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MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一，使用的数据类型 BSON（类似 JSON）。
pymongo 提供了mongdb和python交互的所有方法.
pymongo官方文档或源代码：PyMongo — MongoDB Drivers
1、pymongo安装
安装方式：
pip install pymongo
2、pymongo连接数据库
2.1 导入pymongo并选择要操作的集合
数据库和集合能够自动创建
2.2 无需权限认证的方式创建连接对象以及集合操作对象
from pymongo import MongoClient client = MongoClient(host,port) # 如果是本地连接host,port参数可以省略 collection = client[db名][集合名] # collection = client.db名.集合名 # 与上边用法相同 2.3 需要权限认证的方式创建连接对象以及集合操作对象
from pymongo import MongoClient # 创建数据库连接对象 client = MongoClient('host', 27017) # 选择一个数据库 db = client['admin'] # 数据库中开了权限认证后，需要下一行代码 # 输入超级管理员账号和密码 db.authenticate('python', 'python') # 选择一个集合,没有的话会新建的 col = client['pydata']['test']from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('192.168.124.49:27017') my_db = my_client['admin'] print(my_db) my_db.authenticate('root', '') my_col = my_client['test-mongo']['test_col'] print(my_col) 也可以这样写：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col)3、创建数据库
3.1 创建一个数据库
创建数据库需要使用 MongoClient 对象，并且指定连接的 URL 地址和要创建的数据库名。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] print(my_db) 运行结果：
注意： 在 MongoDB 中，数据库只有在内容插入后才会创建! 就是说，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。
3.2 判断数据库是否已经存在
可以读取 MongoDB 中的所有数据库，并判断指定的数据库是否存在。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') # my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) db_list = my_client.list_database_names() print(db_list) if "test-mongo" in db_list: print('数据库已经存在！') 运行结果：
注意：database_names 在最新版本的 Python 中已废弃，Python3.7+ 之后的版本改为了 list_database_names()。
4、创建集合
MongoDB 中的集合类似 SQL 的表。
4.1 创建一个集合
MongoDB 使用数据库对象来创建集合。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] print(my_db) my_col = my_db['test_col'] print(my_col) 运行结果：
注意： 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。
注意：数据库创建和集合创建后，需要在集合(数据表)中插入一个文档(记录)，数据库才会真正创建。
4.2 判断集合是否已经存在
可以读取 MongoDB 数据库中的所有集合，并判断指定的集合是否存在。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) # my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) col_list = my_db.list_collection_names() print(col_list) if 'test_col' in col_list: print("集合已经存在！") 运行结果：
注意：collection_names 在最新版本的 Python 中已废弃，Python3.7+ 之后的版本改为了 list_collection_names()。
5、mongodb添加数据
MongoDB 中的一个文档类似 SQL 表中的一条记录。
5.1 插入集合
集合中插入文档使用 insert_one() 方法，该方法的第一参数是字典键值对。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) dic = {'name': 'dgw', 'age': 26, 'sex': '男'} data = my_col.insert_one(dic) print(data) 运行结果：
5.2 返回_id段
insert_one() 方法返回 InsertOneResult 对象，该对象包含 inserted_id 属性，它是插入文档的 id 值。
如果在插入文档时没有指定 _id，MongoDB 会为每个文档添加一个唯一的 id。
示例代码1：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) dic = {'name': 'dgw2', 'age': 27, 'sex': '男'} data = my_col.insert_one(dic) print(data) print(data.inserted_id) 运行结果：
示例代码2：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) dic = {'_id': '', 'name': 'dgw2', 'age': 27, 'sex': '男'} data = my_col.insert_one(dic) print(data) print(data.inserted_id) 运行结果：
5.3 插入多个文档
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。
insert_many() 方法返回 InsertManyResult 对象，该对象包含 inserted_ids 属性，该属性保存着所有插入文档的 id 值。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) col_list = [ {'name': 'dgw1', 'age': 27, 'sex': '男'}, {'name': 'dgw2', 'age': 26, 'sex': '男'}, {'name': 'dgw3', 'age': 25, 'sex': '男'}, {'name': 'dgw4', 'age': 28, 'sex': '男'} ] data = my_col.insert_many(col_list) print(data) print(data.inserted_ids) 运行结果：
5.4 插入指定_id的多个文档
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) col_list = [ {'_id': '1', 'name': 'dgw1', 'age': 27, 'sex': '男'}, {'_id': '2', 'name': 'dgw2', 'age': 26, 'sex': '男'}, {'_id': '3', 'name': 'dgw3', 'age': 25, 'sex': '男'}, {'_id': '4', 'name': 'dgw4', 'age': 28, 'sex': '男'} ] data = my_col.insert_many(col_list) print(data) print(data.inserted_ids) 运行结果：
5.5 使用insert()插入文档
insert()可以批量的插入数据列表，也可以插入一条数据。
inser()方法可能将会弃用！
语法结构如下：
collection.insert({一条数据}) collection.insert([{数据一},{数据二}])示例代码1： 【插入一条文档】
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) doc = {'name': 'dgw', 'age': 27} ret = my_col.insert(doc) print(ret) 运行结果：
示例代码2： 【插入多条文档】
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) docs = [ {'name': 'dgw', 'age': 27}, {'name': 'dgw2', 'age': 26} ] ret = my_col.insert(docs) print(ret) 运行结果：
6、mongodb查询数据
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。
接下来对test-mongo数据库中的test-col集合中的数据进行查询操作：
6.1 查询一条数据
使用 find_one() 方法来查询集合中的一条数据。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) data = my_col.find_one() print(data) 运行结果：
6.2 查询集合中的所有数据
find() 方法可以查询集合中的所有数据，类似 SQL 中的 SELECT * 操作。
返回所有满足条件的结果，如果条件为空，则返回全部。结果是一个Cursor游标对象，是一个可迭代对象，可以类似读文件的指针，但是只能够进行一次读取。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) datas = my_col.find() for data in datas: print(data) 运行结果：
6.3 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。
除了 _id，不能在一个对象中同时指定 0 和 1，如果你设置了一个字段为 0，则其他都为 1，反之亦然。
注意：除了_id外，同时指定0和1会报错。
示例代码1：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) datas = my_col.find({}, {'_id': 0, 'name': 1, 'age': 1}) for data in datas: print(data) 运行结果：
示例代码2：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) datas = my_col.find({}, {'name': 0}) for data in datas: print(data) 运行结果：
6.4 根据指定条件查询
在 find() 中设置参数来过滤数据。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) query = {'name': 'dgw2'} # query = {'_id': '2'} datas = my_col.find(query) for data in datas: print(data) 运行结果：
6.5 高级查询（$gt、$gte等）
可以使用修饰符。$gt、$gte等
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) # query = {'_id': {'$gt': '2'}} # query = {'age': {'$gte': 27}} query = {'name': {'$gte': 'dgw3'}} # query = {'_id': '2'} datas = my_col.find(query) print(datas) for data in datas: print(data) 运行结果：
6.6 使用正则表达式$regex
正则表达式修饰符只用于搜索字符串的字段。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) # query = {'name': {'$regex': '^d'}} query = {'name': {'$regex': '3$'}} datas = my_col.find(query) print(datas) for data in datas: print(data) 运行结果：
6.7 返回指定条数记录limit()
对查询结果设置指定条数的记录可以使用 limit() 方法，该方法只接受一个数字参数。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) datas = my_col.find().limit(3) print(datas) for data in datas: print(data) 运行结果：
6.8 指定从哪条数据开始skip()
对查询结果设置指定开始位置查询可以使用 skip() 方法，该方法只接受一个数字参数。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) datas = my_col.find().skip(3) print(datas) for data in datas: print(data) print("*" * 100) datas2 = my_col.find().skip(3).limit(3) print(datas2) for data in datas2: print(data) 运行结果：
6.9 排序sort()
sort() 方法可以指定升序或降序排序。
sort() 方法第一个参数为要排序的字段，第二个字段指定排序规则，1 为升序，-1 为降序，默认为升序。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) document = my_col.find().sort('age', -1) for doc in document: print(doc) 运行结果：
6.10 时间范围查询
在MongoDB中，可以使用$gte和$lte运算符来进行时间范围查询。
首先，需要将时间转换为MongoDB支持的日期格式（ISODate）。可以使用Python中的datetime模块来进行转换，例如：
import datetime start_time = datetime.datetime(2022, 1, 1) end_time = datetime.datetime(2022, 1, 31) start_time_iso = start_time.isoformat() end_time_iso = end_time.isoformat()这里将2022年1月1日和2022年1月31日转换为ISO日期格式。
然后，可以使用$gte和$lte运算符来进行查询。假设有一个名为collection的集合，其中有一个名为timestamp的字段存储了时间信息，可以使用以下代码进行查询：
import pymongo client = pymongo.MongoClient() db = client['testdb'] collection = db['collection'] query = { 'timestamp': { '$gte': start_time_iso, '$lte': end_time_iso } } result = collection.find(query) for doc in result: print(doc)这里使用$gte和$lte运算符来查询timestamp字段在指定时间范围内的文档。查询结果是一个游标，可以使用for循环遍历结果并输出文档信息。
7、mongodb修改数据
接下来对test-mongo数据库中的test-col集合中的数据进行修改操作：
7.1 使用update_one()修改一条数据
使用 update_one() 方法修改文档中的记录。该方法第一个参数为查询的条件，第二个参数为要修改的字段。
如果查找到的匹配数据多于一条，则只会修改第一条。
update_one()是局部更新替换，只需要替换更新需要修改的字段即可。
示例代码1：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) query = {'_id': '1', 'name': 'dgw1'} new_value = {'$set': {'age': 21}} my_col.update_one(query, new_value) datas = my_col.find() for data in datas: print(data) 运行结果：
示例代码2： 【使用db.update_one()更新一条数据】
from pymongo import MongoClient client = MongoClient('127.0.0.1', 27017) db = client['python_test']['students'] # print(db) for data in db.find(): print(data) print(data.values()) # 只需要放需要更新的字段，注意使用$进行操作 doument = {"$set": {'stu_no': , 'age': 25}} db.update_one({'stu_name': '张三'}, doument, upsert=True) for data in db.find(): print(data)运行结果：
示例代码3：【使用update_one()时，对于不存在的字段是直接添加，存在的字段是更新】
# Requires pymongo 3.6.0+ from pymongo import MongoClient client = MongoClient("mongodb://root:@192.168.124.49:27017") database = client["test-mongo"] collection = database["test_col"] # Created with Studio 3T, the IDE for MongoDB - https://studio3t.com/ query = {} cursor = collection.find(query) update_value = {'$set': {'address': '北京市朝阳区', 'career': '程序员'}} try: for doc in cursor: print(doc) # collection.update_one(doc, update_value) collection.update_one({'_id': doc['_id']}, update_value) finally: client.close() print("*" * 100) cursor = collection.find(query) try: for doc in cursor: print(doc) finally: client.close() 运行结果：
7.2 使用replace_one()修改一条数据
示例代码：
from pymongo import MongoClient client = MongoClient('127.0.0.1', 27017) db = client['python_test']['students'] # print(db) for data in db.find(): print(data) print(data.values()) # replace_one要求是所有数据，少一个key-value则报错 doument = {'stu_no': , 'stu_name': '张三', 'address': '山东省青岛市', 'phone_no': '', 'age': 26} db.replace_one({'stu_name': '张三'}, doument, upsert=True) for data in db.find(): print(data)运行结果：
7.3 使用update_many()修改多条数据
update_many()是局部更新替换，只需要替换更新需要修改的字段即可。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) # query = {'name': {'$regex': '^d'}} query = {'name': 'dgw1'} new_value = {'$set': {'age': 23}} num = my_col.update_many(query, new_value) datas = my_col.find() for data in datas: print(data) print(f"已经更新{num.matched_count}条文档！") 运行结果：
7.4 使用update()方法
update()更新数据(全文档覆盖或指定键值，更新一条或多条)。
update()方法将会被弃掉，使用update_one()、update_many()和replace_one()取代。
语法结构：
collection.update({条件}, {'$set':{指定的kv或完整的一条数据}}, multi=False/True, upsert=False/True)参数说明：
- multi参数：默认为False,表示更新一条; multi=True则更新多条。
- multi参数必须和$set一起使用
- upsert参数：默认为False，upsert=True则先查询是否存在,存在则更新;不存在就插入
- $set表示指定字段进行更新
示例代码1： 【插入一条数据】【存在就更新，不存在就插入】
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) doc = {"age": 36} ret = my_col.update({'_id': '2'}, {"$set": doc}, upsert=True) print(ret) 运行结果：
示例代码2： 【插入多条数据】【存在就更新，不存在就插入】
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) doc = {"age": 35} ret = my_col.update({'name': 'dgw2'}, {"$set": doc}, multi=True, upsert=True) print(ret) 运行结果：
8、mongodb删除数据
接下来对test-mongo数据库中的test-col集合中的数据进行删除操作：
8.1 删除单个文档
使用 delete_one() 方法来删除一个文档，该方法第一个参数为查询对象，指定要删除哪些数据。
如果查询到多条数据，只会删除查询到的第一条数据。
示例代码1：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) query = {'_id': '1', 'name': 'dgw1'} my_col.delete_one(query) document = my_col.find() for doc in document: print(doc) 运行结果：
示例代码2：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) query = {'name': 'dgw2'} my_col.delete_one(query) document = my_col.find() for doc in document: print(doc) 运行结果：
8.2 删除多个文档数据
使用 delete_many() 方法来删除多个文档，该方法第一个参数为查询对象，指定要删除哪些数据。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) # query = {'name': {'$regex': '^d'}} query = {'name': 'dgw2'} num = my_col.delete_many(query) document = my_col.find() for doc in document: print(doc) print(f"{num.deleted_count}个文档已经被删除！") 运行结果：
8.3 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：
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) num = my_col.delete_many({}) document = my_col.find() for doc in document: print(doc) print(f"{num.deleted_count}个文档已经被删除！") 运行结果：
8.4 删除集合
使用 drop() 方法来删除一个集合。
示例代码：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) my_col.drop() 参考博文：
Python MongoDB | 菜鸟教程
Python Mongodb 插入文档 | 菜鸟教程
Python Mongodb 查询文档 | 菜鸟教程
Python Mongodb 修改文档 | 菜鸟教程
Python MongoDB 排序 | 菜鸟教程
Python Mongodb 删除数据 | 菜鸟教程
附录：
添加数据：
from pymongo import MongoClient my_client = MongoClient('mongodb://root:@192.168.124.49:27017') my_db = my_client['test-mongo'] # print(my_db) my_col = my_db['test_col'] # print(my_col) col_list = [ {'name': 'dgw1', 'age': 27, 'sex': '男'}, {'name': 'dgw2', 'age': 26, 'sex': '男'}, {'name': 'dgw3', 'age': 25, 'sex': '男'}, {'name': 'dgw4', 'age': 28, 'sex': '男'}, {'_id': '1', 'name': 'dgw1', 'age': 27, 'sex': '男'}, {'_id': '2', 'name': 'dgw2', 'age': 26, 'sex': '男'}, {'_id': '3', 'name': 'dgw3', 'age': 25, 'sex': '男'}, {'_id': '4', 'name': 'dgw4', 'age': 28, 'sex': '男'} ] # 插入多条数据 data = my_col.insert_many(col_list) print(data) print(data.inserted_ids) 免责声明：本站所有文章内容,图片，视频等均是来源于用户投稿和互联网及文摘转载整编而成，不代表本站观点，不承担相关法律责任。其著作权各归其原作者或其出版社所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,侵犯到您的权益，请在线联系站长,一经查实,本站将立刻删除。 本文来自网络,若有侵权，请联系删除，如若转载，请注明出处：https://haidsoft.com/114779.html
