[python] 

1. #!/usr/bin/env python  
2. # -*- coding:utf-8 -*-  
3. """ 
4. MongoDB存储 
5.     在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作，在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务，另外安装好了Python 
6.     的PyMongo库。 
7.   
8. 连接MongoDB 
9.     连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient，一般来说传入MongoDB的IP及端口即可，第一个参数为地址host， 
10.     第二个参数为端口port，端口如果不传默认是27017。 
11. """  
12. import pymongo  
13. client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)  
14. """ 
15. 这样我们就可以创建一个MongoDB的连接对象了。另外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， 
16. 例如：client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')可以达到同样的连接效果。 
17. """  
18. # 指定数据库  
19. # MongoDB中还分为一个个数据库，我们接下来的一步就是指定要操作哪个数据库，在这里我以test数据库为例进行说明，所以下一步我们  
20. # 需要在程序中指定要使用的数据库。  
21.    
22. db = client.test  
23. # 调用client的test属性即可返回test数据库，当然也可以这样来指定：  
24. # db = client['test']  
25. #　两种方式是等价的。  
26.    
27. # 指定集合  
28. # MongoDB的每个数据库又包含了许多集合Collection，也就类似与关系型数据库中的表，下一步我们需要指定要操作的集合，  
29. # 在这里我们指定一个集合名称为students，学生集合。还是和指定数据库类似，指定集合也有两种方式。  
30.    
31. collection = db.students  
32. # collection = db['students']  
33. # 插入数据,接下来我们便可以进行数据插入了，对于students这个Collection，我们新建一条学生数据，以字典的形式表示：  
34.    
35. student = {  
36.     'id': '20170101',  
37.     'name': 'Jordan',  
38.     'age': 20,  
39.     'gender': 'male'  
40. }  
41. # 在这里我们指定了学生的学号、姓名、年龄和性别，然后接下来直接调用collection的insert()方法即可插入数据。  
42.    
43. result = collection.insert(student)  
44. print(result)  
45. # 在MongoDB中，每条数据其实都有一个_id属性来唯一标识，如果没有显式指明_id，MongoDB会自动产生一个ObjectId类型的_id属性。  
46. # insert()方法会在执行后返回的_id值。  
47.    
48. # 运行结果：  
49. # 5932a68615c2606814c91f3d  
50. # 当然我们也可以同时插入多条数据，只需要以列表形式传递即可，示例如下：  
51.    
52. student1 = {  
53.     'id': '20170101',  
54.     'name': 'Jordan',  
55.     'age': 20,  
56.     'gender': 'male'  
57. }  
58.    
59. student2 = {  
60.     'id': '20170202',  
61.     'name': 'Mike',  
62.     'age': 21,  
63.     'gender': 'male'  
64. }  
65.    
66. result = collection.insert([student1, student2])  
67. print(result)  
68. # 返回的结果是对应的_id的集合，运行结果：  
69. # [ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]  
70. # 实际上在PyMongo 3.X版本中，insert()方法官方已经不推荐使用了，当然继续使用也没有什么问题，  
71. # 官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法将插入单条和多条记录分开。  
72.    
73. student = {  
74.     'id': '20170101',  
75.     'name': 'Jordan',  
76.     'age': 20,  
77.     'gender': 'male'  
78. }  
79.    
80. result = collection.insert_one(student)  
81. print(result)  
82. print(result.inserted_id)  
83. # 运行结果：  
84. # <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558>  
85. # 5932ab0f15c2606f0c1cf6c5  
86. # 返回结果和insert()方法不同，这次返回的是InsertOneResult对象，我们可以调用其inserted_id属性获取_id。  
87.    
88. # 对于insert_many()方法，我们可以将数据以列表形式传递即可，示例如下：  
89.    
90. student1 = {  
91.     'id': '20170101',  
92.     'name': 'Jordan',  
93.     'age': 20,  
94.     'gender': 'male'  
95. }  
96.    
97. student2 = {  
98.     'id': '20170202',  
99.     'name': 'Mike',  
100.     'age': 21,  
101.     'gender': 'male'  
102. }  
103.    
104. result = collection.insert_many([student1, student2])  
105. print(result)  
106. print(result.inserted_ids)  
107. # 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，运行结果：  
108.    
109. # <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558>  
110. # [ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')]  
111. # 查询，插入数据后我们可以利用find_one()或find()方法进行查询，find_one()查询得到是单个结果，find()则返回多个结果。  
112.    
113. result = collection.find_one({'name': 'Mike'})  
114. print(type(result))  
115. print(result)  
116. # 在这里我们查询name为Mike的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果：  
117. # <class'dict'>  
118. # {'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}  
119. # 可以发现它多了一个_id属性，这就是MongoDB在插入的过程中自动添加的。  
120.    
121. # 我们也可以直接根据ObjectId来查询，这里需要使用bson库里面的ObjectId。  
122.    
123. from bson.objectid import ObjectId  
124.    
125. result = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})  
126. print(result)  
127. # 其查询结果依然是字典类型，运行结果：  
128.    
129. # {' ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}  
130. # 当然如果查询_id':结果不存在则会返回None。  
131.    
132. # 对于多条数据的查询，我们可以使用find()方法，例如在这里查找年龄为20的数据，示例如下：  
133.    
134. results = collection.find({'age': 20})  
135. print(results)  
136. for result in results:  
137.     print(result)  
138. # 运行结果：  
139.    
140. # <pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>  
141. # {'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}  
142. # {'_id': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d'), 'id': '20170102', 'name': 'Kevin', 'age': 20, 'gender': 'male'}  
143. # {'_id': ObjectId('593278d815c260269d7645a8'), 'id': '20170103', 'name': 'Harden', 'age': 20, 'gender': 'male'}  
144. # 返回结果是Cursor类型，相当于一个生成器，我们需要遍历取到所有的结果，每一个结果都是字典类型。  
145.    
146. # 如果要查询年龄大于20的数据，则写法如下：  
147.    
148. results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})  
149. # 在这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了，而是一个字典，其键名为比较符号$gt，意思是大于，键值为20，这样便可以查询出所有  
150. # 年龄大于20的数据。  
151.    
152. # 在这里将比较符号归纳如下表：  
153. """ 
154. 符号含义示例 
155. $lt小于{'age': {'$lt': 20}} 
156. $gt大于{'age': {'$gt': 20}} 
157. $lte小于等于{'age': {'$lte': 20}} 
158. $gte大于等于{'age': {'$gte': 20}} 
159. $ne不等于{'age': {'$ne': 20}} 
160. $in在范围内{'age': {'$in': [20, 23]}} 
161. $nin不在范围内{'age': {'$nin': [20, 23]}} 
162. """  
163. # 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：  
164.    
165. results = collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}})  
166. # 在这里使用了$regex来指定正则匹配，^M.*代表以M开头的正则表达式，这样就可以查询所有符合该正则的结果。  
167.    
168. # 在这里将一些功能符号再归类如下：  
169. """ 
170. 符号含义示例示例含义 
171. $regex匹配正则{'name': {'$regex': '^M.*'}}name以M开头 
172. $exists属性是否存在{'name': {'$exists': True}}name属性存在 
173. $type类型判断{'age': {'$type': 'int'}}age的类型为int 
174. $mod数字模操作{'age': {'$mod': [5, 0]}}年龄模5余0 
175. $text文本查询{'$text': {'$search': 'Mike'}}text类型的属性中包含Mike字符串 
176. $where高级条件查询{'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'}自身粉丝数等于关注数 
177. """  
178. # 这些操作的更详细用法在可以在MongoDB官方文档找到：  
179. # https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/  
180.    
181. # 计数  
182. # 要统计查询结果有多少条数据，可以调用count()方法，如统计所有数据条数：  
183.    
184. count = collection.find().count()  
185. print(count)  
186. # 或者统计符合某个条件的数据：  
187.    
188. count = collection.find({'age': 20}).count()  
189. print(count)  
190. # 排序  
191. # 可以调用sort方法，传入排序的字段及升降序标志即可，示例如下：  
192.    
193. results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)  
194. print([result['name'] for result in results])  
195. # 运行结果：  
196.    
197. # ['Harden', 'Jordan', 'Kevin', 'Mark', 'Mike']  
198. # 偏移,可能想只取某几个元素，在这里可以利用skip()方法偏移几个位置，比如偏移2，就忽略前2个元素，得到第三个及以后的元素。  
199.    
200. results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)  
201. print([result['name'] for result in results])  
202. # 运行结果：  
203. # ['Kevin', 'Mark', 'Mike']  
204. # 另外还可以用limit()方法指定要取的结果个数，示例如下：  
205.    
206. results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)  
207. print([result['name'] for result in results])  
208. # 运行结果：  
209. # ['Kevin', 'Mark']  
210. # 如果不加limit()原本会返回三个结果，加了限制之后，会截取2个结果返回。  
211.    
212. # 值得注意的是，在数据库数量非常庞大的时候，如千万、亿级别，最好不要使用大的偏移量来查询数据，很可能会导致内存溢出，  
213. # 可以使用类似find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}}) 这样的方法来查询，记录好上次查询的_id。  
214.    
215. # 更新  
216. # 对于数据更新可以使用update()方法，指定更新的条件和更新后的数据即可，例如：  
217.    
218. condition = {'name': 'Kevin'}  
219. student = collection.find_one(condition)  
220. student['age'] = 25  
221. result = collection.update(condition, student)  
222. print(result)  
223. # 在这里我们将name为Kevin的数据的年龄进行更新，首先指定查询条件，然后将数据查询出来，修改年龄，  
224. # 之后调用update方法将原条件和修改后的数据传入，即可完成数据的更新。  
225.    
226. # 运行结果：  
227.    
228. # {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}  
229. # 返回结果是字典形式，ok即代表执行成功，nModified代表影响的数据条数。  
230.    
231. # 另外update()方法其实也是官方不推荐使用的方法，在这里也分了update_one()方法和update_many()方法，用法更加严格，  
232. # 第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名，我们用示例感受一下。  
233.    
234. condition = {'name': 'Kevin'}  
235. student = collection.find_one(condition)  
236. student['age'] = 26  
237. result = collection.update_one(condition, {'$set': student})  
238. print(result)  
239. print(result.matched_count, result.modified_count)  
240. # 在这里调用了update_one方法，第二个参数不能再直接传入修改后的字典，而是需要使用{'$set': student}这样的形式，  
241. # 其返回结果是UpdateResult类型，然后调用matched_count和modified_count属性分别可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。  
242.    
243. # 运行结果：  
244. #  
245. # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678>  
246. # 1 0  
247. # 我们再看一个例子：  
248.    
249. condition = {'age': {'$gt': 20}}  
250. result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})  
251. print(result)  
252. print(result.matched_count, result.modified_count)  
253. # 在这里我们指定查询条件为年龄大于20，然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}}，执行之后会讲第一条符合条件的数据年龄加1。  
254.    
255. # 运行结果：  
256. #  
257. # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10b8874c8>  
258. # 1 1  
259. # 可以看到匹配条数为1条，影响条数也为1条。  
260.    
261. # 如果调用update_many()方法，则会将所有符合条件的数据都更新，示例如下：  
262.    
263. condition = {'age': {'$gt': 20}}  
264. result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})  
265. print(result)  
266. print(result.matched_count, result.modified_count)  
267. # 这时候匹配条数就不再为1条了，运行结果如下：  
268. #  
269. # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8>  
270. # 3 3  
271. # 可以看到这时所有匹配到的数据都会被更新。  
272.    
273. # 删除  
274. # 删除操作比较简单，直接调用remove()方法指定删除的条件即可，符合条件的所有数据均会被删除，示例如下：  
275.    
276. result = collection.remove({'name': 'Kevin'})  
277. print(result)  
278. # 运行结果：  
279. #  
280. # {'ok': 1, 'n': 1}  
281. # 另外依然存在两个新的推荐方法，delete_one()和delete_many()方法，示例如下：  
282.    
283. result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})  
284. print(result)  
285. print(result.deleted_count)  
286. result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}})  
287. print(result.deleted_count)  
288. # 运行结果：  
289.    
290. # <pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>  
291. # 1  
292. # 4  
293. # delete_one()即删除第一条符合条件的数据，delete_many()即删除所有符合条件的数据，返回结果是DeleteResult类型，  
294. # 可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数。  
295.    
296. # 更多  
297. # 另外PyMongo还提供了一些组合方法，如find_one_and_delete()、find_one_and_replace()、find_one_and_update()，  
298. # 就是查找后删除、替换、更新操作，用法与上述方法基本一致。  
299.    
300. # 另外还可以对索引进行操作，如create_index()、create_indexes()、drop_index()等。  
301.    
302. # 详细用法可以参见官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html  
303.    
304. # 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  
305. # 官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/