Mongodb python驱动教程

安装

使用python驱动mongodb需要下载、安装PyMongo包

• Windows用户，点击这里下载。
• 使用pip安装
  在linux平台使用pip命令安装：
  pip install pymongo
  指定版本：
  pip install pymongo==2.6.3 升级：
  `pip install --upgrade pymongo
• 使用easy_install安装
  easy_install pymongo 升级：
  easy_install -U pymongo

使用

安装完毕后，就可以在python shell或者python ide中进行试验，如果安装pymongo成功，那么下面的命令应该可以在python shell中运行:
>>> import pymongo

通过MongoClient连接mongo

    #连接locahost上的mongodb，端口是默认端口，27017    from pymongo import MongoClient    client = MongoClient

也可以手动指定host和port：

    client = MongoClient("localhost", 27017)    #或者    client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

获取数据库实例

一个mongodb的实例中，可以有很多独立数据库。我们可以通过下面的方式获取一个数据库的实例：

    db = client.mydatabase

如果上面的方法不起作用，试一下下面的方法：

    db = client['mydatabase']

获取数据集

所谓数据集就是存储再mongodb中的一堆文档，这里可以简单的理解成关系数据库中的表（table），下面的方法获取一个数据集：

    collection = db.mycollection    #或者    collection = db[mycollection]

需要注意的是，不管是获取数据库、还是数据集实例，mongodb其实没有进行任何操作，只有当真正的文档insert进去的时候，才会真正创建数据库和数据集。

Documents

Mongodb中的数据是以json风格的文档存在的。在PyMongo中，我们使用dictionaries代表documents。下面的一段文档（dictionary)，可以看作是一篇博文的简介：

        import datatime    post = {    "auther" : "Mike",    "text" : "My First blog post",    "tags" : ["mongodb", "python", "pymongo"],    "date" : datetime.datetime.utcnow()    }

Document可以包含python语句，如上面的datetime.datetime,执行时，会自动进行转化。

插入Document

使用insert()方法进行插入：

    posts = db.posts    post_id = posts.insert(post)    print post_id

当一篇Document被插入到mongodb中，如果document中没有指定"_id",mongodb会自动为该document添加唯一的"_id"。这个"_id"在该数据集中是惟一的。insert()方法返回值就是这个id，更多关于id的信息，点击documentation on _id。

插入完成后，我们可以通过下面的语句列出数据库中的数据集：

    db.collection_names()

结果如下： [u'system.indexs', u'posts'] system.indexs 这个数据集是mongodb自己创建的内部数据集。

使用find_one()方法获取指定的Document

monbodb中find_one()方法，是最基本的查找方法。该方法返回符合条件的一篇document（如果没有符合条件的，返回None）。当数据集中只有一篇符合条件的文档，或者我们只想看第一篇文档的时候，find_one()就有很有用了。

    posts.find_one()

返回结果：

    {u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}

通过ObjectId检索

我们也可以通过_id来进行检索，在这里_id是ObjectId:

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