1.连接mongodb
代码语言：javascript复制######### 方法一 ##########
import pymongo
# MongoClient()返回一个mongodb的连接对象client
client = pymongo.MongoClient(host="localhost",port=27017)
######### 方法二 ##########
import pymongo
# MongoClient的第一个参数host还可以直接传MongoDB的连接字符串，以mongodb开头
client = pymongo.MongoClient(host="mongodb://127.0.0.1:27017/")2.指定数据库
代码语言：javascript复制###### 方法一 ######
# 指定test数据库
db = client.test
###### 方法二 ######
# 指定test数据库(调用client的test属性即可返回test数据库)
db = client["test"]3.指定集合
代码语言：javascript复制###### 方法一 ######
# 指定student集合
collection = db.student
###### 方法二 ######
# 指定student集合
collection = db["student"]4.插入数据
- db.collection.insert() 可以插入一条数据(dict),也可以插入多条数据(list)，返回‘_id’或‘_id’的集合
###### 插入一条数据 ######
student = {
'name': 'Jordan',
'age': 18,
'gender': 'man'
}
result = db.collection.insert(student)
# insert()返回执行后文档的主键'_id'的值
print(result) # 5932a68615c2606814c91f3d
###### 插入多条数据 ######
student1 = {
'name': 'Jordan',
'age': 10,
'gender': 'man'
}
student2 = {
'name': 'Mike',
'age': 11,
'gender': 'man'
}
result = collection.insert([student1,student2])
# insert()返回执行后文档的主键'_id'的集合
print(result) #[ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]pymongo 3.x版本中，insert()方法官方已不推荐使用，推荐使用insert_one()和insert_many()将插入单条和多条记录分开。
- db.collection.insert_one() 用于插入单条记录，返回的是InsertOneResult对象
student = {
'name': 'Jordan',
'age': 18,
'gender': 'man'
}
result = collection.insert_one(student)
# insert_one()返回的是InsertOneResult对象，我们可以调用其inserted_id属性获取_id。
print(result) # <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558>
print(result.inserted_id) # 5932ab0f15c2606f0c1cf6c5- db.collection.insert_many() 用于插入多条记录，返回的是InsertManyResult对象
student1 = {
'name': 'Jordan',
'age': 10,
'gender': 'man'
}
student2 = {
'name': 'Mike',
'age': 11,
'gender': 'man'
}
result = collection.insert_many([student1, student2])
# insert_many()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
print(result) # <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558>
print(result.inserted_ids) # [ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')]5.查询数据：find_one()、find()
- db.collection.find_one() 查询返回单个结果(dict或者None)
result = db.collection.find_one({"name": "Mike"})
print(result) #{'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'),'name': 'Mike', 'age': 21, 'gende' :'man'}- db.collection.find() 查询返回多个结果(cursor类型，可迭代)。
results = collection.find({"age":18})
print(results) # <pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>
for result in results:
print(result)
#如果要查询年龄大于 20 的数据，则写法如下：
代码语言：javascript复制results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})比较符号：
符 号 | 含 义 | 示 例 |
|---|---|---|
$lt | 小于 | {'age': {'$lt': 20}} |
$gt | 大于 | {'age': {'$gt': 20}} |
$lte | 小于等于 | {'age': {'$lte': 20}} |
$gte | 大于等于 | {'age': {'$gte': 20}} |
$ne | 不等于 | {'age': {'$ne': 20}} |
$in | 在范围内 | {'age': {'$in': [20, 23]}} |
$nin | 不在范围内 | {'age': {'$nin': [20, 23]}} |
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：
代码语言：javascript复制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。
符 号 | 含 义 | 示 例 | 示例含义 |
|---|---|---|---|
$regex | 匹配正则表达式 | {'name': {'$regex': '^M.*'}} | name |
以 M 开头 | |||
$exists | 属性是否存在 | {'name': {'$exists': True}} | name |
属性存在 | |||
$type | 类型判断 | {'age': {'$type': 'int'}} | age |
的类型为 int | |||
$mod | 数字模操作 | {'age': {'$mod': [5, 0]}} | 年龄模 5 余 0 |
$text | 文本查询 | {'$text': {'$search': 'Mike'}} | text |
类型的属性中包含 Mike | |||
字符串 | |||
$where | 高级条件查询 | {'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'} | 自身粉丝数等于关注数 |
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/。
- 多条件查询 **and** **or**
# and查询
db.collection.find({
$and : [
{ "age" : {$gt : 10 }} ,
{ "gender" : "man" }
]
})
＃or查询
db.collection.find({
$or : [
{"age" : {$gt : 10 }},
{ "gender" : "man"}
]
})
#and查询 和 or查询
db.inventory.find( {
$and : [
{ $or : [ { price : 0.99 }, { price : 1.99 } ] },
{ $or : [ { sale : true }, { qty : { $lt : 20 } } ] }
]
} )- count() 计数，对查询结果进行个数统计
count = collection.find().count()
print(count)- 排序
**sort()**调用sort方法，传入要排序的字段and升降序标志即可
#单列升序排列
results = db.collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) # 升序(默认)
print([result['name'] for result in results])
# 单列降序排列
results = db.collection.find().sort("name",pymongo.DESCENDING) #降序
print([result['name'] for result in results])
#多列排序
results = db.collection.find().sort([
("name", pymongo.ASCENDING),("age", pymongo.DESCENDING)
])- 偏移
**skip()**
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)
print([result['name'] for result in results])注意：在数据量非常庞大时（千万、亿级别）,最好不要用skip()来查询数据，可能导致内存溢出。可以使用
find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}})
这样的方法来查询。
- 限制
**limit()**
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)
print([result['name'] for result in results])6.更新数据
- db.collection.update() 修改单条或者多条文档，已不推荐此用法
result = collection.update(
{"age": {"$lt" : 15}} ,
{"$set" : {"gender" : "woman"}}
)
print(result) # {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}- db.collection.update_one() 修改单条文档，返回结果是UpdateResult类型
针对UpdateResult类型数据，可以调用matched_count和modified_count属性分别获取匹配的条数和影响的条数
代码语言：javascript复制result = db.collection.update_one(
{"name" : "Mike"} ,
{
"$inc" : {"age" : 5},
"$set": {"gender": "male"}
}
)
print(result) # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678>
print(result.matched_count, result.modified_count) # 1 1- db.collection.update_many() 修改多条文档，返回结果是UpdateResult类型
result = db.collection.update_many(
{"name" : "Mike"} ,
{"$inc" : {"age" : 5}}
)
print(result) # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8>
print(result.matched_count, result.modified_count) # 3 37.删除数据
- db.collection.remove() 删除指定条件的所有数据
result = db.collection.remove({"age" : {"$gte" : 10}})
print(result) # {'ok': 3, 'n': 3}- db.collection.delete_one() 删除第一条符合条件的数据，返回DeleteResult类型数据
result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})
print(result) # <pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>
print(result.deleted_count) # 1- db.collection.delete_many() 删除所有符合条件的数据，返回DeleteResult类型数据
result = collection.delete_many({'name': 'Kevin'})
print(result) # <pymongo.results.DeleteResult object at 0x55e6be5f1>
print(result.deleted_count) # 4其他
另外，pymongo还提供了更多方法，如find_one_and_delete() find_one_and_replace() find_one_and_update()。
当然，还有操作索引的方法：create_index() create_indexes() drop_index()等。
import pymongo
client = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port="27017")
db = client["test"]
coll = db["myindex"]
# 在后台创建唯一索引
coll.create_index([(x,1)], unique = True, background = True,name = "x_1")
# 查看集合coll的所有索引信息
result = coll.index_information()
print(result)
# 在后台创建复合索引
db.myindex.create_index([("x", 1), ("y", 1)])
# 删除索引
coll.drop_index([("x", 1)])
# coll.drop_index("x_1")详细用法可以参见官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html
另外还有对数据库、集合本身以及其他的一些操作，在这不再一一讲解，可以参见官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/
