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pymol使用教程



MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储形式类似JSON对象,它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组,非常灵活。在这一节中,我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。

在开始之前,请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务,并且安装好了Python的PyMongo库。

连接MongoDB时,我们需要使用PyMongo库里面的。一般来说,传入MongoDB的IP及端口即可,其中第一个参数为地址,第二个参数为端口(如果不给它传递参数,默认是27017):

 
  

这样就可以创建MongoDB的连接对象了。

另外,的第一个参数还可以直接传入MongoDB的连接字符串,它以开头,例如:

 
  

这也可以达到同样的连接效果。

MongoDB中可以建立多个数据库,接下来我们需要指定操作哪个数据库。这里我们以test数据库为例来说明,下一步需要在程序中指定要使用的数据库:

 
  

这里调用的属性即可返回test数据库。当然,我们也可以这样指定:

 
  

这两种方式是等价的。

MongoDB的每个数据库又包含许多集合(collection),它们类似于关系型数据库中的表。

下一步需要指定要操作的集合,这里指定一个集合名称为students。与指定数据库类似,指定集合也有两种方式:

 
  

这样我们便声明了一个对象。

接下来,便可以插入数据了。对于students这个集合,新建一条学生数据,这条数据以字典形式表示:

 
  

这里指定了学生的学号、姓名、年龄和性别。接下来,直接调用的方法即可插入数据,代码如下:

 
  

在MongoDB中,每条数据其实都有一个属性来唯一标识。如果没有显式指明该属性,MongoDB会自动产生一个类型的属性。方法会在执行后返回值。

运行结果如下:

 
  

当然,我们也可以同时插入多条数据,只需要以列表形式传递即可,示例如下:

 
  

返回结果是对应的的集合:

 
  

实际上,在PyMongo 3.x版本中,官方已经不推荐使用方法了。当然,继续使用也没有什么问题。官方推荐使用和方法来分别插入单条记录和多条记录,示例如下:

 
  

运行结果如下:

 
  

与方法不同,这次返回的是对象,我们可以调用其属性获取。

对于方法,我们可以将数据以列表形式传递,示例如下:

 
  

运行结果如下:

 
  

该方法返回的类型是,调用属性可以获取插入数据的列表。

插入数据后,我们可以利用或方法进行查询,其中查询得到的是单个结果,则返回一个生成器对象。示例如下:

 
  

这里我们查询为的数据,它的返回结果是字典类型,运行结果如下:

 
  

可以发现,它多了属性,这就是MongoDB在插入过程中自动添加的。

此外,我们也可以根据来查询,此时需要使用bson库里面的:

 
  

其查询结果依然是字典类型,具体如下:

 
  

当然,如果查询结果不存在,则会返回。

对于多条数据的查询,我们可以使用方法。例如,这里查找年龄为20的数据,示例如下:

 
  

运行结果如下:

 
  

返回结果是类型,它相当于一个生成器,我们需要遍历取到所有的结果,其中每个结果都是字典类型。

如果要查询年龄大于20的数据,则写法如下:

 
  

这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了,而是一个字典,其键名为比较符号,意思是大于,键值为20。

这里将比较符号归纳为下表。

符号 含义 示例 小于 大于 小于等于 大于等于 不等于 在范围内 不在范围内

另外,还可以进行正则匹配查询。例如,查询名字以M开头的学生数据,示例如下:

 
  

这里使用来指定正则匹配,代表以M开头的正则表达式。

这里将一些功能符号再归类为下表。

符号 含义 示例 示例含义 匹配正则表达式 以M开头 属性是否存在 属性存在 类型判断 的类型为 数字模操作 年龄模5余0 文本查询 类型的属性中包含字符串 高级条件查询 自身粉丝数等于关注数

要统计查询结果有多少条数据,可以调用方法。比如,统计所有数据条数:

 
  

或者统计符合某个条件的数据:

 
  

运行结果是一个数值,即符合条件的数据条数。

排序时,直接调用方法,并在其中传入排序的字段及升降序标志即可。示例如下:

 
  

运行结果如下:

 
  

这里我们调用指定升序。如果要降序排列,可以传入。

在某些情况下,我们可能想只取某几个元素,这时可以利用方法偏移几个位置,比如偏移2,就忽略前两个元素,得到第三个及以后的元素:

 
  

运行结果如下:

 
  

另外,还可以用方法指定要取的结果个数,示例如下:

 
  

运行结果如下:

 
  

如果不使用方法,原本会返回三个结果,加了限制后,会截取两个结果返回。

值得注意的是,在数据库数量非常庞大的时候,如千万、亿级别,最好不要使用大的偏移量来查询数据,因为这样很可能导致内存溢出。此时可以使用类似如下操作来查询:

 
  

这时需要记录好上次查询的。

对于数据更新,我们可以使用方法,指定更新的条件和更新后的数据即可。例如:

 
  

这里我们要更新为的数据的年龄:首先指定查询条件,然后将数据查询出来,修改年龄后调用方法将原条件和修改后的数据传入。

运行结果如下:

 
  

返回结果是字典形式,代表执行成功,代表影响的数据条数。

另外,我们也可以使用操作符对数据进行更新,代码如下:

 
  

这样可以只更新字典内存在的字段。如果原先还有其他字段,则不会更新,也不会删除。而如果不用的话,则会把之前的数据全部用字典替换;如果原本存在其他字段,则会被删除。

另外,方法其实也是官方不推荐使用的方法。这里也分为方法和方法,用法更加严格,它们的第二个参数需要使用类型操作符作为字典的键名,示例如下:

 
  

这里调用了方法,第二个参数不能再直接传入修改后的字典,而是需要使用这样的形式,其返回结果是类型。然后分别调用和属性,可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。

运行结果如下:

 
  

我们再看一个例子:

 
  

这里指定查询条件为年龄大于20,然后更新条件为,也就是年龄加1,执行之后会将第一条符合条件的数据年龄加1。

运行结果如下:

 
  

可以看到匹配条数为1条,影响条数也为1条。

如果调用方法,则会将所有符合条件的数据都更新,示例如下:

 
  

这时匹配条数就不再为1条了,运行结果如下:

 
  

可以看到,这时所有匹配到的数据都会被更新。

删除操作比较简单,直接调用方法指定删除的条件即可,此时符合条件的所有数据均会被删除。示例如下:

 
  

运行结果如下:

 
  

另外,这里依然存在两个新的推荐方法——和。示例如下:

 
  

运行结果如下:

 
  

即删除第一条符合条件的数据,即删除所有符合条件的数据。它们的返回结果都是类型,可以调用属性获取删除的数据条数。

另外,PyMongo还提供了一些组合方法,如、和,它们是查找后删除、替换和更新操作,其用法与上述方法基本一致。

另外,还可以对索引进行操作,相关方法有、和等。

关于PyMongo的详细用法,可以参见官方文档:http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html。

另外,还有对数据库和集合本身等的一些操作,这里不再一一讲解,可以参见官方文档:http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/。

本节讲解了使用PyMongo操作MongoDB进行数据增删改查的方法。

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