Python 数据库骚操作 — MongoDB

本文主要是介绍Python 数据库骚操作 — MongoDB，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

• 下载网站:www.SyncNavigator.CN  客服QQ1793040
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  最近一直在研究数据库同步的问题，在网上查了很多资料，也请教了很多人，找到了一种通过快照复制的方法。研究了一番后发现之前就是用的这个方法，效果不是很好，果断放弃。经过了一番寻觅和他人指点，最后从一位热心网友那里得知一款很好用的软件—— SyncNavigator。

  好东西就要拿出来跟大家分享，所以今天向大家介绍一下这款软件，及其一些使用方法。下面先看看它有什么强大的功能吧！

  SyncNavigator的基本功能：

  自动同步数据/定时同步数据
  无论是实时同步/24小时不间断同步，还是根据计划任务(每小时/每日/每周/等)定时自动同步都能完全胜任。

  完整支持 Microsoft SQL Server
  完整支持 Microsoft SQL Server 2000 2005 2008 数据库类型。并能在不同数据库版本之间相互同步数据。

  支持 MySQL 4.1 以上版本
  支持 MySQL 4.1 5.0 5.1 5.4 5.5。并能在不同数据库版本之间相互同步数据。

  无人值守和故障自动恢复
  当数据库故障或网络故障以后，无需人工干预(或操作)自动恢复同步并确保数据完全准确，可靠。

  同构数据库同步/异构数据库同步
  SQL Server to SQL Server, MySQL to MySQL, SQL Server to MySQL 等都能轻松实现。

  断点续传和增量同步
  当同步完成(或中断)后，再次同步时能继续上一次的位置增量同步，避免每次都需要从头开始的问题。

  前言
• MongoDB GUI 工具
• PyMongo(同步)
• Motor(异步)
• 后记

前言

最近这几天准备介绍一下 Python 与三大数据库的使用，这是第一篇，首先来介绍 MongoDB 吧，这里介绍 MongoDB 的两款操作库，走起！！

MongoDB GUI 工具

首先介绍一款 MongoDB 的 GUI 工具 Robo 3T，初学 MongoDB 用这个来查看数据真的很爽。可以即时看到数据的增删改查，不用操作命令行来查看。

PyMongo(同步)

PyMongo 是一个同步操作的数据存储库。可能大家都对 PyMongo 比较熟悉了，这里就简单介绍它的增删改查等操作。

连接

# 普通连接
client = MongoClient('localhost', 27017) client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') # # 密码连接 client = MongoClient('mongodb://username:password@localhost:27017/dbname') db = client.zfdb # db = client['zfdb'] test = db.test

增

# 增加一条记录
person = {'name': 'zone','sex':'boy'} person_id = test.insert_one(person).inserted_id print(person_id)

# 批量插入
persons = [{'name': 'zone', 'sex': 'boy'}, {'name': 'zone1', 'sex': 'boy1'}] result = test.insert_many(persons) print(result.inserted_ids)

删

# 删除单条记录
result1 = test.delete_one({'name': 'zone'}) pprint.pprint(result1)

# 批量删除
result1 = test.delete_many({'name': 'zone'}) pprint.pprint(result1)

改

# 更新单条记录
res = test.update_one({'name': 'zone'}, {'$set': {'sex': 'girl girl'}}) print(res.matched_count)

# 更新多条记录
test.update_many({'name': 'zone'}, {'$set': {'sex': 'girl girl'}})

查

# 查找多条记录
pprint.pprint(test.find()) # 添加查找条件 pprint.pprint(test.find({"sex": "boy"}).sort("name"))

聚合

如果你是我的老读者，那么你肯定知道我之前的骚操作，就是用爬虫爬去数据之后，用聚合统计结合可视化图表进行数据展示。

aggs = [     {"$match": {"$or" : [{"field1": {"$regex": "regex_str"}}, {"field2": {"$regex": "regex_str"}}]}}, # 正则匹配字段     {"$project": {"field3":1, "field4":1}},# 筛选字段      {"$group": {"_id": {"field3": "$field3", "field4":"$field4"}, "count": {"$sum": 1}}}, # 聚合操作 ] result = test.aggregate(pipeline=aggs)

例子：以分组的方式统计 sex 这个关键词出现的次数，说白了就是统计有多少个男性，多少个女性。

test.aggregate([{'$group': {'_id': '$sex', 'weight': {'$sum': 1}}}])

聚合效果图：(秋招季，用Python分析深圳程序员工资有多高？
)文章配图)

Python 工年限要求

Motor(异步)

Motor 是一个异步实现的 MongoDB 存储库 Motor 与 Pymongo 的配置基本类似。连接对象就由 MongoClient 变为 AsyncIOMotorClient 了。下面进行详细介绍一下。

连接

# 普通连接
client = motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient('mongodb://localhost:27017') # 副本集连接 client = motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient('mongodb://host1,host2/?replicaSet=my-replicaset-name') # 密码连接 client = motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient('mongodb://username:password@localhost:27017/dbname') # 获取数据库 db = client.zfdb # db = client['zfdb'] # 获取 collection collection = db.test # collection = db['test'] 

增加一条记录

添加一条记录。

async def do_insert():      document = {'name': 'zone','sex':'boy'}      result = await db.test_collection.insert_one(document)      print('result %s' % repr(result.inserted_id)) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_insert())

批量增加记录

添加结果如图所暗示。

async def do_insert():     result = await db.test_collection.insert_many(         [{'name': i, 'sex': str(i + 2)} for i in range(20)])     print('inserted %d docs' % (len(result.inserted_ids),)) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_insert())

查找一条记录

async def do_find_one():     document = await db.test_collection.find_one({'name': 'zone'})     pprint.pprint(document) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_find_one())

查找多条记录

查找记录可以添加筛选条件。

async def do_find():     cursor = db.test_collection.find({'name': {'$lt': 5}}).sort('i')     for document in await cursor.to_list(length=100):         pprint.pprint(document) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_find()) # 添加筛选条件，排序、跳过、限制返回结果数 async def do_find():     cursor = db.test_collection.find({'name': {'$lt': 4}})     # Modify the query before iterating     cursor.sort('name', -1).skip(1).limit(2)     async for document in cursor:         pprint.pprint(document) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_find())

统计

async def do_count():     n = await db.test_collection.count_documents({})     print('%s documents in collection' % n)     n = await db.test_collection.count_documents({'name': {'$gt': 1000}})     print('%s documents where i > 1000' % n) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_count())

替换

替换则是将除 id 以外的其他内容全部替换掉。

async def do_replace():     coll = db.test_collection     old_document = await coll.find_one({'name': 'zone'})     print('found document: %s' % pprint.pformat(old_document))     _id = old_document['_id']     result = await coll.replace_one({'_id': _id}, {'sex': 'hanson boy'})     print('replaced %s document' % result.modified_count)     new_document = await coll.find_one({'_id': _id})     print('document is now %s' % pprint.pformat(new_document)) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_replace())

更新

更新指定字段，不会影响到其他内容。

async def do_update():     coll = db.test_collection     result = await coll.update_one({'name': 0}, {'$set': {'sex': 'girl'}})     print('更新条数： %s ' % result.modified_count)     new_document = await coll.find_one({'name': 0})     print('更新结果为： %s' % pprint.pformat(new_document)) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_update())

删除

删除指定记录。

async def do_delete_many():     coll = db.test_collection     n = await coll.count_documents({})     print('删除前有 %s 条数据' % n)     result = await db.test_collection.delete_many({'name': {'$gte': 10}})     print('删除后 %s ' % (await coll.count_documents({}))) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(do_delete_many())

后记

后台回复「MongoDB」获取源码。MongoDB 的骚操作就介绍到这里，后面会继续写 MySQL 和 Redis 的骚操作，你也可以留言告诉我你想看的知识点，我会抽时间看看，尽可能写一篇。尽请期待。

这篇关于Python 数据库骚操作 — MongoDB的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！