Python使用PyMongo4.x操作MongoDB总结

PyMongo4.x操作MongoDB

概述

PyMongo是一个Python编程语言中用于连接和操作MongoDB数据库的库。它提供了丰富的功能和API，使开发者能够在Python中轻松地进行MongoDB的数据交互和管理。

MongoDB 驱动程序：https://api.mongodb.com/

PyMongo文档：https://pymongo.readthedocs.io/en/stable/api/index.html

MongoDB文档：https://www.mongodb.com/docs/manual/

安装Python库

pip install pymongo==4.3.3

注意：不同版本的PyMongo在语法和API方面可能会有差异一定差异

连接、认证

# 导入模块
from pymongo import *

# 创建客户端对象,使用账号登录
# 方式一：
'''
host：连接的主机名或IP地址，默认为localhost
port：连接使用的端口号，默认为27017
username：用于身份验证的用户名，默认为None
password：用于身份验证的密码，默认为None
authSource：用于身份验证的数据库，默认为None，表示使用admin数据库
'''
client = MongoClient(host="112.74.96.150", port=27017, username="test", password="123456", authSource="demo")

# 方式二：
# url = "mongodb://test:123456@112.74.96.150/demo"
# client = MongoClient(url)


# 断开与MongoDB的连接
client.close()

创建数据库、集合

# 判断数据库是否已存在
dblist = client.list_database_names()
if "demo" in dblist:
  print("demo 数据库已存在！")


# 创建、获取数据库对象
db = client.demo
db = client['demo']

#  判断集合是否存在
collist = db . list_collection_names()
if "user" in collist:  
  print("user 集合已存在！")

# 创建、获取集合
collection = db.user
collection = db["user"]

注意: 在 MongoDB 中，数据库创建后要创建集合(数据表)并插入一个文档(记录)，数据库才会真正创建。

新增

MongoDB 中的一个文档类似 SQL 表中的一条记录。

单条插入

集合中插入一个文档使用 insert_one() 方法，该方法的第一参数是字典

result = collection.insert_one({"name": "Python", "age": 25})
# 插入操作是否被确认
print(result.acknowledged)  # True
# 插入文档的 _id 字段的值。如果文档没有设置 _id 字段，则 inserted_id 的值为一个新生成的 ObjectId。
print(result.inserted_id)  # 63f569b89a8014989e3b53f6

# 批量插入
result = collection.insert_many([{"name": "Java", "age": 55}, {"name": "Vue", "age": 33}])
# 插入操作是否被确认
print(result.acknowledged)  # True
# 插入的所有文档的 _id 值的列表。
print(result.inserted_ids)  # [ObjectId('63f569b89a8014989e3b53f7'), ObjectId('63f569b89a8014989e3b53f8')]

批量插入

集合中插入多个文档使用 insert_many() 方法，该方法的第一参数是字典列表

result = collection.insert_many([{"name": "Java", "age": 55}, {"name": "Vue", "age": 33}])
# 插入操作是否被确认
print(result.acknowledged)  # True
# 插入的所有文档的 _id 值的列表。
print(result.inserted_ids)  # [ObjectId('63f569b89a8014989e3b53f7'), ObjectId('63f569b89a8014989e3b53f8')]

查询

MongoDB 中使用了 find 和 find_one 方法来查询集合中的数据，它类似于 SQL 中的 SELECT 语句。

查询单条

使用 find_one()方法来查询集合中的一条数据

result = collection.find_one({"name": "Python"})
print(result)

查询多条

使用find() 方法查询集合中的所有数据

rows = collection.find({"name": "Python"})
for row in rows:
    print(row)

查询指定字段的数据

使用 find() 方法来查询指定字段的数据，将要返回的字段对应值设置为 1
注意：除了 _id，不能在一个对象中同时指定 0 和 1

rows = collection.find({},{ "_id": 0, "name": 1, "age": 1 }):
for x in 
  print(x)

根据指定条件查询

可以在 find() 中设置参数来过滤数据

query = { "name": "java" }
result = collection.find(query)
for document in result:
    print(document)

高级查询

查询条件语句中使用修饰符

# 查询年龄大于等于30
query = { "age": { "$gte": 30 } }
result = collection.find(query)
for document in result:
    print(document)

使用正则表达式查询

可以使用正则表达式作为修饰符

# 查看name 字段中以字母'java'开头的数据
query = { "name": { "$regex": "^java" } }
result = collection.find(query)
for document in result:
    print(document)

返回指定条数记录

要对查询结果设置指定条数的记录可以使用 limit() 方法，该方法只接受一个数字参数

result = collection.find().limit(3)
for x in result:
  print(x)

查询选择器

比较操作符

符号	描述	示例
$eq	匹配等于指定值的值	{'age': {'$eq': 20}}
$lt	匹配小于指定值的值	{'age': {'$lt': 20}}
$lte	匹配小于或等于指定值的值	{'age': {'$lte': 20}}
$gt	匹配大于指定值的值	{'age': {'$gt': 20}}
$gte	匹配大于或等于指定值的值	{'age': {'$gte': 20}}
$ne	匹配所有不等于指定值的值	{'age': {'$ne': 20}}
$in	匹配数组中指定的任何值	{'age': {'$in': [20, 30]}}
$nin	不匹配数组中指定的任何值	{'age': {'$nin': [20, 30]}}

逻辑操作符

符号	描述	示例	说明
$and	查询同时满足多个条件的文档	query = { "$and": [ {"name": "electronics"}, {"age": {"$lt": 30}} ] } result = collection.find(query)	查询了name为"electronics"且age小于30的数据
$not	查询不满足指定条件的文档	query = { "age": { "$not": {"$gt": 50} # 不大于50 } }	查询了age不大于50的数据
$nor	查询不满足任何指定条件的文档	query = { "$nor": [ {"name": "electronics"}, {"age": {"$gt": 50}} ] }	查询name既不属于"electronics"，也不满足age大于50的数据
$or	查询满足任意一个指定条件的文档	query = { "$or": [ {"name": "electronics"}, {"age": {"$gt": 50}} ] }	查询了name满足"electronics"或age大于50的数据

其他常见操作符

符号	描述	示例
$regex	匹配正则表达式	{'name': {'$regex': '^java.*'}}
$exists	属性是否存在	{'name': {'$exists': True}}
$text	文本查询	{'$text': {'$search': 'java'}}
$where	高级条件查询	{'$where': 'this.name.length > 5'}
$type	类型判断	{'age': {'$type': 'int'}}
$mod	对字段进行取模运算 这里：5是除数，0是余数	{'age': {'$mod': [5, 0]}}

更新

更新单条

使用 update_one() 方法修改文档中的记录，方法第一个参数为查询的条件，第二个参数为要修改的字段。
如果查找到的匹配数据多于一条，则只会修改第一条

'''
matched_count：符合筛选条件的文档数
modified_count：实际被更新的文档数
upserted_id：如果执行的是 upsert 操作，则包含新插入文档的 _id 值
'''
result = collection.update_one({"name": "Python"}, {"$set": {"age": 25}})
print(result.matched_count)
print(result.modified_count)
print(result.upserted_id)


# 不存在就插入
data = {"name": "Python", "age": 25}
client.test.test.update_one({'name': 'Java'}, {'$set': data}, upsert=True)

批量更新

使用update_many()方法修改多个文档中的记录，会修改所有匹配到的记录

collection.update_many({"name": "Python"}, {"$set": {"age": 22}})

# 不存在就插入
data = {"name": "Python", "age": 25}
client.test.test.update_one({'name': 'Java'}, {'$set': data}, upsert=True)

删除

删除文档

使用 delete_one() 方法来删除一个文档，该方法第一个参数为查询对象，指定要删除哪些数据

'''
acknowledged：一个布尔值，表示操作是否被确认（即是否执行成功）
deleted_count：一个整数，表示被删除的文档数量
'''
result = collection.delete_one({"name": "Python"})
print(result.acknowledged)
print(result.deleted_count)

批量删除

使用 delete_many() 方法来删除多个文档，该方法第一个参数为查询对象，指定要删除哪些数据

collection.delete_many({"age": {"$gt": 20}})

删除集合中的所有文档

delete_many() 方法如果传入的是一个空的查询对象，则会删除集合中的所有文档

x = user.delete_many({})
print(x.deleted_count, "个文档已删除")

db.user.delete_many({})

删除集合

使用drop()方法来删除一个集合。

# 返回true:删除成功
# 返回false:删除失败(集合不存在)
collection.drop()

其他

排序

sort()方法可以指定升序或降序排序。
第一个参数为要排序的字段，第二个字段指定排序规则，1为升序，-1为降序，默认为升序。

升序

result = collection.find().sort("age")
for x in result:
  print(x)

降序

result = collection.find().sort("age", -1)
for x in result:
  print(x)

计数

可以使用count()方法查询结果有多少条数据

count = collection.find().count()

query = { "age": { "$gte": 30 } }
count = collection.find(query).count()

分组查询

在MongoDB中，可以使用聚合管道（aggregation pipeline）来实现分组查询

# 构建聚合管道
pipeline = [
    {"$group": {"_id": "$category", "total_sales": {"$sum": "$amount"}}},
    {"$sort": {"total_sales": -1}},
    {"$limit": 3}
]

# 执行聚合查询
result = collection.aggregate(pipeline)
for document in result:
    print(document)