Python操作MongoDB

MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。

1. 准备工作

在开始之前，请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务，并且安装好了Python的PyMongo库。

2. 连接MongoDB连接MongoDB时，我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient。一般来说，传入MongoDB的IP及端口即可，其中第一个参数为地址host，第二个参数为端口port（如果不给它传递参数，默认是27017）：
import pymongoclient = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)

这样就可以创建MongoDB的连接对象了。

另外，MongoClient的第一个参数host还可以直接传入MongoDB的连接字符串，它以mongodb开头，例如：client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')这也可以达到同样的连接效果。

3. 指定数据库
MongoDB中可以建立多个数据库，接下来我们需要指定操作哪个数据库。这里我们以test数据库为例来说明，下一步需要在程序中指定要使用的数据库
db = client.test
这里调用client的test属性即可返回test数据库。当然，我们也可以这样指定：
db = client['test']  这两种方式是等价的
4. 指定集合

MongoDB的每个数据库又包含许多集合（collection），它们类似于关系型数据库中的表。

下一步需要指定要操作的集合，这里指定一个集合名称为students。与指定数据库类似，指定集合也有两种方式：

collection = db.students

collection = db['students']

这样我们便声明了一个Collection对象

5. 插入数据
接下来，便可以插入数据了。对于students这个集合，新建一条学生数据，这条数据以字典形式表示：
student = {    'id': '20170101',    'name': 'Jordan',    'age': 20,    'gender': 'male'}
这里指定了学生的学号、姓名、年龄和性别。接下来，直接调用collection的insert()方法即可插入数据，代码如下：
result = collection.insert(student)print(result)
在MongoDB中，每条数据其实都有一个_id属性来唯一标识。如果没有显式指明该属性，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_id值。
运行结果如下：
5932a68615c2606814c91f3d
当然，我们也可以同时插入多条数据，只需要以列表形式传递即可，示例如下：
student1 = {    'id': '20170101',    'name': 'Jordan',    'age': 20,    'gender': 'male'}student2 = {    'id': '20170202',    'name': 'Mike',    'age': 21,    'gender': 'male'}result = collection.insert([student1, student2])print(result)
返回结果是对应的_id的集合：
[ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]
实际上，在PyMongo 3.x版本中，官方已经不推荐使用insert()方法了。当然，继续使用也没有什么问题。官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法来分别插入单条记录和多条记录，示例如下：
student = {    'id': '20170101',    'name': 'Jordan',    'age': 20,    'gender': 'male'}result = collection.insert_one(student)print(result)print(result.inserted_id)
运行结果如下：
<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558>5932ab0f15c2606f0c1cf6c5

与insert()方法不同，这次返回的是InsertOneResult对象，我们可以调用其inserted_id属性获取_id。

对于insert_many()方法，我们可以将数据以列表形式传递，示例如下：

student1 = {    'id': '20170101',    'name': 'Jordan',    'age': 20,    'gender': 'male'}student2 = {    'id': '20170202',    'name': 'Mike',    'age': 21,    'gender': 'male'}result = collection.insert_many([student1, student2])print(result)print(result.inserted_ids)

运行结果如下：

<pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558>[ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')]

该方法返回的类型是InsertManyResult，调用inserted_ids属性可以获取插入数据的_id列表。

6. 查询
插入数据后，我们可以利用find_one()或find()方法进行查询，其中find_one()查询得到的是单个结果，find()则返回一个生成器对象。示例如下：
result = collection.find_one({'name': 'Mike'})print(type(result))print(result)
这里我们查询name为Mike的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果如下：
<class 'dict'>{'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}

可以发现，它多了_id属性，这就是MongoDB在插入过程中自动添加的。

此外，我们也可以根据ObjectId来查询，此时需要使用bson库里面的objectid：

from bson.objectid import ObjectIdresult = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})print(result)

其查询结果依然是字典类型，具体如下：

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

当然，如果查询结果不存在，则会返回None

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

results = collection.find({'age': 20})print(results)for result in results:    print(result)

运行结果如下：

<pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>{'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}{'_id': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d'), 'id': '20170102', 'name': 'Kevin', 'age': 20, 'gender': 'male'}{'_id': ObjectId('593278d815c260269d7645a8'), 'id': '20170103', 'name': 'Harden', 'age': 20, 'gender': 'male'}

返回结果是Cursor类型，它相当于一个生成器，我们需要遍历取到所有的结果，其中每个结果都是字典类型。

如果要查询年龄大于20的数据，则写法如下：

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

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。

另外，还可以进行正则匹配查询。例如，查询名字以M开头的学生数据，示例如下：

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

这里使用$regex来指定正则匹配，^M.*代表以M开头的正则表达式。

这里将一些功能符号再归类为下表。

关于这些操作的更详细用法，可以在MongoDB官方文档找到：
https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/。

未完待续：第二篇：【南京校区】Python操作MongoDB（二）

Python操作MongoDB

MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。

1. 准备工作

在开始之前，请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务，并且安装好了Python的PyMongo库。

2. 连接MongoDB连接MongoDB时，我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient。一般来说，传入MongoDB的IP及端口即可，其中第一个参数为地址host，第二个参数为端口port（如果不给它传递参数，默认是27017）：
import pymongoclient = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)

这样就可以创建MongoDB的连接对象了。

另外，MongoClient的第一个参数host还可以直接传入MongoDB的连接字符串，它以mongodb开头，例如：client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')这也可以达到同样的连接效果。

3. 指定数据库
MongoDB中可以建立多个数据库，接下来我们需要指定操作哪个数据库。这里我们以test数据库为例来说明，下一步需要在程序中指定要使用的数据库
db = client.test
这里调用client的test属性即可返回test数据库。当然，我们也可以这样指定：
db = client['test']  这两种方式是等价的
4. 指定集合

MongoDB的每个数据库又包含许多集合（collection），它们类似于关系型数据库中的表。

下一步需要指定要操作的集合，这里指定一个集合名称为students。与指定数据库类似，指定集合也有两种方式：

collection = db.students

collection = db['students']

这样我们便声明了一个Collection对象

5. 插入数据
接下来，便可以插入数据了。对于students这个集合，新建一条学生数据，这条数据以字典形式表示：
student = {    'id': '20170101',    'name': 'Jordan',    'age': 20,    'gender': 'male'}
这里指定了学生的学号、姓名、年龄和性别。接下来，直接调用collection的insert()方法即可插入数据，代码如下：
result = collection.insert(student)print(result)
在MongoDB中，每条数据其实都有一个_id属性来唯一标识。如果没有显式指明该属性，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_id值。
运行结果如下：
5932a68615c2606814c91f3d
当然，我们也可以同时插入多条数据，只需要以列表形式传递即可，示例如下：
student1 = {    'id': '20170101',    'name': 'Jordan',    'age': 20,    'gender': 'male'}student2 = {    'id': '20170202',    'name': 'Mike',    'age': 21,    'gender': 'male'}result = collection.insert([student1, student2])print(result)
返回结果是对应的_id的集合：
[ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]
实际上，在PyMongo 3.x版本中，官方已经不推荐使用insert()方法了。当然，继续使用也没有什么问题。官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法来分别插入单条记录和多条记录，示例如下：
student = {    'id': '20170101',    'name': 'Jordan',    'age': 20,    'gender': 'male'}result = collection.insert_one(student)print(result)print(result.inserted_id)
运行结果如下：
<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558>5932ab0f15c2606f0c1cf6c5

与insert()方法不同，这次返回的是InsertOneResult对象，我们可以调用其inserted_id属性获取_id。

对于insert_many()方法，我们可以将数据以列表形式传递，示例如下：

student1 = {    'id': '20170101',    'name': 'Jordan',    'age': 20,    'gender': 'male'}student2 = {    'id': '20170202',    'name': 'Mike',    'age': 21,    'gender': 'male'}result = collection.insert_many([student1, student2])print(result)print(result.inserted_ids)

运行结果如下：

<pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558>[ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')]

该方法返回的类型是InsertManyResult，调用inserted_ids属性可以获取插入数据的_id列表。

6. 查询
插入数据后，我们可以利用find_one()或find()方法进行查询，其中find_one()查询得到的是单个结果，find()则返回一个生成器对象。示例如下：
result = collection.find_one({'name': 'Mike'})print(type(result))print(result)
这里我们查询name为Mike的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果如下：
<class 'dict'>{'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}

可以发现，它多了_id属性，这就是MongoDB在插入过程中自动添加的。

此外，我们也可以根据ObjectId来查询，此时需要使用bson库里面的objectid：

from bson.objectid import ObjectIdresult = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})print(result)

其查询结果依然是字典类型，具体如下：

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

当然，如果查询结果不存在，则会返回None

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

results = collection.find({'age': 20})print(results)for result in results:    print(result)

运行结果如下：

<pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>{'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}{'_id': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d'), 'id': '20170102', 'name': 'Kevin', 'age': 20, 'gender': 'male'}{'_id': ObjectId('593278d815c260269d7645a8'), 'id': '20170103', 'name': 'Harden', 'age': 20, 'gender': 'male'}

返回结果是Cursor类型，它相当于一个生成器，我们需要遍历取到所有的结果，其中每个结果都是字典类型。

如果要查询年龄大于20的数据，则写法如下：

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

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。

另外，还可以进行正则匹配查询。例如，查询名字以M开头的学生数据，示例如下：

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

这里使用$regex来指定正则匹配，^M.*代表以M开头的正则表达式。

这里将一些功能符号再归类为下表。

关于这些操作的更详细用法，可以在MongoDB官方文档找到：
https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/。

未完待续：第二篇：【南京校区】Python操作MongoDB（二）