各位用户为了找寻关于python之PyMongo使用总结的资料费劲了很多周折。这里教程网为您整理了关于python之PyMongo使用总结的相关资料，仅供查阅，以下为您介绍关于python之PyMongo使用总结的详细内容

 PyMongo是什么

PyMongo是驱动程序，使python程序能够使用Mongodb数据库，使用python编写而成．

安装

环境：Ubuntu 14.04＋python2.7＋MongoDB 2.4

先去官网下载软件包，地址点击打开链接．解压缩后进入，使用python setup.py install 进行安装

或者用pip安装pip -m install pymongo

基本使用

创建连接

? 1 2 import pymongo client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)

或者可以这样

? 1 2 import pymongo client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

连接数据库

? 1 2 3 db = client.mydb #或者 db = client['mydb']

连接聚集

聚集相当于关系型数据库中的表

? 1 2 3 collection = db.my_collection #或者 collection = db['my_collection']

查看数据库下所有聚集名称

? 1 db.collection_names()

插入记录

? 1 collection.insert({"key1":"value1","key2","value2"})

删除记录

全部删除

? 1 collection.remove()

按条件删除

? 1 collection.remove({"key1":"value1"})

更新记录

 

代码如下: collection.update({"key1": "value1"}, {"$set": {"key2": "value2", "key3": "value3"}}) 

 

查询记录

查询一条记录：find_one()不带任何参数返回第一条记录．带参数则按条件查找返回

? 1 2 collection.find_one() collection.find_one({"key1":"value1"})

查询多条记录：find()不带参数返回所有记录，带参数按条件查找返回

? 1 2 collection.find() collection.find({"key1":"value1"})

查看聚集的多条记录

? 1 2 for item in collection.find():     print item

查看聚集记录的总数

? 1 print collection.find().count()

查询结果排序

单列上排序

? 1 2 3 collection.find().sort("key1") # 默认为升序 collection.find().sort("key1", pymongo.ASCENDING) # 升序 collection.find().sort("key1", pymongo.DESCENDING) # 降序

多列上排序

 

代码如下: collection.find().sort([("key1", pymongo.ASCENDING), ("key2", pymongo.DESCENDING)]) 

 

实例1：

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 # Author:  --<qingfengkuyu> # Purpose: MongoDB的使用 # Created: 2014/4/14 #32位的版本最多只能存储2.5GB的数据（NoSQLFan：最大文件尺寸为2G，生产环境推荐64位）   import pymongo import datetime import random   #创建连接 conn = pymongo.Connection('10.11.1.70',27017) #连接数据库 db = conn.study #db = conn['study']   #打印所有聚集名称，连接聚集 print u'所有聚集:',db.collection_names() posts = db.post #posts = db['post'] print posts   #插入记录 new_post = {"AccountID":22,"UserName":"libing",'date':datetime.datetime.now()} new_posts = [{"AccountID":22,"UserName":"liuw",'date':datetime.datetime.now()},        {"AccountID":23,"UserName":"urling",'date':datetime.datetime.now()}]#每条记录插入时间都不一样   posts.insert(new_post) #posts.insert(new_posts)#批量插入多条数据   #删除记录 print u'删除指定记录:n',posts.find_one({"AccountID":22,"UserName":"libing"}) posts.remove({"AccountID":22,"UserName":"libing"})   #修改聚集内的记录 posts.update({"UserName":"urling"},{"$set":{'AccountID':random.randint(20,50)}})   #查询记录，统计记录数量 print u'记录总计为：',posts.count(),posts.find().count() print u'查询单条记录:n',posts.find_one() print posts.find_one({"UserName":"liuw"})   #查询所有记录 print u'查询多条记录:' #for item in posts.find():#查询全部记录 #for item in posts.find({"UserName":"urling"}):#查询指定记录 #for item in posts.find().sort("UserName"):#查询结果根据UserName排序，默认为升序 #for item in posts.find().sort("UserName",pymongo.ASCENDING):#查询结果根据UserName排序，ASCENDING为升序,DESCENDING为降序 for item in posts.find().sort([("UserName",pymongo.ASCENDING),('date',pymongo.DESCENDING)]):#查询结果根据多列排序   print item   #查看查询语句的性能 #posts.create_index([("UserName", pymongo.ASCENDING), ("date", pymongo.DESCENDING)])#加索引 print posts.find().sort([("UserName",pymongo.ASCENDING),('date',pymongo.DESCENDING)]).explain()["cursor"]#未加索引用BasicCursor查询记录 print posts.find().sort([("UserName",pymongo.ASCENDING),('date',pymongo.DESCENDING)]).explain()["nscanned"]#查询语句执行时查询的记录数

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