Mongodb python驱动教程

Mongodb python驱动教程

安装

使用python驱动mongodb须要下载、安装PyMongo包

• Windows用户，点击这里下载。
• 使用pip安装
  在linux平台使用pip命令安装：
  pip install pymongo
  指定版本：
  pip install pymongo==2.6.3 升级：
  `pip install --upgrade pymongo
• 使用easy_install安装
  easy_install pymongo 升级：
  easy_install -U pymongo

使用

安装完毕后，就能够在python shell或者python ide中进行试验，若是安装pymongo成功，那么下面的命令应该能够在python shell中运行:
>>> import pymongo

经过MongoClient链接mongo

#链接locahost上的mongodb，端口是默认端口，27017    from pymongo import MongoClient    client = MongoClient

也能够手动指定host和port：

client = MongoClient("localhost", 27017)    #或者    client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

获取数据库实例

一个mongodb的实例中，能够有不少独立数据库。咱们能够经过下面的方式获取一个数据库的实例：

db = client.mydatabase

若是上面的方法不起做用，试一下下面的方法：

db = client['mydatabase']

获取数据集

所谓数据集就是存储再mongodb中的一堆文档，这里能够简单的理解成关系数据库中的表（table），下面的方法获取一个数据集：

collection = db.mycollection    #或者    collection = db[mycollection]

须要注意的是，无论是获取数据库、仍是数据集实例，mongodb其实没有进行任何操做，只有当真正的文档insert进去的时候，才会真正建立数据库和数据集。

Documents

Mongodb中的数据是以json风格的文档存在的。在PyMongo中，咱们使用dictionaries表明documents。下面的一段文档（dictionary)，能够看做是一篇博文的简介：

import datatime    post = {    "auther" : "Mike",    "text" : "My First blog post",    "tags" : ["mongodb", "python", "pymongo"],    "date" : datetime.datetime.utcnow()    }

Document能够包含python语句，如上面的datetime.datetime,执行时，会自动进行转化。

插入Document

使用insert()方法进行插入：

posts = db.posts    post_id = posts.insert(post)    print post_id

当一篇Document被插入到mongodb中，若是document中没有指定"_id",mongodb会自动为该document添加惟一的"_id"。这个"_id"在该数据集中是唯一的。insert()方法返回值就是这个id，更多关于id的信息，点击documentation on _id。

插入完成后，咱们能够经过下面的语句列出数据库中的数据集：

db.collection_names()

结果以下： [u'system.indexs', u'posts'] system.indexs 这个数据集是mongodb本身建立的内部数据集。

使用find_one()方法获取指定的Document

monbodb中find_one()方法，是最基本的查找方法。该方法返回符合条件的一篇document（若是没有符合条件的，返回None）。当数据集中只有一篇符合条件的文档，或者咱们只想看第一篇文档的时候，find_one()就有颇有用了。

posts.find_one()

返回结果：

{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']}

经过ObjectId检索

咱们也能够经过_id来进行检索，在这里_id是ObjectId:

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