Python|Python 操作 MongoDB 讲解详细 Python操作MongoDB讲解详细

1、连接MongoDB
2、指定（切换）数据库
3、指定（切换）集合
4、插入数据
5、查询数据
6、统计查询
7、结果排序
8、偏移
9、更新数据
10、删除数据

1、连接MongoDB 需要使用Python第三方库pymongo来连接以及操作MongoDB，可以使用pip install pymongo进行安装。可以使用下面代码来创建一个MongoDB的连接对象。

import pymongoclient = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)

一般来说传入两个参数就可以，第一个参数为地址host（默认是localhost）第二个参数为端口port（默认是27017）。
还有一种方法是host参数直接传入MongoDB的连接字符串，例如：

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

2、指定（切换）数据库

db = client.test# 或者# db = client['test']

如果该数据库不存在，则自动创建，否则切换到指定数据库。注意：新创建的数据库，在没有插入数据之前在可视化工具里看不到。

3、指定（切换）集合 MongoDB的数据库中包含很多集合collection，类似于关系型数据库中的表，同样，我们可以使用下面和指定数据库类似的方式，指定要操作的集合。

collection = db.users# 或者collection = db['users']

4、插入数据调用collection的insert_one()方法可以插入单条数据。

user = {'name': 'tigeriaf','gender': 'male','age': 24}collection.insert_one(user)

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在MongoDB中，每条数据都有一个唯一的_id属性，如果没有显式的指明_id，MongoDB会自动生成ObjectId类型的_id属性。
当然我们也可以插入多条数据，使用的是insert_many()方法，数据以列表形式传递。

user_list = [{'name': 'zhangsan','gender': 'male','age': 25},{'name': 'lisi','gender': 'male','age': 24},{'name': 'wangwu','gender': 'female','age': 24}]collection.insert_many(user_list)

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5、查询数据通过find_one()或find()方法进行数据的查询，find_one()查询返回单个结果，find()返回多个结果。

result = collection.find_one({'name': 'tigeriaf'})print(type(result), result)

我们查询的是name为tigeriaf的数据，返回结果是字典类型，运行结果如下：

{'_id': ObjectId('614be85f1cc0a98d6f034de7'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male'}

对于多条数据的查询，我们可以使用find()方法，例如在这里查找年龄为20的数据，示例如下：

results = collection.find({'gender': "male"})print(results)for result in results:print(result)

运行结果如下：

{'_id': ObjectId('614be85f1cc0a98d6f034de7'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('614beb3ad0f17d253e2ef81c'), 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('614beb3ad0f17d253e2ef81d'), 'name': 'lisi', 'gender': 'male'}

返回结果是Cursor类型，我们可以遍历取到所有的结果。

6、统计查询 【Python|Python 操作 MongoDB 讲解详细】可以调用count()方法来统计查询结果的条数。

count = collection.find({'gender': "male"}).count()print(count)

7、结果排序可以调用sort()方法对查询的数据进行排序。

results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)for result in results:print(result)

运行结果如下：

{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0878'), 'name': 'lisi', 'gender': 'male', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf72ab1b973eae1b32fee'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0879'), 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0877'), 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male', 'age': 25}

8、偏移
在某些情况下我们可能只想获取某几条数据，可以使用skip()方法进行偏移操作，比如skip(2) ，就忽略前2条数据，得到第3条之后的数据。

results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)for result in results:print(result)

运行结果如下：

{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0879'), 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0877'), 'name': 'zhangsan', 'gender': 'male', 'age': 25}

另外还可以使用limit()方法限制结果个数。

results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(1).limit(2)for result in results:print(result)

运行结果如下：

{'_id': ObjectId('614bf72ab1b973eae1b32fee'), 'name': 'tigeriaf', 'gender': 'male', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('614bf7fca5af6d1d46df0879'), 'name': 'wangwu', 'gender': 'female', 'age': 24}

9、更新数据可以使用update_one()方法和update_many()方法对数据进行更新，update_one()方法更新一条数据，update_many()方法更新多条数据。

condition = {'name': 'wangwu'}user = collection.find_one(condition)user['age'] += 1result = collection.update_one(condition, {'$set': user})print(result)print(result.matched_count, result.modified_count)

在这里调用了update_one()方法修改name为wangwu的数据，第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名，返回结果调用matched_count和modified_count属性可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。
运行结果如下：

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调用update_many()方法会更新所有符合条件的数据。

condition = {'age': 24}result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})print(result)print(result.matched_count, result.modified_count)

上述代码指定了查询条件为age等于24，然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}} ，也就是age加1。

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可以看到更新了多条数据。

10、删除数据
可以使用delete_one()方法和delete_many()方法删除数据，delete_one()方法删除一条数据，delete_many()方法删除多条数据。

result = collection.delete_one({'name': 'zhangsan'})print(result.deleted_count)result = collection.delete_many({'gender': "male"})print(result.deleted_count)

运行结果如下：

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2

delete_one()删除的是第一条符合条件的数据，delete_many()删除的是所有符合条件的数据。
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