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
在数据驱动决策成为商业常态的今天,数据分析师这一职业正迎来前所未有的机遇与挑战。很多希望转行或初入职场的人士不禁询问:数 ...
2024-12-25数据分析师,这一近年来炙手可热的职业,吸引了大量求职者的注意。凭借在大数据时代中的关键作用,数据分析师不仅需要具备处理数 ...
2024-12-25在当今数字化变革的浪潮中,数据分析师这一职业正迎来前所未有的发展机遇。回想我自己初入数据分析行业时,那种既兴奋又略显谨慎 ...
2024-12-25在当今信息爆炸的时代,数据已经像空气一样无处不在,而数据分析则是解锁这些信息宝藏的钥匙。数据分析的过程就像是一次探险,从 ...
2024-12-25在职场上,拍脑袋做决策的时代早已过去。数据分析正在成为每个职场人的核心竞争力,不仅能帮你找到问题,还能提供解决方案,提升 ...
2024-12-24Excel是数据分析的重要工具,强大的内置功能使其成为许多分析师的首选。在日常工作中,启用Excel的数据分析工具库能够显著提升数 ...
2024-12-23在当今信息爆炸的时代,数据分析师如同一位现代社会的侦探,肩负着从海量数据中提炼出有价值信息的重任。在这个过程中,掌握一系 ...
2024-12-23在现代的职场中,制作吸引人的PPT已经成为展示信息的重要手段,而其中数据对比的有效呈现尤为关键。为了让数据在幻灯片上不仅准 ...
2024-12-23在信息泛滥的现代社会,数据分析师已成为企业决策过程中不可或缺的角色。他们的任务是从海量数据中提取有价值的洞察,帮助组织制 ...
2024-12-23在数据驱动时代,数据分析已成为各行各业的必需技能。无论是提升个人能力还是推动职业发展,选择一条适合自己的学习路线至关重要 ...
2024-12-23在准备数据分析师面试时,掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸,以下是10个高频考题及其详细解析,外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业,他们通过数据挖掘和分析,为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中,数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析,更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来,数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来,数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20在数据分析的世界里,表面上的技术操作只是“入门票”,而真正的高手则需要打破一些“看不见的墙”。这些“隐形天花板”限制了数 ...
2024-12-19在数据分析领域,尽管行业前景广阔、岗位需求旺盛,但实际的工作难度却远超很多人的想象。很多新手初入数据分析岗位时,常常被各 ...
2024-12-19入门数据分析,许多人都会感到“难”,但这“难”究竟难在哪儿?对于新手而言,往往不是技术不行,而是思维方式、业务理解和实践 ...
2024-12-19在如今的行业动荡背景下,数据分析师的职业前景虽然面临一些挑战,但也充满了许多新的机会。随着技术的不断发展和多领域需求的提 ...
2024-12-19在信息爆炸的时代,数据分析师如同探险家,在浩瀚的数据海洋中寻觅有价值的宝藏。这不仅需要技术上的过硬实力,还需要一种艺术家 ...
2024-12-19在当今信息化社会,大数据已成为各行各业不可或缺的宝贵资源。大数据专业应运而生,旨在培养具备扎实理论基础和实践能力,能够应 ...
2024-12-19