python对mongodb的增删查改

python对mongodb的增删查改

  • 1. 安装 pymongo
  • 2. 连接 MongoDB
  • 3. 创建(插入)文档
    • 插入单个文档
    • 插入多个文档
  • 4. 查询文档
    • 查询单个文档
    • 查询多个文档
    • 复杂查询
    • 嵌套查询
    • 分页条件查询(通用模版)
  • 5. 更新文档
    • 更新单个文档
    • 更新多个文档
    • 更新嵌套文档
  • 6. 删除文档
    • 删除单个文档
    • 删除多个文档
  • 7. 处理复杂的文档结构
    • 插入带有数组的文档
    • 查询嵌套数组中的元素
    • 更新嵌套数组中的元素
  • 8. 批量操作
  • 9. 事务

1. 安装 pymongo

如果没有安装pymongo 库,可以通过以下命令进行安装:

pip install pymongo

2. 连接 MongoDB

在开始操作之前,需要连接到 MongoDB 数据库,可以使用 pymongo 提供的 MongoClient 类来连接到本地或远程的 MongoDB 实例

from pymongo import MongoClient, ReadPreference# 连接到本地的 MongoDB 实例
## client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
mongo_uri = 'mongodb://user:pwd@localhost:27017/admin'
client = MongoClient(mongo_uri, read_preference=ReadPreference.SECONDARY)# 连接到远程 MongoDB 实例(例如,使用 MongoDB Atlas)
# client = MongoClient('mongodb+srv://<username>:<password>@cluster0.mongodb.net/myFirstDatabase?retryWrites=true&w=majority')# 选择数据库
db = client['mydatabase']# 选择集合
collection = db['mycollection']

3. 创建(插入)文档

MongoDB 中的文档是 JSON 风格的 BSON(Binary JSON)格式,可以使用 insert_one() 和 insert_many() 方法插入单个或多个文档

插入单个文档

# 插入单个文档
document = {"name": "ZhangSan","age": 25,"skills": ["Python", "MongoDB"],"address": {"street": "123 Main St","city": "Macau","zip": "10001"}
}result = collection.insert_one(document)
print("Inserted document ID:", result.inserted_id)

插入多个文档

# 插入多个文档
documents = [{"name": "LiSi","age": 30,"skills": ["Java", "MongoDB"],"address": {"street": "456 Elm St","city": "Chicago","zip": "60601"}},{"name": "WangWu","age": 35,"skills": ["JavaScript", "React"],"address": {"street": "789 Oak St","city": "San Francisco","zip": "94101"}}
]result = collection.insert_many(documents)
print("Inserted document IDs:", result.inserted_ids)

4. 查询文档

MongoDB 提供了丰富的查询功能,可以使用 find_one() 和 find() 方法进行查询

查询单个文档

# 查询单个文档
document = collection.find_one({"name": "Alice"})
print(document)

查询多个文档

# 查询多个文档
cursor = collection.find({"age": {"$gt": 25}})
for doc in cursor:print(doc)

复杂查询

MongoDB 支持复杂的查询操作符,如 $or, $and, $in, $gt, $lt 等

# 复杂查询:查询年龄大于 25 且技能包含 "MongoDB" 的文档
query = {"age": {"$gt": 25},"skills": "MongoDB"
}cursor = collection.find(query)
for doc in cursor:print(doc)

嵌套查询

MongoDB 支持嵌套文档的查询

# 查询地址城市为 "Macau" 的文档
query = {"address.city": "Macau"
}cursor = collection.find(query)
for doc in cursor:print(doc)

分页条件查询(通用模版)

t_table_name = "t_test" # 目标表名
page_size = 2000 # 单次迭代查询页数
cond = {"name":"ZhangSan"} #查询条件,可为空
sort = [("_id", 1)] # 排序条件
cond["address.city"] = {"$eq": "Macau"} #嵌套文档查询条件
num = 0
dealing = False # 用于标识查询处理是否完毕
projection = {"name":1, "age":1} # 过滤输出目标字段,例如只输出name和age字段,可为空,空表示输出完整文档
while(True):for item in log_db[t_table_name].find(cond, sort = sort, projection = projection, limit = page_size):dealing = Truenum = num + 1cond["_id"] = {"$gt": item["_id"]}# TODO 处理业务逻辑if not dealing:breakprint("finish", num) # 统计查询到的数量dealing = False

5. 更新文档

MongoDB 提供了 update_one() 和 update_many() 方法来更新文档。可以使用 $set, $inc, $push, $pull 等更新操作符

更新单个文档

# 更新单个文档
query = {"name": "ZhangSan"}
new_values = {"$set": {"age": 26}}result = collection.update_one(query, new_values)
print("Matched count:", result.matched_count)
print("Modified count:", result.modified_count)

更新多个文档

# 更新多个文档
query = {"age": {"$lt": 35}}
new_values = {"$inc": {"age": 1}}  # 将年龄加 1result = collection.update_many(query, new_values)
print("Matched count:", result.matched_count)
print("Modified count:", result.modified_count)

更新嵌套文档

# 更新嵌套文档
query = {"name": "Alice"}
new_values = {"$set": {"address.city": "Los Angeles"}}result = collection.update_one(query, new_values)
print("Matched count:", result.matched_count)
print("Modified count:", result.modified_count)

6. 删除文档

MongoDB 提供了 delete_one() 和 delete_many() 方法来删除文档

删除单个文档

# 删除单个文档
query = {"name": "ZhangSan"}result = collection.delete_one(query)
print("Deleted count:", result.deleted_count)

删除多个文档

# 删除多个文档
query = {"age": {"$gt": 30}}result = collection.delete_many(query)
print("Deleted count:", result.deleted_count)

7. 处理复杂的文档结构

MongoDB 支持非常灵活的文档结构,可以嵌套数组、嵌套对象等

插入带有数组的文档

# 插入带有数组的文档
document = {"name": "David","age": 40,"skills": ["Python", "MongoDB", "Data Science"],"projects": [{"name": "Project A","status": "Completed"},{"name": "Project B","status": "In Progress"}]
}result = collection.insert_one(document)
print("Inserted document ID:", result.inserted_id)

查询嵌套数组中的元素

# 查询项目名为 "Project A" 的文档
query = {"projects.name": "Project A"
}cursor = collection.find(query)
for doc in cursor:print(doc)

更新嵌套数组中的元素

# 更新项目状态为 "Completed" 的文档
query = {"projects.name": "Project B"
}new_values = {"$set": {"projects.$[elem].status": "Completed"  # 使用数组过滤器}
}update_result = collection.update_many(query, new_values, array_filters=[{"elem.name": "Project B"}])
print("Matched count:", update_result.matched_count)
print("Modified count:", update_result.modified_count)

8. 批量操作

MongoDB 支持批量操作,可以提高性能。可以使用 bulk_write() 方法进行批量插入、更新、删除等操作

from pymongo import InsertOne, UpdateOne, DeleteOne# 批量操作
requests = [InsertOne({"name": "Eve","age": 29,"skills": ["Python", "JavaScript"]}),UpdateOne({"name": "Bob"},{"$set": {"age": 31}}),DeleteOne({"name": "Charlie"})
]result = collection.bulk_write(requests)
print("Inserted count:", result.inserted_count)
print("Matched count:", result.matched_count)
print("Modified count:", result.modified_count)
print("Deleted count:", result.deleted_count)

9. 事务

对于需要原子性操作的场景,可以使用 MongoDB 的事务功能。事务允许在多个操作中保持一致性

# 事务
from pymongo import MongoClient
from pymongo.errors import ConnectionFailureclient = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']
collection = db['mycollection']try:with client.start_session() as session:with session.start_transaction():collection.insert_one({"name": "Frank", "age": 33}, session=session)collection.update_one({"name": "Eve"}, {"$set": {"age": 30}}, session=session)
except ConnectionFailure as e:print("Transaction failed:", e)

参考资料

  • PyMongo 官方文档
  • MongoDB 官方文档

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/502270.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

基于单片机的数字电子秒表设计

此文章谨为课设记录 一、实验要求 题目六 数字电子时钟 基本要求&#xff1a; (1) 设计一个单片机电子时钟&#xff0c;设计的电子时钟通过数码管显示&#xff1b; (2) 具有能通过按键实现设置时间的功能&#xff1b; (3) 显示格式为小时十位、小时个位&#xff0c;分…

【业务场景】sql server从Windows迁移到Linux

目录 1.背景 2.Linux安装sql server 3.服务器不开端口的问题 4.数据库导入导出问题 1.背景 博主在24年年底接手运维了一个政府的老系统&#xff0c;整个应用和数据库单点部署在一台Windows Server服务器上&#xff0c;数据库选型是经典的老项目标配——sql server。随着近…

Flink CDC 自定义函数处理 SQLServer XML类型数据 映射 doris json字段方案

Flink CDC 自定义函数处理 SQLServer XML类型数据方案 1. 背景 因业务使用SQLServer数据库&#xff0c;CDC同步到doris 数仓。对于SQLServer xml类型&#xff0c;doris没有相应的字段对应&#xff0c; 可以使用json来存储xml数据。需要进行一步转换。从 flink 自定义函数入手…

Jdk动态代理源码缓存优化比较(JDK17比JDK8)

目录 JDK 8的缓存实现 JDK 17的缓存实现 优化比较 总结实际应用影响 JDK 8的缓存实现 // JDK 8 private static final WeakCache<ClassLoader, Class<?>[], Class<?>> proxyClassCache new WeakCache<>(new KeyFactory(), new ProxyClassFact…

《learn_the_architecture_-_aarch64_exception_model》学习笔记

1.当发生异常时&#xff0c;异常级别可以增加或保持不变&#xff0c;永远无法通过异常来转移到较低的权限级别。从异常返回时&#xff0c;异常级别可能会降低或保持不变&#xff0c;永远无法通过从异常返回来移动到更高的权限级别。EL0级不进行异常处理&#xff0c;异常必须在比…

声音是如何产生的

一、音频概述 RTMP中一般音频采用aac编码&#xff0c;采样率为44100HZ, 每帧1024采样&#xff0c;帧率43&#xff0c;23.2ms一帧 RTC中一般音频采用opus编码&#xff0c;采样率为48000HZ&#xff0c;每帧480采样&#xff0c;帧率100&#xff0c;10ms一帧 通道数&#xff08;c…

Docker新手:在tencent云上实现Python服务打包到容器

1 使用docker的原因 一致性和可移植性&#xff1a;Docker 容器可以在任何支持 Docker 的环境中运行&#xff0c;无论是开发者的笔记本电脑、测试服务器还是生产环境。这确保了应用在不同环境中的行为一致&#xff0c;减少了“在我的机器上可以运行”的问题。 隔离性&#xff…

Science Robotics让软机器人“活”得更久的3D打印!

软机器人硬件在医疗、探索无结构环境等领域有广泛应用&#xff0c;但其生命周期有限&#xff0c;导致资源浪费和可持续性差。软机器人结合软硬组件&#xff0c;复杂组装和拆卸流程使其难以维修和升级。因此&#xff0c;如何延长软机器人的生命周期并提高其可持续性成为亟待解决…

conan从sourceforge.net下载软件失败

从sourceforge.net下载软件&#xff0c;经常会没有开始下载就返回了。 原因是&#xff1a; 自动选择的镜像站不能打开。 在浏览器中&#xff0c;我们可以手动选择站点尝试&#xff0c;但是conan就不行了。 手动选择一个站点&#xff0c;能够有文件保存窗口弹出&#xff0c;之后…

数势科技:解锁数据分析 Agent 的智能密码(14/30)

一、数势科技引领数据分析变革 在当今数字化浪潮中&#xff0c;数据已然成为企业的核心资产&#xff0c;而数据分析则是挖掘这一资产价值的关键钥匙。数势科技&#xff0c;作为数据智能领域的领军者&#xff0c;以其前沿的技术与创新的产品&#xff0c;为企业开启了高效数据分析…

第J4周:ResNet与DenseNet结合探索

目录 FROM一、本周内容1. ResNet与DenseNet的基本原理2. ResNet与DenseNet结合模块图 二、核心代码及运行截图 FROM &#x1f368; 本文为&#x1f517;365天深度学习训练营 中的学习记录博客&#x1f356; 原作者&#xff1a;K同学啊 我的环境 语言环境&#xff1a;Python 3…

MYSQL--------选择合适的数据类型

char与varchar char&#xff1a;固定长度字符串类型&#xff0c;无论实际存储的字符串长度是多少&#xff0c;都会占用固定长度的存储空间。适合存储长度固定的字符串&#xff0c;如身份证号码、邮政编码等&#xff0c;存储和查询效率较高&#xff0c;但如果存储的字符串长度差…

vue3 拆信封动画

snows_ls BLOGhttp://snows-l.site/ 一、效果如下 截图工具截图效果不是很好&#xff0c; 可以查看线上效果 信封 | snows_ls BLOGhttp://snows-l.site/about/like/envelope 二、源码如下 <!--* Description: ------------ fileDescription -----------* Author: snows_l …

用python编写一个放烟花的小程序

import pygame import random # 代码解释及使用说明&#xff1a; # 首先&#xff0c;导入 pygame 和 random 库。pygame 用于创建游戏窗口和图形绘制&#xff0c;random 用于生成随机数。 # 初始化 pygame&#xff0c;并设置屏幕尺寸为 800x600 像素&#xff0c;设置窗口标题为…

法律专业legal case的留学论文写作技巧分析(1)

对于法律专业的留学生而言&#xff0c;案例的分析是写作的重要方面。无论留学的国家是英、美、澳洲还是加拿大&#xff0c;它们都属于case law 的法律体系。一个非常显著的特点便是通过对案例进行分析和提炼&#xff0c;从中总结提炼出principle和rules。case analysis的留学论…

Jenkins 中自动化部署 Spring Boot 项目

&#x1f468;&#x1f3fb;‍&#x1f4bb; 热爱摄影的程序员 &#x1f468;&#x1f3fb;‍&#x1f3a8; 喜欢编码的设计师 &#x1f9d5;&#x1f3fb; 擅长设计的剪辑师 &#x1f9d1;&#x1f3fb;‍&#x1f3eb; 一位高冷无情的全栈工程师 欢迎分享 / 收藏 / 赞 / 在看…

MetaGPT - 多Agent框架

文章目录 一、关于 MetaGPT功能介绍快速开始的演示视频教程 二、安装Pip安装Docker安装 一、关于 MetaGPT MetaGPT 为GPTs分配不同的角色&#xff0c;以形成一个协作实体来完成复杂的任务。 github : https://github.com/geekan/MetaGPTtwitter : https://twitter.com/MetaGP…

计算机网络 (15)宽带接入技术

前言 计算机网络宽带接入技术是指通过高速、大容量的通信信道或网络&#xff0c;实现用户与互联网或其他通信网络之间的高速连接。 一、宽带接入技术的定义与特点 定义&#xff1a;宽带接入技术是指能够传输大量数据的通信信道或网络&#xff0c;其传输速度通常较高&#xff0c…

计算机网络复习(大题)

&#x1f4e2;&#x1f4e2;&#x1f4e2;传送门 一、简答题&#xff08;1&#xff09;五层原理体系结构每层功能&#xff1a;&#xff08;2&#xff09;TCP建立连接三次握手过程&#xff1a;&#xff08;3&#xff09;访问浏览器的过程&#xff1a;&#xff08;4&#xff09;抓…

AI代码开发实践-微信小程序开发

接上回&#xff0c;本人参加了一次小孩学校组织的护学岗&#xff0c;萌生了开发一个微信小程序的水印相机的想法&#xff0c;说干就干。 最近也是在学习用AI编程&#xff0c;索性之前也用一点&#xff0c;今天就尝试一下 工具选择&#xff0c;环境搭建 阿里-通义灵码 通义灵…