Python操作MongoDb创建文档及CRUD基本操作

news2024/10/5 13:04:55

Python3中类的高级语法及实战

Python3(基础|高级)语法实战(|多线程|多进程|线程池|进程池技术)|多线程安全问题解决方案

Python3数据科学包系列(一):数据分析实战

Python3数据科学包系列(二):数据分析实战

Python3数据科学包系列(三):数据分析实战

MongoDB 操作手册----文档在手,啥都有

一: Python3连接Mongodb

MongoDB是一个基于分布式文件存储的文档数据库，介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的一种NoSQL数据库。MongoDB支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB最大的特点是支持的查询语言非常强大，语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引
 

要使用PyMongo操作MongoDB，首先需要初始化数据库连接。

（1）如果 MongoDB 就运行在本地电脑上，而且也没有修改端口或者添加用户名和密码，则初始化MongoClient的实例不需要带参数，直接写为以下格式：

先安装pymongo模块 

PS D:\program_file_worker\python_source_work> pip3 install pymongo
..........................

..........................
Installing collected packages: dnspython, pymongo
Successfully installed dnspython-2.4.2 pymongo-4.5.0

二：创建集合并插入一条数据

import datetime

import pymongo

'''
  Python3操作mongodb数据库:
  pymongo模块使用MongoClient对象来描述一个数据库客户端,创建对象所需要的参数主要有host和port
  场景的有三种:
  myClient = pymongo.MongoClient()
   myClient = pymongo.MongoClient('192.168.1.111',27017)
  myClient = pymongo.MongoClient("mongodb://192.168.1.111:27017/")
'''

myClient = pymongo.MongoClient('mongodb://192.168.1.111:27017/')

book = {
    'author': 'Mike',
    'text': 'My first book!',
    'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'],
    'date': datetime.datetime.utcnow()
}
# 创建集合
mydb = myClient['booksDB']
# 获得myDatabase数据集合
dblist = mydb.get_collection('booksDB')
print(dblist)
# 插入数据时,才会在服务器响应目录生成对应的booksDB集合
resultData = dblist.insert_one(book)
print(dblist.find_one())

查看服务器集合生成情况,进入服务数据目录如下,没有执行resultData = dblist.insert_one(book) 插入数据操作时,在该目录下没有生成‘booksDB’集合

执行该语句后,resultData = dblist.insert_one(book),在次参考该目录如下，表示已经生成了‘booksDatabase"数据库集合

D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\ClassGrammarMongodbExecutorInsert.py 
Collection(Database(MongoClient(host=['192.168.1.111:27017'], document_class=dict, tz_aware=False, connect=True), 'booksDB'), 'booksDB')
{'_id': ObjectId('651e4f9b9f93bbe01a987078'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first book!', 'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 5, 54, 35, 105000)}

三: 插入批量数据 

import datetime

import pymongo

'''
   Python操作Mongodb批量插入数据
'''
myClient = pymongo.MongoClient('mongodb://192.168.1.111:27017/')

books = [
    {
        'author': '老杨',
        'text': '我的乖乖!',
        'tags': ['爬虫实战', 'python3', 'C入门到放弃', 'java入门到放弃', '网络黑客'],
        'date': datetime.datetime.utcnow()},
    {
        'author': 'Mike',
        'text': 'My first book!',
        'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'],
        'date': datetime.datetime.utcnow()
    },
    {
        'author': 'John',
        'text': 'I love you !',
        'tags': ['爬虫入门', 'python胶水语言', 'C高级语言', 'java垫底语言', '网络修理工'],
        'date': datetime.datetime.utcnow()
    },
    {
        'author': '老许',
        'text': '房地产大亨!',
        'tags': ['入门房地产', '节制扩张', '适中拓展', '快速扩张', '无节制扩张', '一丘之貉', '落网入狱'],
        'date': datetime.datetime.utcnow()
    }]
# 访问booksDB数据库
booksDB = myClient.booksDB
print(booksDB)
# 创建集合
mydb = myClient['booksDB']
# 获得booksDB数据集合
dblist = mydb.get_collection('booksDB')
print(dblist)
# 插入数据时,才会在服务器响应目录生成对应的booksDB集合
resultData = dblist.insert_many(books)
# 根据条件检索
print(dblist.find_one({'author': '老许'}))
# 循环遍历
for book in dblist.find():
    print("book: ", book)

运行效果：

D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\ClassGrammarMongodbExecutorBatchInsert.py 
Database(MongoClient(host=['192.168.1.111:27017'], document_class=dict, tz_aware=False, connect=True), 'booksDB')
Collection(Database(MongoClient(host=['192.168.1.111:27017'], document_class=dict, tz_aware=False, connect=True), 'booksDB'), 'booksDB')
{'_id': ObjectId('651e59c092f7b5b0f2a78ab3'), 'author': '老许', 'text': '房地产大亨!', 'tags': ['入门房地产', '节制扩张', '适中拓展', '快速扩张', '无节制扩张', '一丘之貉', '落网入狱'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 37, 52, 160000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e525cdd9462dc3d985358'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first book!', 'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 6, 20, 137000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e59c092f7b5b0f2a78ab0'), 'author': '老杨', 'text': '我的乖乖!', 'tags': ['爬虫实战', 'python3', 'C入门到放弃', 'java入门到放弃', '网络黑客'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 37, 52, 160000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e59c092f7b5b0f2a78ab1'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first book!', 'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 37, 52, 160000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e59c092f7b5b0f2a78ab2'), 'author': 'John', 'text': 'I love you !', 'tags': ['爬虫入门', 'python胶水语言', 'C高级语言', 'java垫底语言', '网络修理工'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 37, 52, 160000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e59c092f7b5b0f2a78ab3'), 'author': '老许', 'text': '房地产大亨!', 'tags': ['入门房地产', '节制扩张', '适中拓展', '快速扩张', '无节制扩张', '一丘之貉', '落网入狱'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 37, 52, 160000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e59d3aa91c719f3460dca'), 'author': '老杨', 'text': '我的乖乖!', 'tags': ['爬虫实战', 'python3', 'C入门到放弃', 'java入门到放弃', '网络黑客'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 38, 11, 522000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e59d3aa91c719f3460dcb'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first book!', 'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 38, 11, 522000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e59d3aa91c719f3460dcc'), 'author': 'John', 'text': 'I love you !', 'tags': ['爬虫入门', 'python胶水语言', 'C高级语言', 'java垫底语言', '网络修理工'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 38, 11, 522000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e59d3aa91c719f3460dcd'), 'author': '老许', 'text': '房地产大亨!', 'tags': ['入门房地产', '节制扩张', '适中拓展', '快速扩张', '无节制扩张', '一丘之貉', '落网入狱'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 38, 11, 522000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e59dede3830cbceb9ce48'), 'author': '老杨', 'text': '我的乖乖!', 'tags': ['爬虫实战', 'python3', 'C入门到放弃', 'java入门到放弃', '网络黑客'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 38, 22, 935000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e59dede3830cbceb9ce49'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first book!', 'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 38, 22, 935000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e59dede3830cbceb9ce4a'), 'author': 'John', 'text': 'I love you !', 'tags': ['爬虫入门', 'python胶水语言', 'C高级语言', 'java垫底语言', '网络修理工'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 38, 22, 935000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e59dede3830cbceb9ce4b'), 'author': '老许', 'text': '房地产大亨!', 'tags': ['入门房地产', '节制扩张', '适中拓展', '快速扩张', '无节制扩张', '一丘之貉', '落网入狱'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 38, 22, 935000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a0d75363b962608926c'), 'author': '老杨', 'text': '我的乖乖!', 'tags': ['爬虫实战', 'python3', 'C入门到放弃', 'java入门到放弃', '网络黑客'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 39, 9, 924000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a0d75363b962608926d'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first book!', 'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 39, 9, 924000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a0d75363b962608926e'), 'author': 'John', 'text': 'I love you !', 'tags': ['爬虫入门', 'python胶水语言', 'C高级语言', 'java垫底语言', '网络修理工'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 39, 9, 924000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a0d75363b962608926f'), 'author': '老许', 'text': '房地产大亨!', 'tags': ['入门房地产', '节制扩张', '适中拓展', '快速扩张', '无节制扩张', '一丘之貉', '落网入狱'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 39, 9, 924000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a2ad2bb7283167996c2'), 'author': '老杨', 'text': '我的乖乖!', 'tags': ['爬虫实战', 'python3', 'C入门到放弃', 'java入门到放弃', '网络黑客'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 39, 38, 328000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a2ad2bb7283167996c3'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first book!', 'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 39, 38, 328000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a2ad2bb7283167996c4'), 'author': 'John', 'text': 'I love you !', 'tags': ['爬虫入门', 'python胶水语言', 'C高级语言', 'java垫底语言', '网络修理工'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 39, 38, 328000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a2ad2bb7283167996c5'), 'author': '老许', 'text': '房地产大亨!', 'tags': ['入门房地产', '节制扩张', '适中拓展', '快速扩张', '无节制扩张', '一丘之貉', '落网入狱'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 39, 38, 328000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a54efa01a17dd94c4cd'), 'author': '老杨', 'text': '我的乖乖!', 'tags': ['爬虫实战', 'python3', 'C入门到放弃', 'java入门到放弃', '网络黑客'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 40, 20, 48000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a54efa01a17dd94c4ce'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first book!', 'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 40, 20, 48000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a54efa01a17dd94c4cf'), 'author': 'John', 'text': 'I love you !', 'tags': ['爬虫入门', 'python胶水语言', 'C高级语言', 'java垫底语言', '网络修理工'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 40, 20, 48000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a54efa01a17dd94c4d0'), 'author': '老许', 'text': '房地产大亨!', 'tags': ['入门房地产', '节制扩张', '适中拓展', '快速扩张', '无节制扩张', '一丘之貉', '落网入狱'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 40, 20, 48000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a6f1bd3c8469e495fb1'), 'author': '老杨', 'text': '我的乖乖!', 'tags': ['爬虫实战', 'python3', 'C入门到放弃', 'java入门到放弃', '网络黑客'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 40, 47, 973000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a6f1bd3c8469e495fb2'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first book!', 'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 40, 47, 973000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a6f1bd3c8469e495fb3'), 'author': 'John', 'text': 'I love you !', 'tags': ['爬虫入门', 'python胶水语言', 'C高级语言', 'java垫底语言', '网络修理工'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 40, 47, 973000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a6f1bd3c8469e495fb4'), 'author': '老许', 'text': '房地产大亨!', 'tags': ['入门房地产', '节制扩张', '适中拓展', '快速扩张', '无节制扩张', '一丘之貉', '落网入狱'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 40, 47, 973000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a83a71ca93c05006a0d'), 'author': '老杨', 'text': '我的乖乖!', 'tags': ['爬虫实战', 'python3', 'C入门到放弃', 'java入门到放弃', '网络黑客'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 41, 7, 691000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a83a71ca93c05006a0e'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first book!', 'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 41, 7, 691000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a83a71ca93c05006a0f'), 'author': 'John', 'text': 'I love you !', 'tags': ['爬虫入门', 'python胶水语言', 'C高级语言', 'java垫底语言', '网络修理工'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 41, 7, 691000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5a83a71ca93c05006a10'), 'author': '老许', 'text': '房地产大亨!', 'tags': ['入门房地产', '节制扩张', '适中拓展', '快速扩张', '无节制扩张', '一丘之貉', '落网入狱'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 41, 7, 691000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5af3b81b4aebc4879a12'), 'author': '老杨', 'text': '我的乖乖!', 'tags': ['爬虫实战', 'python3', 'C入门到放弃', 'java入门到放弃', '网络黑客'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 42, 59, 955000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5af3b81b4aebc4879a13'), 'author': 'Mike', 'text': 'My first book!', 'tags': ['爬虫', 'python', 'C', 'java', '网络'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 42, 59, 955000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5af3b81b4aebc4879a14'), 'author': 'John', 'text': 'I love you !', 'tags': ['爬虫入门', 'python胶水语言', 'C高级语言', 'java垫底语言', '网络修理工'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 42, 59, 955000)}
book:  {'_id': ObjectId('651e5af3b81b4aebc4879a15'), 'author': '老许', 'text': '房地产大亨!', 'tags': ['入门房地产', '节制扩张', '适中拓展', '快速扩张', '无节制扩张', '一丘之貉', '落网入狱'], 'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 6, 42, 59, 955000)}

Process finished with exit code 0
 

后续补充完整.........忙着去耍帅..............


 

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效果演示: 【看 welcome to here 部分】 环境&#xff1a; Node.js 18.16.0 正文部分 我们可以通过 console.log() 在终端打印字符串。 只要在我们的字符串前面加上转义字符即可。 差不多就是下面这样的结构&#xff1a; 用代码就是&#xff1a; console.log("\x1B…
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学习记忆——宫殿篇——记忆宫殿——地点桩——演讲稿定位记忆

学习记忆——宫殿篇——记忆宫殿——地点桩——演讲稿定位记忆

其实在演讲的时候有很多人会遇到这样的情况&#xff0c;演讲内容准备的滚瓜烂熟&#xff0c;但是当自己在台上十分紧张的时候&#xff0c;突然忘记要说的内容。 今天在这里就用记忆宫殿的方法为大家解决这样一个问题。 注意&#xff1a;我们在运用这种记忆方法的前提是你已经对…
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python笔记：pandas/geopandas DataFrame逐行遍历

python笔记：pandas/geopandas DataFrame逐行遍历

在Pandas和GeoPandas中&#xff0c;可以使用几种不同的方法来遍历DataFrame的每一行 0 数据 import pandas as pddata {column1: range(1, 1001),column2: range(1001, 2001) } df pd.DataFrame(data) df 1 iterrows for index, row in df.iterrows():print(index)print(r…
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SRT服务器SLS

SRT服务器SLS

目前互联网上的视频直播有两种&#xff0c;一种是基于RTMP协议的直播&#xff0c;这种直播方式上行推流使用RTMP协议&#xff0c;下行播放使用RTMP&#xff0c;HTTPFLV或者HLS&#xff0c;直播延时一般大于3秒&#xff0c;广泛应用秀场、游戏、赛事和事件直播&#xff0c;满足了…
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MySQL的复合查询

MySQL的复合查询

文章目录 1. 多表查询2. 自连接3. 子查询3.1 单行子查询3.2 多行单列子查询3.3 单行多列子查询3.4 在from子句中使用子查询 4. 合并查询4.1 union all4.2 union 5. 内连接6. 外连接6.1 左外连接6.2 右外连接 1. 多表查询 前面我们讲解的mysql表的查询都是对一张表进行查询&…
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