初窥Python(一)——使用pymongo连接MongoDB
Python 可以使用 pymongo 库方便的操作 MongoDB 。插播一句,MongoDB 不同于关系型结构的三层结构——database--> table --> record,它的层级为 database -->collection --> document 。这里不重点介绍 MongoDB 用法,主要来看一下如何用 Python 使用 MongoDB。
1.安装MongoDB和pymongo:
[root@localhost ~]# pip install pymongo
[root@localhost ~]# yum install -y mongodb-server
启动 MongoDB ,其中 --dbpath 指定数据存放目录,默认为 /data/db ,如果目录不存在会报错; --logpath 指定日志输出文件,日志会按照时间自动切分:
[root@localhost ~]# mongod --dbpath=/data/mongodb/db/--logpath=/data/mongodb/mongodb.log
注:如果没有 pip 命令,需要使用 yum 进行安装:
[root@localhost ~]# yum install -y python-pip
2.建立连接:
[root@localhost ~]# python
>>> from pymongo import *
>>> client = MongoClient()
//与以下两种方式等同
>>> client = MongoClient(“localhost”, 27017)
>>> client = MongoClient(“mongodb://localhost:27017/”)
3.指定将要进行操作的database和collection:
>>> db = client.test_db
>>> collection = db.test_collection
4.常规操作:
4.1 插入:
>>> mydict = {“name”:”Lucy”, “sex”:”female”,”job”:”nurse”}
>>> collection.insert(mydict)
>>> collection.insert_one(mydict)
>>> collection.insert_many(mydict) //会报错,.insert_many()时参数必须为 list 形式,做如下包装:
>>> mylist = []
>>> mylist.append(mydict)
>>> collection.insert_many(mylist) //不会报错
4.2 查询:
.find_one() 显示满足条件的第一个 collection,find() 的结果则是一个满足条件的对象数组:
>>> collection.find({“name”:”Lucy”})[0]
>>> collection.find({“name”:”Lucy”})[1]
……
可以使用 for-in 循环进行查看:
>>> for i in collection.find({“name”:”Lucy”})
… print i
…
{u'job': u'nurse', u'_id': ObjectId('554bd2e1e1382306bba8ade9'),u'name': u'Lucy', u'sex': u'female'}
{u'nationality': u'US', u'age': 24, u'_id': ObjectId('554be1cce138230714d0ab0d'),u'name': u'Lucy'}
查询指定条件的collection,可以指定一个或多个条件:
>>> collection.find_one({“name”:”Lucy”})
>>> collection.find_one({“name”:”Lucy”, “sex”:”female”})
.count() 统计结果总条数:
>>> collection.find().count() //等同于collection.count()
>>> collection.find({“name”:”Lucy”}).count()
指定大于小于等于等条件进行查询:
>>> collection.find({“age”: {“$lt”: 30}})
这样的查询符号有 $lt(小于), $gt(大于), $lte(小于等于), $gte(大于等于), $ne(不等于),这与原生 MongoDB 中相同。
将查询结果按条件排序:
>>> collection.find().sort("age") //默认,升序
>>> collection.find().sort("age", pymongo.ASCENDING) //升序
>>> collection.find().sort("age", pymongo.DESCENDING) //降序
查询 database中所有collection :
>>> db.collection_names()
>>> db.collection_names(include_system_collections=Flase) //不包括系统collection,一般指的是system.indexes
注:这里的 db 为建立连接后的db = client.test_db 。
4.3 更新:
>>> temp = collection.find_one({"name":"Lucy"})
>>> temp2 = temp.copy()
>>> temp["name"] = "Jordan"
>>> collection.save(temp) //或 .update() ,注意参数形式
>>> collection.update(temp, temp2) //将temp更新为temp2
注:如果此时temp[“_id”]在该collection中已经存在,则.save()为更新操作,与 .replace_one() 作用相同,否则 .save() 为插入操作,与 .insert_one() 作用相同。
还要注意的一点是,.replace_one()需要传入两个参数,分别为当前document和要更新为的 document ,与 .update() 相同(update和save的区别暂且略过,有兴趣可以搜索引擎一下):
>>> collection.replace_one(old_document, new_document)
4.4 删除:
>>> collection.remove(temp)//即便该temp不存在也不会报错
>>> collection.delete_one(temp)
>>> collection.delete_many(temp) //与 .insert_many() 不同,在temp不是list类型时也不会报错
补充:
1.JSON序列化与反序列化:
如果想序列化为标准 JSON 格式,两种方式,方式一,json 包中的 dumps:
>>> import json
>>> for i in collection.find(“{“name”:”Lucy”})
… del i[“_id”] //不能直接转换,无法识别ObjectId
… json.dumps(i)
对应的反序列化方法为json.loads()
方式二,bson.json_util包中封装的 dumps:
>>> from bson import Binary, Code
>>> from bson.json_util import dumps
>>> dumps([{'foo': [1, 2]},
... {'bar': {'hello':'world'}},
... {'code': Code("function x() { return1; }")},
... {'bin': Binary("")}])
'[{"foo": [1, 2]}, {"bar": {"hello":"world"}}, {"code": {"$code": "function x(){ return 1; }", "$scope": {}}}, {"bin":{"$binary": "", "$type": "00"}}]'
对应的反序列化方法为bson.json_util.loads()
2.Deprecated与”Modern”:
在pymongo中,有一些方法虽然没有被弃用,但也已经不再建议使用,使用这些方法不会出现 error ,但会报出 warning :
__main__:1:DeprecationWarning: insert is deprecated. Use insert_one or insert_manyinstead.
下面列出一些Deprecated Method 和 “Mordern” Method ,供了解(建议不要使用 Deprecated Method,因为没准哪天就真的被弃用了):
Deprecated “Mordern”
insert insert_one insert_many
save replace_one insert_one
remove delete_one delete_many
update replace_one update_one update_many
参考资料:
http://api.mongodb.org/python/current/tutorial.html
http://api.mongodb.org/python/current/api/bson/json_util.html
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