pymongo的基本使用

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
MongoDB存儲
    在這裏咱們來看一下Python3下MongoDB的存儲操做，在本節開始以前請確保你已經安裝好了MongoDB並啓動了其服務，另外安裝好了Python
    的PyMongo庫。
 
鏈接MongoDB
    鏈接MongoDB咱們須要使用PyMongo庫裏面的MongoClient，通常來講傳入MongoDB的IP及端口便可，第一個參數爲地址host，
    第二個參數爲端口port，端口若是不傳默認是27017。
"""
import pymongo
client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
"""
這樣咱們就能夠建立一個MongoDB的鏈接對象了。另外MongoClient的第一個參數host還能夠直接傳MongoDB的鏈接字符串，以mongodb開頭，
例如：client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')能夠達到一樣的鏈接效果。
"""
# 指定數據庫
# MongoDB中還分爲一個個數據庫，咱們接下來的一步就是指定要操做哪一個數據庫，在這裏我以test數據庫爲例進行說明，因此下一步咱們
# 須要在程序中指定要使用的數據庫。
 
db = client.test
# 調用client的test屬性便可返回test數據庫，固然也能夠這樣來指定：
# db = client['test']
#　兩種方式是等價的。
 
# 指定集合
# MongoDB的每一個數據庫又包含了許多集合Collection，也就相似與關係型數據庫中的表，下一步咱們須要指定要操做的集合，
# 在這裏咱們指定一個集合名稱爲students，學生集合。仍是和指定數據庫相似，指定集合也有兩種方式。
 
collection = db.students
# collection = db['students']
# 插入數據,接下來咱們即可以進行數據插入了，對於students這個Collection，咱們新建一條學生數據，以字典的形式表示：
 
student = {
    'id': '20170101',
    'name': 'Jordan',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}
# 在這裏咱們指定了學生的學號、姓名、年齡和性別，而後接下來直接調用collection的insert()方法便可插入數據。
 
result = collection.insert(student)
print(result)
# 在MongoDB中，每條數據其實都有一個_id屬性來惟一標識，若是沒有顯式指明_id，MongoDB會自動產生一個ObjectId類型的_id屬性。
# insert()方法會在執行後返回的_id值。
 
# 運行結果：
# 5932a68615c2606814c91f3d
# 固然咱們也能夠同時插入多條數據，只須要以列表形式傳遞便可，示例以下：
 
student1 = {
    'id': '20170101',
    'name': 'Jordan',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}
 
student2 = {
    'id': '20170202',
    'name': 'Mike',
    'age': 21,
    'gender': 'male'
}
 
result = collection.insert([student1, student2])
print(result)
# 返回的結果是對應的_id的集合，運行結果：
# [ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]
# 實際上在PyMongo 3.X版本中，insert()方法官方已經不推薦使用了，固然繼續使用也沒有什麼問題，
# 官方推薦使用insert_one()和insert_many()方法將插入單條和多條記錄分開。
 
student = {
    'id': '20170101',
    'name': 'Jordan',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}
 
result = collection.insert_one(student)
print(result)
print(result.inserted_id)
# 運行結果：
# <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558>
# 5932ab0f15c2606f0c1cf6c5
# 返回結果和insert()方法不一樣，此次返回的是InsertOneResult對象，咱們能夠調用其inserted_id屬性獲取_id。
 
# 對於insert_many()方法，咱們能夠將數據以列表形式傳遞便可，示例以下：
 
student1 = {
    'id': '20170101',
    'name': 'Jordan',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}
 
student2 = {
    'id': '20170202',
    'name': 'Mike',
    'age': 21,
    'gender': 'male'
}
 
result = collection.insert_many([student1, student2])
print(result)
print(result.inserted_ids)
# insert_many()方法返回的類型是InsertManyResult，調用inserted_ids屬性能夠獲取插入數據的_id列表，運行結果：
 
# <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558>
# [ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')]
# 查詢，插入數據後咱們能夠利用find_one()或find()方法進行查詢，find_one()查詢獲得是單個結果，find()則返回多個結果。
 
result = collection.find_one({'name': 'Mike'})
print(type(result))
print(result)
# 在這裏咱們查詢name爲Mike的數據，它的返回結果是字典類型，運行結果：
# <class'dict'>
# {'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}
# 能夠發現它多了一個_id屬性，這就是MongoDB在插入的過程當中自動添加的。
 
# 咱們也能夠直接根據ObjectId來查詢，這裏須要使用bson庫裏面的ObjectId。
 
from bson.objectid import ObjectId
 
result = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})
print(result)
# 其查詢結果依然是字典類型，運行結果：
 
# {' ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}
# 固然若是查詢_id':結果不存在則會返回None。
 
# 對於多條數據的查詢，咱們可使用find()方法，例如在這裏查找年齡爲20的數據，示例以下：
 
results = collection.find({'age': 20})
print(results)
for result in results:
    print(result)
# 運行結果：
 
# <pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>
# {'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}
# {'_id': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d'), 'id': '20170102', 'name': 'Kevin', 'age': 20, 'gender': 'male'}
# {'_id': ObjectId('593278d815c260269d7645a8'), 'id': '20170103', 'name': 'Harden', 'age': 20, 'gender': 'male'}
# 返回結果是Cursor類型，至關於一個生成器，咱們須要遍歷取到全部的結果，每個結果都是字典類型。
 
# 若是要查詢年齡大於20的數據，則寫法以下：
 
results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})
# 在這裏查詢的條件鍵值已經不是單純的數字了，而是一個字典，其鍵名爲比較符號$gt，意思是大於，鍵值爲20，這樣即可以查詢出全部
# 年齡大於20的數據。
 
# 在這裏將比較符號概括以下表：
"""
符號含義示例
$lt小於{'age': {'$lt': 20}}
$gt大於{'age': {'$gt': 20}}
$lte小於等於{'age': {'$lte': 20}}
$gte大於等於{'age': {'$gte': 20}}
$ne不等於{'age': {'$ne': 20}}
$in在範圍內{'age': {'$in': [20, 23]}}
$nin不在範圍內{'age': {'$nin': [20, 23]}}
"""
# 另外還能夠進行正則匹配查詢，例如查詢名字以M開頭的學生數據，示例以下：
 
results = collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}})
# 在這裏使用了$regex來指定正則匹配，^M.*表明以M開頭的正則表達式，這樣就能夠查詢全部符合該正則的結果。
 
# 在這裏將一些功能符號再歸類以下：
"""
符號含義示例示例含義
$regex匹配正則{'name': {'$regex': '^M.*'}}name以M開頭
$exists屬性是否存在{'name': {'$exists': True}}name屬性存在
$type類型判斷{'age': {'$type': 'int'}}age的類型爲int
$mod數字模操做{'age': {'$mod': [5, 0]}}年齡模5餘0
$text文本查詢{'$text': {'$search': 'Mike'}}text類型的屬性中包含Mike字符串
$where高級條件查詢{'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'}自身粉絲數等於關注數
"""
# 這些操做的更詳細用法在能夠在MongoDB官方文檔找到：
# https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/
 
# 計數
# 要統計查詢結果有多少條數據，能夠調用count()方法，如統計全部數據條數：
 
count = collection.find().count()
print(count)
# 或者統計符合某個條件的數據：
 
count = collection.find({'age': 20}).count()
print(count)
# 排序
# 能夠調用sort方法，傳入排序的字段及升降序標誌便可，示例以下：
 
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)
print([result['name'] for result in results])
# 運行結果：
 
# ['Harden', 'Jordan', 'Kevin', 'Mark', 'Mike']
# 偏移,可能想只取某幾個元素，在這裏能夠利用skip()方法偏移幾個位置，好比偏移2，就忽略前2個元素，獲得第三個及之後的元素。
 
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)
print([result['name'] for result in results])
# 運行結果：
# ['Kevin', 'Mark', 'Mike']
# 另外還能夠用limit()方法指定要取的結果個數，示例以下：
 
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)
print([result['name'] for result in results])
# 運行結果：
# ['Kevin', 'Mark']
# 若是不加limit()本來會返回三個結果，加了限制以後，會截取2個結果返回。
 
# 值得注意的是，在數據庫數量很是龐大的時候，如千萬、億級別，最好不要使用大的偏移量來查詢數據，極可能會致使內存溢出，
# 可使用相似find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}}) 這樣的方法來查詢，記錄好上次查詢的_id。
 
# 更新
# 對於數據更新可使用update()方法，指定更新的條件和更新後的數據便可，例如：
 
condition = {'name': 'Kevin'}
student = collection.find_one(condition)
student['age'] = 25
result = collection.update(condition, student)
print(result)
# 在這裏咱們將name爲Kevin的數據的年齡進行更新，首先指定查詢條件，而後將數據查詢出來，修改年齡，
# 以後調用update方法將原條件和修改後的數據傳入，便可完成數據的更新。
 
# 運行結果：
 
# {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}
# 返回結果是字典形式，ok即表明執行成功，nModified表明影響的數據條數。
 
# 另外update()方法其實也是官方不推薦使用的方法，在這裏也分了update_one()方法和update_many()方法，用法更加嚴格，
# 第二個參數須要使用$類型操做符做爲字典的鍵名，咱們用示例感覺一下。
 
condition = {'name': 'Kevin'}
student = collection.find_one(condition)
student['age'] = 26
result = collection.update_one(condition, {'$set': student})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
# 在這裏調用了update_one方法，第二個參數不能再直接傳入修改後的字典，而是須要使用{'$set': student}這樣的形式，
# 其返回結果是UpdateResult類型，而後調用matched_count和modified_count屬性分別能夠得到匹配的數據條數和影響的數據條數。
 
# 運行結果：
#
# <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678>
# 1 0
# 咱們再看一個例子：
 
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
# 在這裏咱們指定查詢條件爲年齡大於20，而後更新條件爲{'$inc': {'age': 1}}，執行以後會講第一條符合條件的數據年齡加1。
 
# 運行結果：
#
# <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10b8874c8>
# 1 1
# 能夠看到匹配條數爲1條，影響條數也爲1條。
 
# 若是調用update_many()方法，則會將全部符合條件的數據都更新，示例以下：
 
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
# 這時候匹配條數就再也不爲1條了，運行結果以下：
#
# <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8>
# 3 3
# 能夠看到這時全部匹配到的數據都會被更新。
 
# 刪除
# 刪除操做比較簡單，直接調用remove()方法指定刪除的條件便可，符合條件的全部數據均會被刪除，示例以下：
 
result = collection.remove({'name': 'Kevin'})
print(result)
# 運行結果：
#
# {'ok': 1, 'n': 1}
# 另外依然存在兩個新的推薦方法，delete_one()和delete_many()方法，示例以下：
 
result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})
print(result)
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}})
print(result.deleted_count)
# 運行結果：
 
# <pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>
# 1
# 4
# delete_one()即刪除第一條符合條件的數據，delete_many()即刪除全部符合條件的數據，返回結果是DeleteResult類型，
# 能夠調用deleted_count屬性獲取刪除的數據條數。
 
# 更多
# 另外PyMongo還提供了一些組合方法，如find_one_and_delete()、find_one_and_replace()、find_one_and_update()，
# 就是查找後刪除、替換、更新操做，用法與上述方法基本一致。
 
# 另外還能夠對索引進行操做，如create_index()、create_indexes()、drop_index()等。
 
# 詳細用法能夠參見官方文檔：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html
 
# 另外還有對數據庫、集合自己以及其餘的一些操做，在這再也不一一講解，能夠參見
# 官方文檔：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/