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系列文章传送门，建议循序渐进的学习：

1. MongoDB入门安装 & 用Pycharm可视化链接MongoDB。入门篇

2. 用Pycharm熟悉Mongodb命令，增删改查基本操作。基础篇

3. 用pymongo库实现Python对MongoDB的深度操作。毕业篇【本文】

1. 先看下 MongoDB 命令和 pymongo语句的区别：

作用	MongoDB	pymongo
写入一行	`insertOne({})`	`insert_one({})`
写入多行	`insertMany([{},{}],{}])`	`insert_many([{},{},{}])`
查询单一结果	`findOne({})`	`find_one({})`
查询全部结果	`find({})`	`find({})`
聚合管道查询	`aggregate({})`	`aggregate({})`
删除一行	`deleteOne({})`	`delete_one({})`
删除多行	`deleteMany({})`	`delete_many({})`
修改一行数据	`updateOne({},{$:{}})`	`update_one({},{$:{}})`
修改多行数据	`updateMany({},{$:{}})`	`update_many({},{$:{}})`

pymongo中所有命令结构和Mongodb语句几乎是一样的。
区别1. 显而易见的不同是MongoDB命令的大写字母改成了下划线加小写。
区别2. pymongo中key、运算符、修改器、逻辑判断符都必须加引号。（即：类型必须是str）
区别3. 在MongoDB语句中删除一个表的数据需要写db.testcoll.deleteMany({}) 而在Python中由于事先创建了collection对象，所以在执行命令时只需要写 collection对象名.delete_many({})

阅读正文前，先安装，导入pymongo库
pip install pymongo import pymongo

一、Python -> Pymongo -> MongoDB

✅1. 连接MongoDB，pymongo.MongoClien()

import pymongo
# 写法1，连接本机MongoDB
client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)  # 写法2，效果相同
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

附：client.list_database_names() 返回一个列表，包含当前所有数据库名字。

✅2. 连接数据库（database）& 集合（collection）

# 写法1。选择一个数据库，再连其中的集合
db = client.数据库名  # 需要手动提前创建好数据库
coll = db.集合名  # 集合不需要提前创建#  写法2。 此写法是避免和Python关键词冲突,  效果相同。
db = client['数据库名']
coll = db['集合名']

附：db.list_collection_names() 返回一个数据库中集合的名字。

✅3. 检查数据库、集合是否存在

# 先做判断、再用一行代码直接连接集合，去掉中间环节。
if "数据库名" in client.list_database_names() and "集合名" in client.list_database_names():coll =client['数据库名']['集合名']

附：返回一个列表，包含所有集合的名字。coll.find() 返回集合中的所有文档。

增：

✅4.0 写入一行数据，insert_one({})

coll =client['数据库名']['集合名']
# insert_one() 方法插入数据
result= coll.insert_one({'name':'张三','age':20,'like':['看电视','玩手机','读书'],})
# 返回：result = <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x000001A67ABFB010>
# 是不可迭代对象，无法用for遍历

附：print(result.inserted_id)方法可以得到上次写入数据的_id

✅4.1 写入多行数据，insert_many([])

many = [{"name": "张狗子", "en": "zgd", "age": 10, 'like': ['打游戏', '玩手机', '看书']},{"name": "李拐八", "en": "lgb", "age": 11, 'like': ['看电视', '玩手机', '画画']},{"name": "王九蛋", "en": "wjd", "age": 9, 'like': ['刷抖音', '玩手机', '唱歌']},{"name": "赵飞机", "en": "zfj", "age": 12, 'like': ['打游戏', '玩手机', '跳舞']},{"name": "周白鸡", "en": "zbj", "age": 15, 'like': ['逛街', '玩手机', '睡觉']},{"name": "郭娃子", "en": "gwz", "age": 20, 'like': ['看电视', '玩手机', '弹琴']}
]
result = coll.insert_many(many)
# 打印被插入文档的  _id 值列表：

附：print(result.inserted_ids)方法返回InsertManyResult对象，包含_id的列表

返回的数据结构：
[ObjectId(‘63241ee9bd28e97660c51bba’),ObjectId(‘63241ee9bd28e97660c51bbb’)…]

✅4.2 写入时自定义 _id

请记住_id的值必须是唯一的。不建议自定义_id

coll.insert_one({'_id':1,"name": "张三", "en": "zhangsan"})

删：

✅5.0 删除，delete_one({})，delete_many({})，

# 删除文档中的第一行数据。 {} 必须写，格式就这样。
coll.delete_one({})
# 删除全部
coll.delete_many({})

✅5.1 多条件判断删除

# 加条件删除，{}内写条件。 删除一行 age = 10 的文档
coll.delete_one({'age': 10})
# 删除所有 age = 10 的文档
coll.delete_many({'age': 10})# 删除所有age=20，name=郭娃子的所有数据
coll.delete_many({'age': 20, 'name': "郭娃子"})# 删除所有age > 11 或者 _id < 2
coll.delete_many({'$or': [{'age': {'$lt': 11}, '_id': {'$gt': 2}}]})# 用正则表达式删除en列中开头字母是z的所有行
coll.delete_many({'en': {'$regex': '^z'}})

注：更多运算符，在文章末尾有表格详细描述

✅5.2 去重（删除重复，保留一项）

在mongodb中去重是一件比较麻烦的事情，没有一个可以直接去重的方法。所以最好在写入数据的时候，用update在条件中加入判断保证唯一再写入。

# distinct可以得到指定列中的唯一值，即从重复内容中提取不重复的内容
# 返回list，在通过遍历每一个值去判断数量，再删掉多余的
# 如下示例代码，取 name列中的唯一值，遍历每一个值，判断数量，再删掉数量大于2的数据，保留一行# 获取name列所有的唯一值，返回list，并遍历
for i in coll.distinct('name'): # 统计i出现的次数count = coll.count_documents({'name': i})# 判断如果i 出现的次数大于1，那么if count > 1: # 那么就循环 count-1次for i in range(count-1): # 执行删除 i的操作coll.delete_one({'name': i})

查：

✅6.0 查询，返回一行。find_one()

# 返回的第一个匹配项。字典类型。包含_id开头的所有数据
result = coll.find_one()
print(result)

✅6.1 查询，返回多行。find()

# 返回的集合中的全部数据。可迭代对象。需要用for遍历。
for i in coll.find():print(i)

✅6.2 条件筛选返回的字段

以find()为示例，find_one()的格式是相同的。在上一篇文章中我有详细介绍过MongoDB语句的格式。在用Python时，同样遵循这个格式。

# 第一个{} 写条件。为空也要写一个空的{}
# 第二个{} 写需要显示的列名，"_id": 0 表示不返回_id的值,默认为1。"name": 1, "age": 1代表返回name和age列的数据
for i in coll.find({},{ "_id": 0, "name": 1, "age": 1 }):print(i)# 先写一组演示数据
coll.insert_many([{"name": "张狗子", "en": "zgd", "age": 10, 'like': ['打游戏', '玩手机', '看书']},{"name": "李拐八", "en": "lgb", "age": 11, 'like': ['看电视', '玩手机', '画画']},{"name": "王九蛋", "en": "wjd", "age": 9, 'like': ['刷抖音', '玩手机', '唱歌']},{"name": "赵飞机", "en": "zfj", "age": 12, 'like': ['打游戏', '玩手机', '跳舞']},{"name": "周白鸡", "en": "zbj", "age": 15, 'like': ['逛街', '玩手机', '睡觉']},{"name": "郭娃子", "en": "gwz", "age": 20, 'like': ['看电视', '玩手机', '弹琴']}
])
# 只like列，like列的value在MongoDB中的数据类型为：Array
# 在Python中like列的value的类型为：list
# 当我们需要like中的某一个索引的数据时，需要用Python方法取索引。
for i in coll.find({}, {"_id": 0, "like": 1}):print(i)print(i['like'][0]) # 或者使用聚合管道查询中的 $unwind 方法，可以把数组拆分出来。
for i in coll.aggregate([{'$unwind': {'path': "$like"}}]):print(i)

✅6.3 查询子集的方法

# 先写一组演示数据，我们需要查询张狗子like的b的value
many = [{'_id': 1, "name": "张狗子", 'like': {'a': '打游戏', 'b': '玩手机', 'c': '看书'}},{'_id': 2, "name": "李拐八", 'like': {'a': '看电视', 'b': '玩手机', 'c': '跑步'}},{'_id': 3, "name": "王九蛋", 'like': {'a': '羊了个羊', 'b': '玩手机', 'c': '放风筝'}},
]# 用  .   来链接
print(coll.find_one({'name': '张狗子'}, {'_id': 0, 'like.b': 1}))
print(coll.find_one({'name': '张狗子'}, {'_id': 0, 'like.b': 1})['like']['b'])

✅6.4 增加条件筛选返回的字段

# 先写一组演示数据，注：如果您当前文档中已有相同_id的数据时，写入如下示例数据时会报错。
coll.insert_many([{'_id': 1, "name": "张狗子", "en": "zgd", "age": 10, 'like': ['打游戏', '玩手机', '看书']},{'_id': 2, "name": "李拐八", "en": "lgb", "age": 11, 'like': ['看电视', '玩手机', '画画']},{'_id': 3, "name": "王九蛋", "en": "wjd", "age": 9, 'like': ['刷抖音', '玩手机', '唱歌']},{'_id': 4, "name": "赵飞机", "en": "zfj", "age": 12, 'like': ['打游戏', '玩手机', '跳舞']},{'_id': 5, "name": "周白鸡", "en": "zbj", "age": 15, 'like': ['逛街', '玩手机', '睡觉']},{'_id': 6, "name": "郭娃子", "en": "gwz", "age": 20, 'like': ['看电视', '玩手机', '弹琴']}
])
# 查询 2 < _id < 5 的文档数据，但是排除like列
for i in coll.find({'_id': {'$gt': 2, '$lt': 5}}, {"like": 0}):print(i)print('-' * 50)  # 打印分割线# 返回_id中包含3 或者 4 的文档数据，但是排除like列
for i in coll.find({'_id': {'$in': [3, 4]}}, {"like": 0}):print(i)

# 第一个{}, 空代表无筛选条件
# 第二个{}，返回不包含like列的其他内容
# limit=5 ，表示最多返回5行数据
# sort=[("age", 1)]，表示按age列数据升序排序 -1 代表降序
for i in coll.find({}, {"like": 0}, limit=5, sort=[("age", 1)]):print(i)# 第二种写法，效果是相同的。
for i in coll.find(projection={"like": 0}).limit(5).sort("age", 1):print(i)# 第三种写法, 按age升序查询最近3条文档数据.  推荐写法.
# sort("age",-1) 为降序, 默认不写就是升序.
for i in coll.find({}, {"like": 0}).limit(5).sort("age"):print(i)# skip(2)忽略前2行数据从第三行开始查询，limit(2)返回最多2行数据
for i in coll.find({}).skip(2).limit(2):print(i)

✅6.5 统计行数

# 不带条件的统计总行数方法
print(coll.estimated_document_count())# 带条件的统计行数方法
print(coll.count_documents({'name': {'$ne': ''}}))

✅6.6 查重 coll.distinct()

# 先写一组演示数据
coll.insert_many([{"name": "张狗子", "en": "zgd", "age": 10, 'like': ['打游戏', '玩手机', '看书']},{"name": "李拐八", "en": "lgb", "age": 11, 'like': ['看电视', '玩手机', '画画']},{"name": "王九蛋", "en": "wjd", "age": 9, 'like': ['刷抖音', '玩手机', '唱歌']},{"name": "张狗子", "en": "zgd", "age": 10, 'like': ['打游戏', '玩手机', '看书']},{"name": "李拐八", "en": "lgb", "age": 11, 'like': ['看电视', '玩手机', '画画']},{"name": "王九蛋", "en": "wjd", "age": 9, 'like': ['刷抖音', '玩手机', '唱歌']},
])
# 按 name 列返回不重复的value。类型list
print(coll.distinct('name'))# 多条件用 and 、 or 连接
print(coll.distinct('name' and 'en'))# distinct方法只能查重，无法删除重复
# distinct返回的是一个list，所以通过for循环即可去重
for i in coll.distinct('name'):print(coll.delete_one({'name': i}))# 通过gruop函数对 age 相同的分组，再对组内有重复name的数据进行删除
for i in coll.aggregate([{'$group': {'_id': "$age", }}]).distinct('name'):print(coll.delete_one({'好友ID': i}))

改：

✅7.0 修改字段，update_one({},{$:{}})，update_many({},{$:{}})

update_one({},{$:{}}) 修改一行数据
update_many({},{$:{}}) 同时修改多行数据
第一个{} 写条件，第二个{$:{}} 写修改器+修改的内容。

修改器	作用
`$set`	修改列值
`$inc`	递增
`$rename`	重命名列
`$unset`	删除列

# 先写一组演示数据，注：如果您当前文档中已有相同_id的数据时，写入如下示例数据时会报错。
coll.insert_many([{'_id': 1, "name": "张狗子", "en": "zgd", "age": 10, 'like': ['打游戏', '玩手机', '看书']},{'_id': 2, "name": "李拐八", "en": "lgb", "age": 11, 'like': ['看电视', '玩手机', '画画']},{'_id': 3, "name": "王九蛋", "en": "wjd", "age": 9, 'like': ['刷抖音', '玩手机', '唱歌']},{'_id': 4, "name": "赵飞机", "en": "zfj", "age": 12, 'like': ['打游戏', '玩手机', '跳舞']},{'_id': 5, "name": "周白鸡", "en": "zbj", "age": 15, 'like': ['逛街', '玩手机', '睡觉']},{'_id': 6, "name": "郭娃子", "en": "gwz", "age": 20, 'like': ['看电视', '玩手机', '弹琴']}
])# 将age ＜ 20 的所有数据,再原数据的基础上 +5
coll.update_many({'age': {'$lt': 20}}, {'$inc': {'age': 5}})# 将age ＞ 18 的所有数据,再原数据的基础上增加一列note,并写入value'长大了'
coll.update_many({'age': {'$gt': 18}}, {'$set': {'note': '长大了'}})

✅7.1 修改like列中的字段

先用查询方法得到like列的数据
再通过Python自带方法处理list , 将 ‘玩手机’ 改成 ‘好好学习’
再将修改后的结果用update方法重新修改到like列中

# 先写一组演示数据，注：如果您当前文档中已有相同_id的数据时，写入如下示例数据时会报错。
coll.insert_many([{'_id': 1, "name": "张狗子", "en": "zgd", "age": 10, 'like': ['打游戏', '玩手机', '看书']},{'_id': 2, "name": "李拐八", "en": "lgb", "age": 11, 'like': ['看电视', '玩手机', '画画']},{'_id': 3, "name": "王九蛋", "en": "wjd", "age": 9, 'like': ['刷抖音', '玩手机', '唱歌']},{'_id': 4, "name": "赵飞机", "en": "zfj", "age": 12, 'like': ['打游戏', '玩手机', '跳舞']},{'_id': 5, "name": "周白鸡", "en": "zbj", "age": 15, 'like': ['逛街', '玩手机', '睡觉']},{'_id': 6, "name": "郭娃子", "en": "gwz", "age": 20, 'like': ['看电视', '玩手机', '弹琴']}
])# 主要是处理数据的过程套的有点多.
# i 返回的是一个 dict 包含了 "_id" 和 "like" 2个key
# 所以 i['like'] 才是我们需要修改的value for i in coll.find({}, {'like'}):if '玩手机' in i['like']:i['like'][i['like'].index('玩手机')] = '好好学习'coll.update_one({'_id': i['_id']}, {'$set': {'like': i["like"]}})

✅7.2 判断唯一再写入

在上面我们提到了，使用MongoDB删除重复数据是一件麻烦的事情。所以在写入前做判断是非常有必要的。

# 用 update_one 代替 intsert_one ，在写入数据时做判断后，再写入。
# upsert=True 数据库中没有时，就执行插入
coll.update_one({'name':'xxx',{'$setOnInsert':{'name':'xxx'}}},upsert=True})

✅8.0 集合管道查询 aggregate([{}])

管道命令操作符

命令	作用
`$match`	匹配特定条件的文档
`$project`	提取需要的字段
`$group`	按有相同值的列分组
`$unwind`	对数组类型拆分并逐一返回
`$srot`	排序，1正序，-1倒序
`$limit`	限制最大返回行
`$skip`	需要忽略前几行

每个管道操作符都会接受一连串文档，前一个操作符转换后的文档传递给下一个操作符，最后一个操作符的结果集返回给客户端；另外，不同的管道操作符可以按照任何顺序组合在一起使用，而且可以重复使用多次；下面介绍下各个管道操作符。

1. `$match` 筛选操作符

$match 可以使用常规的查询操作符，例如$gt、$in等，但是不能使用地理空间操作符
$match 应该放在管道的最前位置，一是可以快速将不需要的文档过滤掉；二是可以使用集合已有的索引；

# 先写一组演示数据，注：如果您当前文档中已有相同_id的数据时，写入如下示例数据时会报错。
coll.insert_many([{'_id': 1, "name": "张狗子", "en": "zgd", "age": 10, 'like': ['打游戏', '玩手机', '看书']},{'_id': 2, "name": "李拐八", "en": "lgb", "age": 11, 'like': ['看电视', '玩手机', '画画']},{'_id': 3, "name": "王九蛋", "en": "wjd", "age": 9, 'like': ['刷抖音', '玩手机', '唱歌']},{'_id': 4, "name": "赵飞机", "en": "zfj", "age": 12, 'like': ['打游戏', '玩手机', '跳舞']},{'_id': 5, "name": "周白鸡", "en": "zbj", "age": 15, 'like': ['逛街', '玩手机', '睡觉']},{'_id': 6, "name": "郭娃子", "en": "gwz", "age": 20, 'like': ['看电视', '玩手机', '弹琴']}
])# 1. 条件过滤。 查询满足age < 16 的数据
for i in coll.aggregate([{'$match': {"age": {'$lt': 16}}}]):print(i)# 2. 双管道过滤。 第一个管道返回满足age < 16的子文档
# 2.1 在第一个管道的子文档中再筛选名字中包含张 或 李 的文档
for i in coll.aggregate([{'$match': {"age": {'$lt': 16}}}, {'$match': {'name': {'$regex': '[张李]'}}}]):print(i)

2. `$project` 筛选操作符

$project可以从子文档提取字段、可以重命名字段、可以对字段使用表达式操作等；

#  第一个管道依旧是返回满足age < 16的子文档 ,
#  在第一个管道的子文档中设置只返回name列的文档
for i in coll.aggregate([{'$match': {"age": {'$lt': 16}}}, {'$project': {'name': 1, '_id': 0}}]):print(i)#  返回显示name列，并额外新增一列note，不改变原有数据
for i in coll.aggregate([{'$project': {'note': '备注', 'name': 1}}]):print(i)# 先来一组示例数据
coll.insert_many([{'name': '张狗子', 'en': 'zgd', 'score': 10, 'score2': 10},{'name': '李拐八', 'en': 'lgb', 'score': 11, 'score2': 10},{'name': '王九蛋', 'en': 'wjd', 'score': 9, 'score2': 10},{'name': '赵飞机', 'en': 'zfj', 'score': 12, 'score2': 10},{'name': '周白鸡', 'en': 'zbj', 'score': 15, 'score2': 10},{'name': '郭爸爸', 'en': 'gwz', 'score': 20, 'score2': 10},
])
# 将文档原数据中的score 和 score2 相加，返回新的一列 totalscore （不改变原文档）
for i in coll.aggregate([{'$project': {'totalPay': {'$add': ['$score', '$score2']}}}]):print(i)# 字符串数据中相加，返回新的一列 nameplus（不改变原文档）
for i in coll.aggregate([{'$project': {'nameplus': {'$concat': ['$name', '$en']}}}]):print(i)

3. `$group` 分组操作符

$group对有相同数据的字段进行分组

# 一组示例数据
coll.insert_many([{'gender': '男', 'name': '张狗子', 'en': 'zgd', 'score': 10},{'gender': '男', 'name': '李拐八', 'en': 'lgb', 'score': 11},{'gender': '女', 'name': '王九蛋', 'en': 'wjd', 'score': 9},{'gender': '男', 'name': '赵飞机', 'en': 'zfj', 'score': 12},{'gender': '女', 'name': '周白鸡', 'en': 'zbj', 'score': 15},{'gender': '男', 'name': '郭爸爸', 'en': 'gwz', 'score': 20},
])
# 分组，将文档数据按gender分成男女两组，并计算他们的平均score，显示为新列scoreavg
for i in coll.aggregate([{'$group': {'_id': "$gender", 'scoreavg': {'$avg': '$score'}}}]):print(i)# 分组，将文档数据按gender分成男女两组，并将她们的name插入到新列namelist中返回
for i in coll.aggregate([{'$group': {'_id': "$gender", 'namelist': {'$push': '$name'}}}]):print(i)# 分组，将文档数据按gender分成男女两组，并按返回对应gender的name数量。
for i in coll.aggregate([{'$group': {'_id': '$gender', 'name': {'$push': '$$ROOT'}}}]):print(i)# 当我们想要知道总行数时，就可以将所有的数据分成一组然后统计某一列的总数。
for i in coll.aggregate([{'$group': {'_id': 'null', 'name': {'$sum': 1}}}]):print(i)

$$ROOT方法可以将查询的文档结果放入一个数组中，包含对应行的全部信息。
注意 ROOT必须大写否则会报错。

# 当你需要每个分组中成员的完整数据时。
for i in coll.aggregate([{'$group': {'_id': '$gender', 'name': {'$push': '$$ROOT'}}}]):print(i)

4. `$sort` 排序
`$limit` 限制最大行
`$skip` 忽略行

# 一组示例代码
coll.insert_many([{'gender': '男', 'name': '张狗子', 'en': 'zgd', 'score': 10},{'gender': '男', 'name': '李拐八', 'en': 'lgb', 'score': 11},{'gender': '女', 'name': '王九蛋', 'en': 'wjd', 'score': 9},{'gender': '男', 'name': '赵飞机', 'en': 'zfj', 'score': 12},{'gender': '女', 'name': '周白鸡', 'en': 'zbj', 'score': 15},{'gender': '男', 'name': '郭爸爸', 'en': 'gwz', 'score': 20},
])
# 按 score 降序返回结果。 不写或者写 1 为升序
for i in coll.aggregate([{'$sort': {'score': -1}}]):print(i)# 分组统计男女的成员数量存入counter列，并按counter升序排序
for i in coll.aggregate([{'$group': {'_id': "$gender", 'counter': {'$sum': 1}}}, {'$sort': {'counter': 1}}]):print(i)# 查询score不等于0的所有数据，并且忽略前2条，并最大返回2条。
# 注意，按从左到右的顺序执行每一个管道命令的，如果你写{'$limit': 2},{'$skip': 2}那么永远不会有结果，因为你限制了最大输出2条，然后再限制了忽略前2条，所以不会有结果。
for i in coll.aggregate([{'$match': {'score': {'$ne': 0}}}, {'$skip': 2},{'$limit': 2}]):print(i)

5. `$unwindt` 拆分数组

# 先写一组演示数据
coll.insert_many([{"name": "张狗子", "en": "zgd", "age": 10, 'like': ['打游戏', '玩手机', '看书']},{"name": "李拐八", "en": "lgb", "age": 11, 'like': ['看电视', '玩手机', '画画']},{"name": "王九蛋", "en": "wjd", "age": 9, 'like': ['刷抖音', '玩手机', '唱歌']},{"name": "赵飞机", "en": "zfj", "age": 12, 'like': ['打游戏', '玩手机', '跳舞']},{"name": "周白鸡", "en": "zbj", "age": 15, 'like': ['逛街', '玩手机', '睡觉']},{"name": "郭娃子", "en": "gwz", "age": 20, 'like': ['看电视', '玩手机', '弹琴']}
])# $unwind 方法，可以把文档数据是数组的内容逐一拆分返回。
for i in coll.aggregate([{'$unwind': {'path': "$like"}}]):print(i)

6. 使用聚合方法去重

条件运算符

逻辑判断符	格式	注释
$or	`$or:[ { key: value} , { key: value } ]`	满足多个条件中的一个
$and	`$and:[ { key: value } , { key: value } ]`	同时满足多个条件，不过｛key：value，key：value｝的格式也是and逻辑
$not	`$not { key: value }`	反向匹配，否定逻辑
$nor	`$nor{ key: value }`	nor = not or，反向匹配多个条件中的某一个

运算符	格式	作用
：	`{ key: value }`	（冒号）等于
$lt	`key:{ $lt: value }`	小于
$lte	`key:{ $lte: value }`	小于等于
$gt	`key:{ $gt: value }`	大于
$gte	`key:{ $gte: value }`	大于等于
$ne	`key:{ $ne: value }`	不等于
$in	`key:{ $in: [1,10]}`	包含
$nin	`key:{ $nin: [1,10]}`	不包含
$exists	`key:{ $exists: bool}`	是否存在，bool，｛$exists:true｝
$regex	`key: {$regex:‘.*?’}`	匹配正则表达式
$type	`key: {$type:int}`	判断数据类型
$add	`$add: [$key1, $key2]`	加，将key1 + key2
$subtract	`$subtract: [$key1, $key2]`	减，返回key1 - key2
$multiply	`$multiply: [$key1, $key2]`	乘，返回key1 × key2
$divide	`$divide: [$key1, $key2]`	除，返回key1 ÷ key2
$avg	`{$avg: $key}`	平均值，返回key列的平均值
$mod	`key: {$mod:[2,0]}`	取余，返回key列value ÷ 2 = 0 的文档
$min	`$min: $key`	最小值，返回key列中的最小值
$max	`$max: $key`	最大值，返回key列中的最大值
$push	`key1：{$push: key2}`	插入，将key2的值插入到key1中返回list

日期表达式$year、$month、$hour等等，需要注意的是只能对日期类型的字段进行日期操作；
字符串表达式$substr截取字符串、$concat连接、$toLower转小写

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Python操作SQL Server 2008需要一个名为pymssql的库,如果没有这个库可以通过在cmd中输入如下命令来安装: pip install pymssql 闲话少说,直接贴代码: # ...
python中关于list列表的增删查改操作
python中list的操#python创建列表的时候,会以堆栈的形式存放数据,从右向左往堆栈中存放数据 movies=["The holy Grail","The li ...
python学习笔记05 字典dic增删查改常用操作及嵌套
字典dic hashable数据(不可变)才能作为key list不可 ,不是按照我们保存的顺序保存的,可以认为是无序的. 新增 dic["国际章"] = "汪峰的老婆 ...
只需一行代码实现增删查改，微软已经让我们很简单。谈AccessDataSource的使用。...
这是一个很简单的内容.日常我们总腻烦做增删查改这样的重复性的劳动,如果你的项目不是太大,如果你的团队很小,或许就是你一个人,那么就完全可以参考以下这样简单的方式.微软已经给我们做了.我们只要写一行代码 ...
python实现MySQL的增删查改
表结构: 利用python操作数据库需要导入pymysql数据库,如果没有这个库可以利用cmd进行安装,打开cmd然后输入: pip install pymysql 即可成功安装. python实现数 ...
ML：文本、图像等数值化数据相似度计算之余弦相似度计算三种python代码实现
ML:文本.图像等数值化数据相似度计算之余弦相似度计算三种python代码实现目录相似度计算之余弦相似度计算输出结果三种python代码实现
Python学生信息管理系统（增删查改、模糊查找、txt文件输出）# 谭子
一.系统需求说明本项目计划实现一个学生管理系统,学生信息包括:姓名.性别.手机号码,系统包含以下功能. 模块子模块说明查询模块查询全部学生的信息显示当前系统内所有学员的信息查询模块精准 ...
Python实现飞机大战-第二部分(附源码、素材、超详细教程)
飞机大战第二部分 1.前言 2.飞机射击 2.1.添加子弹的相关设置 2.2.创建文件bullet.py 2.3.修改game_functions.py 2.4.修改mian.py 2.5.射击效果 ...

Mongdb篇三。用Python代码实现Mongdb数据库的增删查改、集合管道示例，超详细，全部用实例print大法演示功能通俗易懂。学pymongo库看一篇就够

1. 先看下 MongoDB 命令和 pymongo语句的区别：

一、Python -> Pymongo -> MongoDB

✅1. 连接MongoDB，pymongo.MongoClien()

✅2. 连接数据库（database）& 集合（collection）

✅3. 检查数据库、集合是否存在

增：

✅4.0 写入一行数据，insert_one({})

✅4.1 写入多行数据，insert_many([])

✅4.2 写入时自定义 _id

删：

✅5.0 删除，delete_one({})，delete_many({})，

✅5.1 多条件判断删除

✅5.2 去重（删除重复，保留一项）

查：

✅6.0 查询，返回一行。find_one()

✅6.1 查询，返回多行。find()

✅6.2 条件筛选返回的字段

✅6.3 查询子集的方法

✅6.4 增加条件筛选返回的字段

✅6.5 统计行数

✅6.6 查重 coll.distinct()

改：

✅7.0 修改字段，update_one({},{$:{}})，update_many({},{$:{}})

✅7.1 修改like列中的字段

✅7.2 判断唯一再写入

✅8.0 集合管道查询 aggregate([{}])

管道命令操作符

1. `$match` 筛选操作符

2. `$project` 筛选操作符

3. `$group` 分组操作符

4. `$sort` 排序
`$limit` 限制最大行
`$skip` 忽略行

5. `$unwindt` 拆分数组

6. 使用聚合方法去重

条件运算符

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一、Python -> Pymongo -> MongoDB

✅1. 连接MongoDB，pymongo.MongoClien()

✅2. 连接数据库（database）& 集合（collection）

✅3. 检查数据库、集合是否存在

增：

✅4.0 写入一行数据，insert_one({})

✅4.1 写入多行数据，insert_many([])

✅4.2 写入时自定义 _id

删：

✅5.0 删除，delete_one({})，delete_many({})，

✅5.1 多条件判断删除

✅5.2 去重（删除重复，保留一项）

查：

✅6.0 查询，返回一行。find_one()

✅6.1 查询，返回多行。find()

✅6.2 条件筛选返回的字段

✅6.3 查询子集的方法

✅6.4 增加条件筛选返回的字段

✅6.5 统计行数

✅6.6 查重 coll.distinct()

改 ：

✅7.0 修改字段，update_one({},{$:{}})，update_many({},{$:{}})

✅7.1 修改like列中的字段

✅7.2 判断唯一再写入

✅8.0 集合管道查询 aggregate([{}])

管道命令操作符

1. $match 筛选操作符

2. $project 筛选操作符

3. $group 分组操作符

4. $sort 排序 $limit 限制最大行 $skip 忽略行

5. $unwindt 拆分数组

6. 使用聚合方法去重

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1. `$match` 筛选操作符

2. `$project` 筛选操作符

3. `$group` 分组操作符

4. `$sort` 排序
`$limit` 限制最大行
`$skip` 忽略行

5. `$unwindt` 拆分数组

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