前言

上一篇：MongoDB初次体验下载安装与配置

mongodb是好用的非关系型数据库，可以以json对象的形式存储数据，这在web应用中有非常好的特性，且拥有良好的可拓展性。所以今天来总结一下如何用python的pymongo模块驱动mongodb，实现常见的增删查改操作。

pymongo所有操作都是同步的，等待结果时程序会阻塞。值得一提的是，mongodb速度要比mysql快很多。。。

import

通过

import pymongo

引入驱动模块。如果未安装，那么需要用pip进行安装，下面给出使用pip安装到对应的python版本

python -m pip install pymongo

如果是linux，那么别忘了加上sudo，全局安装

sudo python -m pip install pymongo

连接到数据库

使用pymongo.MongoClient连接到数据库，并且获取数据库对象，其中参数是mongodb的地址

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

值得注意的是，整个mongoclient就是一个巨大的map（或者说dict ？），可以通过索引来找到不同的数据库与集合。下面给出mongoclient及其数据库与集合的架构

#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .label {font-family: 'trebuchet ms', verdana, arial;font-family: var(--mermaid-font-family);fill: #333;color: #333; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .label text {fill: #333; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .node rect, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .node circle, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .node ellipse, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .node polygon, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .node path {fill: #ECECFF;stroke: #9370DB;stroke-width: 1px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .node .label {text-align: center;fill: #333; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .node.clickable {cursor: pointer; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .arrowheadPath {fill: #333333; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .edgePath .path {stroke: #333333;stroke-width: 1.5px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .flowchart-link {stroke: #333333;fill: none; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .edgeLabel {background-color: #e8e8e8;text-align: center; } #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .edgeLabel rect {opacity: 0.9; } #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .edgeLabel span {color: #333; 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}#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .grid path {stroke-width: 0; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .today {fill: none;stroke: red;stroke-width: 2px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .task {stroke-width: 2; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskText {text-anchor: middle;font-family: 'trebuchet ms', verdana, arial;font-family: var(--mermaid-font-family); }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskText:not([font-size]) {font-size: 11px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskTextOutsideRight {fill: black;text-anchor: start;font-size: 11px;font-family: 'trebuchet ms', verdana, arial;font-family: var(--mermaid-font-family); }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskTextOutsideLeft {fill: black;text-anchor: end;font-size: 11px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .task.clickable {cursor: pointer; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskText.clickable {cursor: pointer;fill: #003163 !important;font-weight: bold; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskTextOutsideLeft.clickable {cursor: pointer;fill: #003163 !important;font-weight: bold; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskTextOutsideRight.clickable {cursor: pointer;fill: #003163 !important;font-weight: bold; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskText0, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskText1, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskText2, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskText3 {fill: white; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .task0, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .task1, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .task2, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .task3 {fill: #8a90dd;stroke: #534fbc; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskTextOutside0, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskTextOutside2 {fill: black; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskTextOutside1, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .taskTextOutside3 {fill: black; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .active0, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .active1, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .active2, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .active3 {fill: #bfc7ff;stroke: #534fbc; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .activeText0, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .activeText1, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .activeText2, #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .activeText3 {fill: black !important; 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}#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO g.stateGroup text {fill: #9370DB;fill: #333;stroke: none;font-size: 10px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO g.statediagram-cluster .cluster-label text {fill: #333; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO g.stateGroup .state-title {font-weight: bolder;fill: black; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO g.stateGroup rect {fill: #ECECFF;stroke: #9370DB; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO g.stateGroup line {stroke: #9370DB;stroke-width: 1; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .transition {stroke: #9370DB;stroke-width: 1;fill: none; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .stateGroup .composit {fill: white;border-bottom: 1px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .stateGroup .alt-composit {fill: #e0e0e0;border-bottom: 1px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .state-note {stroke: #aaaa33;fill: #fff5ad; } #mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .state-note text {fill: black;stroke: none;font-size: 10px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .stateLabel .box {stroke: none;stroke-width: 0;fill: #ECECFF;opacity: 0.7; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .edgeLabel text {fill: #333; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .stateLabel text {fill: black;font-size: 10px;font-weight: bold;font-family: 'trebuchet ms', verdana, arial;font-family: var(--mermaid-font-family); }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .node circle.state-start {fill: black;stroke: black; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .node circle.state-end {fill: black;stroke: white;stroke-width: 1.5; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO #statediagram-barbEnd {fill: #9370DB; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .statediagram-cluster rect {fill: #ECECFF;stroke: #9370DB;stroke-width: 1px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .statediagram-cluster rect.outer {rx: 5px;ry: 5px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .statediagram-state .divider {stroke: #9370DB; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .statediagram-state .title-state {rx: 5px;ry: 5px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .statediagram-cluster.statediagram-cluster .inner {fill: white; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .statediagram-cluster.statediagram-cluster-alt .inner {fill: #e0e0e0; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .statediagram-cluster .inner {rx: 0;ry: 0; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .statediagram-state rect.basic {rx: 5px;ry: 5px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .statediagram-state rect.divider {stroke-dasharray: 10,10;fill: #efefef; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .note-edge {stroke-dasharray: 5; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .statediagram-note rect {fill: #fff5ad;stroke: #aaaa33;stroke-width: 1px;rx: 0;ry: 0; }:root {--mermaid-font-family: '"trebuchet ms", verdana, arial';--mermaid-font-family: "Comic Sans MS", "Comic Sans", cursive; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .error-icon {fill: #552222; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .error-text {fill: #552222;stroke: #552222; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .edge-thickness-normal {stroke-width: 2px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .edge-thickness-thick {stroke-width: 3.5px; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .edge-pattern-solid {stroke-dasharray: 0; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .edge-pattern-dashed {stroke-dasharray: 3; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .edge-pattern-dotted {stroke-dasharray: 2; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .marker {fill: #333333; }#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO .marker.cross {stroke: #333333; }:root { --mermaid-font-family: "trebuchet ms", verdana, arial;}#mermaid-svg-oF7To3EPS8xF92DO {color: rgba(0, 0, 0, 0.75);font: ;}

mongocilent

数据库1

数据库2

集合1

集合2

我们可以通过

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongoclient["test"] # 连接到数据库
col = db["testCollection"]   # 获取集合

来连接到test数据库的testCollection集合，并且获取集合对象col

创建数据库/集合

在mongodb中，无需特定的语句创建数据库。往指定的数据库与集合里面插入数据，如果数据库或集合不存在，那么将会被自动创建，这是好的。这意味着我们可以省略一些判断。

值得注意的是，必须插入至少一条语句，数据库与集合的创建才能生效。

运行如下代码在test数据库中新建testCollection的集合，并且插入一条数据

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongoclient["test"]
col = db["testCollection"]col.insert_one({"name": "TensorLee", "number": 114514})

起效了在mongodb的控制台可以查看代码执行的结果

插入数据

在集合中插入数据，我们先要获取集合对象。这里我们沿用上文的，获取test数据库的testCollection集合

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongoclient["test"]
col = db["testCollection"]

因为python中也有dict数据类型，类似json对象的表示方法，我们可以通过insert_one方法，直接插入一个dict对象来表示插入的记录。

col.insert_one({"name": "student0", "number": 4396})

我们也可以通过insert_many方法来插入许多对象，其中参数是一个list，里面每个元素是要插入的对象（dict）

col.insert_many(list)

下面的代码演示了两种插入方法：

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongoclient["test"]
col = db["testCollection"]col.insert_one({"name": "student0", "number": 4396})list = [{"name": "student1","number": 10001},{"name": "student2","number": 10002},{"name": "student3","number": 10003}
]col.insert_many(list)

值得注意的是，这两个函数是有返回值的。返回插入文档的_id字段（即mongodb的自带主键）

insert_one 函数的返回值是一个对象，其 inserted_id 属性是插入文档的_id
insert_many 函数的返回值是一个对象，其 inserted_ids（比上面多个s）属性是插入文档的_id的数组（list）

除此之外，返回的对象可以通过强制类型转换，转换为字符串。即id_str = str(id)。下面的代码演示了如何获取返回值并且把它变成字符串（字符串数组）

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongoclient["test"]
col = db["testCollection"]ret = col.insert_one({"name": "student0", "number": 4396})
print('insert_one函数返回: ', str(ret.inserted_id))list = [{"name": "student1","number": 10001},{"name": "student2","number": 10002},{"name": "student3","number": 10003}
]ret = col.insert_many(list)
retlist = []
for id in ret.inserted_ids:retlist.append(str(id))
print('insert_many函数返回: ', retlist)

输出

mongodb查询代码执行结果

查询数据

我们知道在mongodb的console中，通过find函数传入条件对象的方式，可以指定查找的条件，比如

在pymongo中，也是同样，传入条件对象（dict）即可快速查询。这里使用find_one来返回单个查询结果

单条查询

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongoclient["test"]
col = db["testCollection"]found = col.find_one({"number": 10001})
notfound = col.find_one({"number": 114514})print(found)
print(notfound)

值得注意的是，如果存在，那么返回该对象（在python中表示为dict），如果不存在，返回None。结果如下：

多条查询

如果使用find而不是find_one，那么会返回全部符合的记录

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongoclient["test"]
col = db["testCollection"]ret = col.find()
for i in ret:print(i)

只查某些字段

有时候我们没有必要获取整个记录的对象，而只用获取对象的某一属性，如果查询的是整个对象，那么浪费带宽。

find函数的第二个参数是字段条件筛选对象，可以指定返回那些字段。比如我们只要number字段。

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongoclient["test"]
col = db["testCollection"]where = {"name": "student0"
}need = {"_id": 0,"number": 1
}ret = col.find_one(where, need)
print(ret)

值得注意的是，除了 _id属性，其他属性，只要未出现在need中，默认不选择。上述代码给出示例：除了number，其他都不要

当然也可以反选，即"number": 0，那么未出现的属性，就默认选了。以下代码给出示例：除了name，其他都要

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongoclient["test"]
col = db["testCollection"]where = {"name": "student0"
}
value = {"name": 0,
}
ret = col.find_one(where, value)
print(ret)

复杂（复合）对象查询

在实际生产中，往往会存储复杂对象，比如对象的属性是另一个对象

obj = {"name": "TensorLee","bodyState": {"bloodType": "AB","shape": {"height": "123cm","weight": "456kg"}}
}

这时候我们可以在条件指定中，通过 父对象.子对象的方式来定位到要查找的字段。

比如我们要查找上述对象的 bodyState属性中的shape属性的height属性，我们就传bodyState.shape.height即可

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongoclient["test"]
col = db["testCollection"]where = {"bodyState.shape.height": "123cm"
}ret = col.find_one(where)print(ret)

更新数据

和查询数据类似，我们指定where对象，即那些记录要被更新，然后指定value对象，即更新那些字段。值得注意的是，value对象的指定，和我们使用mongodb的JavaScript运行时控制台一样，需要指定$set 或 $inc 等指令

以下的代码将name为student0的第一条记录的number字段改为7777

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongoclient["test"]
col = db["testCollection"]where = {"name": "student0"
}
value = {"$set": {"number": 7777}
}
col.update_one(where, value)

检查运行结果

指定 $inc 指令可以让数据字段自增（或者自减），以下的value对象指定了number字段增加10

value = {"$inc": {"number": 10}
}

检查代码运行结果

如果使用 update 那么将更新所有匹配的记录，而不是只更新第一条记录。

删除数据

使用delete_one 或者 delete_many函数，用法和find函数类似，同样指定where对象即可。delete_many会删除所有符合的记录。

使用如下代码删除所有number大于10000的记录

mongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongoclient["test"]
col = db["testCollection"]where = {"number": {"$gt": 10000}
}
col.delete_many(where)

检查删除结果

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