里查找年龄为20的数据，示例以下：

运行结果：

返回结果是Cursor类型，至关于一个生成器，咱们须要遍历取到全部的结果，每个结果都是字典类型。

若是要查询年龄大于20的数据，则写法以下：

results =collection.find({'age': {'$gt': 20}})

在这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了，而是一个字典，其键名为比较符号$gt，意思是大于，键值为20，这样即可以查询出全部年龄大于20的数据。

在这里将比较符号概括以下表：

另外还能够进行正则匹配查询，例如查询名字以M开头的学生数据，示例以下：

results =collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}})

在这里使用了$regex来指定正则匹配，^M.*表明以M开头的正则表达式，这样就能够查询全部符合该正则的结果。

在这里将一些功能符号再归类以下：