
来源:Python爬虫与数据挖掘
作者:Python进阶者
大家好,我是Python进阶者。
作为非关系数据库的代表--Mongo,可以说是让人又爱又恨,让人爱的是它的便捷性,让人恨的是它的配置,实在是坑多。那么今天我们就来深入剖析它吧。
pip install pymongo from pymongo import MongoClient
1.普通登录,又称游客登陆,安全等级低
MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
2.用户密码登陆,安全等级高
MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
这里连接到了用户名为hwzjj,密码为123456的用户。
为了安全,我们使用用户名和密码登陆,然后创建一个集合,不知道大家对Mongo创建集合还有没有印象,反正小编还有,废话不多说,先创建两个集合。
db.createCollection(name='student',option={capped:true,autoIndexId:true,size:100,max:1000}) db.createCollection(name='teacher',option={capped:true,autoIndexId:true,size:200,max:2000})
这样就创建了一student和teacher的集合了。然后我们再来显示一下所有的集合名:
show collections;
然后我们往集合里插入数据,在Mongo中是这样插入的:
可以看到我们成功插入了两条数据,接下来我们利用Python来插入数据。
1.直接使用创建好的集合插入数据
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw') 连接数据库
db=client['hw'] 选择数据库hw
coll=db['student'] 选择集合
res={'id':'0003','name':'任性','age':43}
first=coll.insert_one(res) 将数据插入到集合中 print(first.inserted_id) 打印插入数据的id(每个插入数据都会有)
2.自己创建集合插入数据
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
db=client['hw']
db.create_collection('teacher') 创建集合
res={'id':'0001','name':'boy','age':36}
last=db.student.insert_one(res) 插入数据 print(last.inserted_id) 打印id
3.插入多条数据
import random
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
db=client['hw']
coll=db['student'] def get(): for y in range(100000):
data={'id':y,'name':'user--'+str(y),'age':random.choice(range(100))} yield data for y in get():
coll.insert(y)
同样是插入十万个数据, 不过数据却是比Mysql慢一点,可自行测试。
注:执行插入操作时,Insert最多可插入四条同样的记录。
仍旧是先要获取集合,然后对集合中的内容进行修改。
1.更新匹配到的第一条数据
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
db=client['hw']
coll=db['student']
coll.update_one({'name':'user--10'},{'$set':{'name':'用户已注销'}}) 更新匹配到的第一条数据
2.更新匹配到的所有数据
我们创建四个一样的数据,将程序执行四次即可:
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
db=client['hw']
coll=db['student']
coll.insert({'id':'111','name':'hw','age':43})
可以看到生成了四个同样的记录,当然了,只能生成最多4条记录。然后我们全部将它们数据修改。
coll.update({'name':'hw'},{'$set':{'name':'用户已注册'}})
1.删除所有符合条件的数据
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
db=client['hw']
coll=db['student']
coll.insert({'id':'111','name':'hw','age':43}) 插入数据
coll.remove({'name':'hw'}) 删除所有name 为hw的数据,注意不要以id为条件来删除,会报错
coll.delete_many({'name':'hw'}) 跟上者功能一样
2.删除所有符合条件的第一条数据
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
db=client['hw']
coll=db['student']
coll.insert({'id':'111','name':'hw','age':43})
coll.delete_one({'name':'hw'}) 删除符合条件的第一条数据
1.查询符合条件的第一条数据
2.查询符合条件的所有数据
3.查找后删除
4.查找后替换
5.查找后更新
6.统计符合条件的记录数量
coll.find().count() # 记录符合条件的数量
7.符合条件的数据的排序
coll.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) # 升序排序 DESCENDING 降序排序
8.符合条件数量中跳过
coll.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(1) # 跳过一个记录
9.限制符合条件输出数量
coll.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).limit(2) # 输出两个符合条件的记录
10.通过Id来查找
每个插入的数据都会生成一个id,貌似被加密了,前面我们已经和它打过交道了,下面来看下它的使用。
from bson.objectid import ObjectId
find_one({'_id': ObjectId(id_name)})
1.创建索引
可以看到有两个索引,一个是Mongo自动创建的在id上的索引,另一个是刚刚创建在name上的索引。
2.获取索引
for y in coll.list_indexes(): # 获取所有索引 print(y)
3.删除索引
可以看到刚刚的索引name已经被删除了,而且只有一条数据了,那么有人就问了,为何不把_id一起删除,很抱歉,这个是删不了的。
通过本章对Pymongo的学习,相信你已经可以胜任日常一些开发了,Pymongo中还有很多值得学习的地方,值得你去推敲,在这里就不一一列举了,希望本文能带大家零基础毫无压力入门Pymongo。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10