Python3 操作 MongoDB

2020-01-06 本文已影响0人热爱_生活

一、安装

pip3 install pymongo

二、基本使用

1. 导入模块

import pymongo

2. 建立本地链接

cl = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)

# 或者

cl = Mongocl('mongodb://localhost:27017/')

3. 获取数据库

一个MongoDB实例可以支持多个独立的数据库。在使用PyMongo时，您可以使用Mongocl实例上的属性样式访问来访问数据库：

# 查看当前都有那些库
cl.database_names()

# 获取数据库对象
db = cl.test_database

或者

db = cl['test_database']

4. 获取集合

一个集合是一组存储在MongoDB中的文档，并且可以被认为是大致在关系数据库中的表。
在 PyMongo 中获取集合与获取数据库的工作方式相同：

# 查看当前库中都有那些集合
db.collection_names()

# 获取集合对象
collection = db.test_collection

# 或者

collection = db['test-collection']

合法的集合名:

集合名不能是空字符串""。
集合名不能含有\0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。
用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。

三、惰性机制

关于MongoDB中的集合（和数据库）的一个重要注意事项是它们是懒惰地创建的。
上述命令都没有在MongoDB服务器上实际执行过任何操作。集合和数据库在第一个文档被插入时创建。

四、文档

MongoDB中的数据使用JSON样式的文档来表示（并存储）。
在PyMongo中，我们使用字典来表示 Mongo 中文档。例如，以下字典可能用于表示博客文章：

In [34]: import datetime

In [35]: post = {"author": "yangge",
        "text": "云计算-NoSQL",
        "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
        "date": datetime.datetime.now()}

请注意，文档可以包含本机Python类型（如datetime.datetime实例），这些类型将自动转换为适当的BSON类型并从其中转换

文档特点：

文档中的键/值对是有序的。
文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。
MongoDB区分类型和大小写。
MongoDB的文档不能有重复的键。
文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。

文档键命名规范：

键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
.和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。

五、插入文件数据

# 使用、创建了 posts 集合
In [36]: posts_col = db.posts 

# 向 psts 集合中插入一个文档，并返回了 _id 对象
In [37]: post_id = posts_col.insert_one(post).inserted_id

In [38]: post_id
Out[38]: ObjectId('5a9f8eb2e138232b02854093')

In [41]: print(post_id)
5a9f8eb2e138232b02854093

In [42]: post_id.__str__()
Out[42]: '5a9f8eb2e138232b02854093'

验证

插入第一个文档后，posts集合实际上已经在服务器上创建。

我们可以通过列出数据库中的所有集合来验证这一点：

In [45]: db.collection_names(include_system_collections=False)
Out[45]: ['posts_col']

六、使用find_one（）获取单个文档

可以在MongoDB中执行的最基本的查询类型是 find_one（）。

此方法返回与查询匹配的单个文档（如果没有匹配，则返回None）。

当您知道只有一个匹配的文档，或者只对第一个匹配感兴趣时，它非常有用。

这里我们使用 find_one（）从posts集合中获取第一个文档：

In [47]: posts_col.find_one()
Out[47]:
{'_id': ObjectId('5a9f8a6de138232b02854092'),
 'author': 'Mike',
 'date': datetime.datetime(2018, 3, 7, 6, 44, 54, 672000),
 'tags': ['mongodb', 'python', 'pymongo'],
 'text': 'My first blog post!'}

指定匹配查询

In [47]: posts_col.find_one(post)
Out[47]:
{'_id': ObjectId('5a9f8eb2e138232b02854093'),
 'author': 'yangge',
 'date': datetime.datetime(2018, 3, 7, 15, 1, 0, 355000),
 'tags': ['mongodb', 'python', 'pymongo'],
 'text': '云计算-NoSQL'}
 # --------------------------------------------------

 In [88]: posts_col.find_one({'author': 'yangge'})
Out[88]:
{'_id': ObjectId('5a9f8eb2e138232b02854093'),
 'author': 'yangge',
 'date': datetime.datetime(2018, 3, 7, 15, 1, 0, 355000),
 'tags': ['mongodb', 'python', 'pymongo'],
 'text': '云计算-NoSQL'}

最好通过 _id_obj 查找

假如你创建了同样的数据在 Mongo 里，他会同时存在，但是 _id 不一样。

所以建议使用创建数据时返回的 _id 对象来查询。

In [93]: posts_col.insert_one({"shark": "鲨鱼"}).inserted_id
Out[93]: ObjectId('5a9f97d1e138232b02854094')

In [94]: posts_col.insert_one({"shark": "鲨鱼"})
Out[94]: <pymongo.results.InsertOneResult at 0x7f74d652e388>

In [95]: shark_id = posts_col.insert_one({"shark": "鲨鱼", "age": "18"}).inserted_id

In [96]: shark_id_obj = posts_col.insert_one({"shark": "鲨鱼"}).inserted_id

In [97]: posts_col.find_one({"_id": shark_id_obj})
Out[97]: {'_id': ObjectId('5a9f9807e138232b02854097'), 'shark': '鲨鱼'}

In [98]: posts_col.find_one({"_id": shark_id})
Out[98]: {'_id': ObjectId('5a9f97fae138232b02854096'), 'shark': '鲨鱼'}

# 注意有个空格哦
In [99]: posts_col.find_one({"shark": " 鲨鱼"})

In [100]: posts_col.find_one({"shark": "鲨鱼"})
Out[100]: {'_id': ObjectId('5a9f97d1e138232b02854094'), 'shark': '鲨鱼'}

从字符串转换为ObjectId

In [121]: from bson.objectid import ObjectId

In [122]: posts_col.find_one({'_id': ObjectId(shark_id_obj)})
Out[122]: {'_id': ObjectId('5a9f9807e138232b02854097'), 'shark': '鲨鱼'}

==在 Python2 中==

MongoDB以BSON格式存储数据。BSON字符串是UTF-8编码的，所以PyMongo必须确保它存储的任何字符串只包含有效的UTF-8数据。常规字符串（<type'str'>）被验证并保存不变。Unicode字符串（<type'unicode'>）首先被编码为UTF-8。我们的示例字符串在Python shell中被表示为u'Mike'而不是'Mike'，原因是PyMongo将每个BSON字符串解码为Python unicode字符串，而不是常规str。

关于 _id

In [110]: shark_id.generation_time.isoformat()
Out[110]: '2018-03-07T07:42:50+00:00'

七、批量插入

为了让查询更有趣，让我们插入更多的文档。除了插入单个文档外，我们还可以通过将列表作为第一个参数传递给insert_many（）来执行批量插入操作。这会将每个文档插入列表中，只向服务器发送一条命令：

简单粗暴的上官方示例

>>> new_posts = [{"author": "Mike",
...               "text": "Another post!",
...               "tags": ["bulk", "insert"],
...               "date": datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)},
...              {"author": "Eliot",
...               "title": "MongoDB is fun",
...               "text": "and pretty easy too!",
...               "date": datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}]
>>> result = posts_col.insert_many(new_posts)
>>> result.inserted_ids
[ObjectId('...'), ObjectId('...')]

查询多个文档

我们使用find() 方法来获取多个文档。
find() 返回一个 Cursor实例，它允许我们遍历所有匹配的文档。

例如，我们可以迭代posts集合中的每个文档：

In [129]: for post in posts_col.find():
     ...:     print(post)
     ...:
{'_id': ObjectId('5a9f8a6de138232b02854092'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first blog post!', 'tags': ['mongodb', 'python', 'pymongo'], 'date': datetime.datetime(2018, 3, 7, 6, 44, 54, 672000)}
{'_id': ObjectId('5a9f8eb2e138232b02854093'), 'author': 'yangge', 'text': '云计算-NoSQL', 'tags': ['mongodb', 'python', 'pymongo'], 'date': datetime.datetime(2018, 3, 7, 15, 1, 0, 355000)}
{'_id': ObjectId('5a9f97d1e138232b02854094'), 'shark': '鲨鱼'}
{'_id': ObjectId('5a9f97e1e138232b02854095'), 'shark': '鲨鱼'}
{'_id': ObjectId('5a9f97fae138232b02854096'), 'shark': '鲨鱼'}
{'_id': ObjectId('5a9f9807e138232b02854097'), 'shark': '鲨鱼'}
{'_id': ObjectId('5a9f9e48e138232b02854098'), 'author': 'Mike', 'text': 'Another post!', 'tags': ['bulk', 'insert'], 'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)}
{'_id': ObjectId('5a9f9e48e138232b02854099'), 'author': 'Eliot', 'title': 'MongoDB is fun', 'text': 'and pretty easy too!', 'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}

就像我们用 find_one（）所做的那样，我们可以传递一个文档给 find（）来限制返回的结果。
在这里，我们只得到那些作者是 "鲨鱼" 的文档：

In [133]: for post in posts_col.find({"shark": '鲨鱼'}):
     ...:     print(post)
     ...:
{'_id': ObjectId('5a9f97d1e138232b02854094'), 'shark': '鲨鱼'}
{'_id': ObjectId('5a9f97e1e138232b02854095'), 'shark': '鲨鱼'}
{'_id': ObjectId('5a9f97fae138232b02854096'), 'shark': '鲨鱼'}
{'_id': ObjectId('5a9f9807e138232b02854097'), 'shark': '鲨鱼'}

计数

In [134]: posts_col.count()
Out[134]: 8

In [135]: posts_col.find({"author": "yangge"}).count()
Out[135]: 1

范围查询

MongoDB支持许多不同类型的高级查询。例如，让我们执行查询，将结果限制为比特定日期更早的帖子，还可以按作者对结果进行排序

In [136]: d = datetime.datetime(2018, 11, 12, 12)

In [137]:  for post in posts_col.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author"):
     ...:     print(post)
     ...:
{'_id': ObjectId('5a9f9e48e138232b02854099'), 'author': 'Eliot', 'title': 'MongoDB is fun', 'text': 'and pretty easy too!', 'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}
{'_id': ObjectId('5a9f8a6de138232b02854092'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first blog post!', 'tags': ['mongodb', 'python', 'pymongo'], 'date': datetime.datetime(2018, 3, 7, 6, 44, 54, 672000)}
{'_id': ObjectId('5a9f9e48e138232b02854098'), 'author': 'Mike', 'text': 'Another post!', 'tags': ['bulk', 'insert'], 'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)}
{'_id': ObjectId('5a9f8eb2e138232b02854093'), 'author': 'yangge', 'text': '云计算-NoSQL', 'tags': ['mongodb', 'python', 'pymongo'], 'date': datetime.datetime(2018, 3, 7, 15, 1, 0, 355000)}

排序

db.mycollection
mycol = db.mycollection
mycol.insert_one({'name': '姜文'})
result_dic = db.mycollection.find().sort("age")
for item in result_dic:
    print(item)

更新

更新数据库, ObjectId 需要引入

from bson.objectid import ObjectId
db.mycollection.update({'_id': ObjectId('59255118d92fac43dcb1999a')}, {'$set': {'name': '九筒'}})

删除

删除指定数据

db.mycollection.remove({'name':'王二麻33333'})

删除全部数据（慎用）

db.mycollection.remove()

### capped collections (扩展)

Capped collections 就是固定大小的collection。

它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的顺序). 有点和 "RRD" 概念类似。

Capped collections是高性能自动的维护对象的插入顺序。它非常适合类似记录日志的功能和标准的collection不同，你必须要显式的创建一个capped collection，指定一个collection的大小，单位是字节。collection的数据存储空间值提前分配的。

要注意的是指定的存储大小包含了数据库的头信息。

db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000})

在capped collection中，你能添加新的对象。
能进行更新，然而，对象不会增加存储空间。如果增加，更新就会失败。
数据库不允许进行删除。使用drop()方法删除collection所有的行。
注意: 删除之后，你必须显式的重新创建这个collection。
在32bit机器中，capped collection最大存储为1e9( 1X109)个字节。

元数据

数据库的信息是存储在集合中。它们使用了系统的命名空间：

dbname.system.*

在MongoDB数据库中名字空间 <dbname>.system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection)，如下:

集合命名空间	描述
dbname.system.namespaces	列出所有名字空间。
dbname.system.indexes	列出所有索引。
dbname.system.profile	包含数据库概要(profile)信息。
dbname.system.users	列出所有可访问数据库的用户。
dbname.local.sources	包含复制对端（slave）的服务器信息和状态。

对于修改系统集合中的对象有如下限制。

在 {{system.indexes}} 插入数据，可以创建索引。
但除此之外该表信息是不可变的(特殊的 drop index 命令将自动更新相关信息)。
{{system.users}} 是可修改的。
{{system.profile}} 是可删除的。

MongoDB 数据类型

下表为MongoDB中常用的几种数据类型。

数据类型	描述
String	字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的。
Integer	整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器，可分为 32 位或 64 位。
Boolean	布尔值。用于存储布尔值（真/假）。
Double	双精度浮点值。用于存储浮点值。
Min/Max keys	将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比。
Array	用于将数组或列表或多个值存储为一个键。
Timestamp	时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。
Object	用于内嵌文档。
Null	用于创建空值。
Symbol	符号。该数据类型基本上等同于字符串类型，但不同的是，它一般用于采用特殊符号类型的语言。
Date	日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间：创建 Date 对象，传入年月日信息。
Object ID	对象 ID。用于创建文档的 ID。
Binary Data	二进制数据。用于存储二进制数据。
Code	代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。
Regular expression	正则表达式类型。用于存储正则表达式。

Python3 操作 MongoDB

一、安装

二、基本使用

1. 导入模块

2. 建立本地链接

3. 获取数据库

4. 获取集合

合法的集合名:

三、惰性机制

四、文档

文档特点：

文档键命名规范：

五、插入文件数据

验证

六、使用find_one（）获取单个文档

最好通过 _id_obj 查找

从字符串转换为ObjectId

==在 Python2 中==

关于 _id

七、批量插入

查询多个文档

计数

范围查询

排序

更新

删除

### capped collections (扩展)

元数据

MongoDB 数据类型

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四、 文档

文档特点：

文档键命名规范：

五、 插入文件数据

验证

六、 使用find_one（）获取单个文档

最好通过 _id_obj 查找

从字符串转换为ObjectId

==在 Python2 中==

关于 _id

七、 批量插入

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计数

范围查询

排序

更新

删除

### capped collections (扩展)

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七、批量插入