Python调用MongoDB的方法
这篇文章将为大家详细讲解有关Python调用MongoDB的方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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使用pymongo对MongoDB进行的各种操作,下载相应平台的版本,解压即可。为方便使用,将bin路径添加到系统path环境变量里。其中mongod是服务器,mongo是客户shell,然后创建数据文件目录:在c盘下创建data文件夹,里面创建db文件夹。
Python怎么调用MongoDB
安装对应语言的Driver,Python安装pymongo
$easy_installpymongo
使用方法总结,摘自官方教程
创建连接
>>>importpymongo >>>connection=pymongo.Connection('localhost',27017)
切换数据库
>>>db=connection.test_database
获取collection
>>>collection=db.test_collection
db和collection都是延时创建的,在添加Document时才真正创建
文档添加,_id自动创建
>>>importdatetime >>>post={"author":"Mike", ..."text":"Myfirstblogpost!", ..."tags":["mongodb","python","pymongo"], ..."date":datetime.datetime.utcnow()} >>>posts=db.posts >>>posts.insert(post) ObjectId('...')
批量插入
>>>new_posts=[{"author":"Mike", ..."text":"Anotherpost!", ..."tags":["bulk","insert"], ..."date":datetime.datetime(2009,11,12,11,14)}, ...{"author":"Eliot", ..."title":"MongoDBisfun", ..."text":"andprettyeasytoo!", ..."date":datetime.datetime(2009,11,10,10,45)}] >>>posts.insert(new_posts) [ObjectId('...'),ObjectId('...')]
获取所有collection(相当于SQL的showtables)
>>>db.collection_names() [u'posts',u'system.indexes']
获取单个文档
>>>posts.find_one() {u'date':datetime.datetime(...),u'text':u'Myfirstblogpost!',u'_id':ObjectId('...'),u'author':u'Mike',u'tags':[u'mongodb',u'python',u'pymongo']}
查询多个文档
>>forpostinposts.find(): ...post ... {u'date':datetime.datetime(...),u'text':u'Myfirstblogpost!',u'_id':ObjectId('...'),u'author':u'Mike',u'tags':[u'mongodb',u'python',u'pymongo']} {u'date':datetime.datetime(2009,11,12,11,14),u'text':u'Anotherpost!',u'_id':ObjectId('...'),u'author':u'Mike',u'tags':[u'bulk',u'insert']} {u'date':datetime.datetime(2009,11,10,10,45),u'text':u'andprettyeasytoo!',u'_id':ObjectId('...'),u'author':u'Eliot',u'title':u'MongoDBisfun'}
加条件的查询
>>>posts.find_one({"author":"Mike"})
高级查询
>>>posts.find({"date":{"$lt":d}}).sort("author")
统计数量
>>>posts.count() 3
加索引
>>>frompymongoimportASCENDING,DESCENDING >>>posts.create_index([("date",DESCENDING),("author",ASCENDING)]) u'date_-1_author_1'
查看查询语句的性能
>>>posts.find({"date":{"$lt":d}}).sort("author").explain()["cursor"] u'BtreeCursordate_-1_author_1' >>>posts.find({"date":{"$lt":d}}).sort("author").explain()["nscanned"] 2
附自己总结的一点小心得,仅供参考
缺点
不是全盘取代传统数据库(NOSQLFan:是否能取代需要看应用场景)
不支持复杂事务(NoSQLFan:MongoDB只支持对单个文档的原子操作)
文档中的整个树,不易搜索,4MB限制?(NoSQLFan:1.8版本已经修改为16M)
特点(NoSQLFan:作者在这里列举的很多只是一些表层的特点):
文档型数据库,表结构可以内嵌
没有模式,避免空字段开销(SchemaFree)
分布式支持
查询支持正则
动态扩展架构
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)
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网页题目:Python调用MongoDB的方法
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