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PyMongo教程展示了如何在Python中对MongoDB进行编程。代码示例可在作者的Github存储库中找到。

MongoDB是一个NoSQL跨平台的面向文档的数据库。它是可用的最受欢迎的数据库之一。MongoDB由MongoDBInc.开发，并作为免费开源软件发布。

record在MongoDB中就是一个文档，它是由字段和值对组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象。字段的值可能包括其他文档、数组、文档的数组。MongoDB将文档存储在集合中。集合类似于关系数据库中的表，文档类似于行

游标是对查询结果集的引用。客户端可以遍历游标来检索结果。默认情况下，游标会在十分钟不活动后超时。

PyMongo

PyMongo是一个与MongoDB一起工作的Python模块

安装PyMongo

以下命令用于安装PyMongo。

$ sudo pip install pymongo

我们使用pip安装PyMongo。

创建MongoDB数据库

mongo工具是MongoDB的交互式JavaScriptshell接口，它为系统管理员提供了一个接口，也为开发人员提供了一种直接使用数据库测试查询和操作的方法。

$ mongo testdb
MongoDB shell version: 2.6.10
connecting to: testdb
> show dbs
admin   (empty)
local   0.078GB
test    0.078GB
testdb  0.078GB

我们创建一个testdb数据库。

PyMongo创建集合

在第一个示例中，我们创建了一个新集合。MongoDB将文档存储在集合中。集合类似于关系数据库中的表。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient

cars = [ {'name': 'Audi', 'price': 52642},
    {'name': 'Mercedes', 'price': 57127},
    {'name': 'Skoda', 'price': 9000},
    {'name': 'Volvo', 'price': 29000},
    {'name': 'Bentley', 'price': 350000},
    {'name': 'Citroen', 'price': 21000},
    {'name': 'Hummer', 'price': 41400},
    {'name': 'Volkswagen', 'price': 21600} ]

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:

    db = client.testdb
    
    db.cars.insert_many(cars)

该示例创建了一个新的cars集合。它包含八个文件。

cars = [ {'name': 'Audi', 'price': 52642},
    {'name': 'Mercedes', 'price': 57127},
    {'name': 'Skoda', 'price': 9000},
    {'name': 'Volvo', 'price': 29000},
    {'name': 'Bentley', 'price': 350000},
    {'name': 'Citroen', 'price': 21000},
    {'name': 'Hummer', 'price': 41400},
    {'name': 'Volkswagen', 'price': 21600} ]

这个Python字典存储了八条要插入到MongoDB集合中的记录。

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

MongoClient用于与MongoDB通信。我们向MongoClient传递主机名和端口号。

db = client.testdb

我们获得了对testdb数据库的引用。

db.cars.insert_many(cars)

使用insert_many方法，我们将八个文档插入到cars集合中，该集合也是自动创建的。

> db.cars.find()
{ "_id" : ObjectId("5b41eb21b9c5d915989d48a8"), "price" : 52642, "name" : "Audi" }
{ "_id" : ObjectId("5b41eb21b9c5d915989d48a9"), "price" : 57127, "name" : "Mercedes" }
{ "_id" : ObjectId("5b41eb21b9c5d915989d48aa"), "price" : 9000, "name" : "Skoda" }
{ "_id" : ObjectId("5b41eb21b9c5d915989d48ab"), "price" : 29000, "name" : "Volvo" }
{ "_id" : ObjectId("5b41eb21b9c5d915989d48ac"), "price" : 350000, "name" : "Bentley" }
{ "_id" : ObjectId("5b41eb21b9c5d915989d48ad"), "price" : 21000, "name" : "Citroen" }
{ "_id" : ObjectId("5b41eb21b9c5d915989d48ae"), "price" : 41400, "name" : "Hummer" }
{ "_id" : ObjectId("5b41eb21b9c5d915989d48af"), "price" : 21600, "name" : "Volkswagen" }

我们使用mongo工具验证数据。

PyMongo列表集合

使用collection_names，我们可以得到数据库中可用集合的列表。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:
    
    db = client.testdb
    print(db.collection_names())

该示例打印testdb数据库中的集合。

PyMongo掉落集合

drop方法从数据库中删除一个集合。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:

    db = client.testdb

    db.cars.drop()

该示例从testdb数据库中删除cars集合。

PyMongo运行命令

我们可以使用command向MongoDB发出命令。serverStatus命令返回MongoDB服务器的状态。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient
from pprint import pprint

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:
    
    db = client.testdb

    status = db.command("serverStatus")
    pprint(status)

该示例打印冗长的服务器状态。

dbstats命令返回反映单个数据库使用状态的统计信息。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient
from pprint import pprint

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:
    
    db = client.testdb
    print(db.collection_names())

    status = db.command("dbstats")
    pprint(status)

该示例打印testdb的数据库统计信息。

PyMongo游标

查找方法返回一个PyMongo游标，它是对查询结果集的引用。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:
    
    db = client.testdb

    cars = db.cars.find()

    print(cars.next())
    print(cars.next())
    print(cars.next())
    
    cars.rewind()

    print(cars.next())
    print(cars.next())
    print(cars.next())    

    print(list(cars))

在示例中，我们使用游标。

cars = db.cars.find()

find方法返回一个PyMongo游标。

print(cars.next())

使用next方法，我们从结果集中获取下一个文档。

cars.rewind()

rewind方法将游标倒回到其未评估的状态。

print(list(cars))

使用list方法，我们可以将游标转换为Python列表。它将所有数据加载到内存中。

PyMongo读取所有数据

在下面的示例中，我们从集合中读取所有记录。我们使用Pythonfor循环遍历返回的游标。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:

    db = client.testdb

    cars = db.cars.find()

    for car in cars:
        print('{0} {1}'.format(car['name'], 
            car['price']))

该示例打印集合中的所有汽车名称及其价格。

cars = db.cars.find()

find方法选择集合或视图中的文档，并将光标返回到所选文档。游标是对查询结果集的引用。

for car in cars:
    print('{0} {1}'.format(car['name'], 
        car['price']))

使用Pythonfor循环，我们迭代结果集。

$ ./all_cars.py 
Audi 52642
Mercedes 57127
Skoda 9000
Volvo 29000
Bentley 350000
Citroen 21000
Hummer 41400
Volkswagen 21600

PyMongo统计文件

使用count方法检索文档的数量。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:

    db = client.testdb

    n_cars = db.cars.find().count()

    print("There are {} cars".format(n_cars))

该示例使用count计算集合中汽车的数量。

$ ./count_cars.py 
There are 8 cars

集合中有八辆车。

PyMongo过滤器

find和find_one的第一个参数是过滤器。过滤器是所有文档必须匹配的条件。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:
    
    db = client.testdb

    expensive_cars = db.cars.find({'price': {'$gt': 50000}})

    for ecar in expensive_cars:
        print(ecar['name'])

该示例打印价格大于50000的汽车名称。

expensive_cars = db.cars.find({'price': {'$gt': 50000}})

find方法的第一个参数是所有返回记录必须匹配的过滤器。该过滤器使用$gt运算符仅返回昂贵的汽车。

$ ./filtering.py 
Audi
Mercedes
Bentley

PyMongo投影

通过投影，我们可以从返回的文档中选择特定的字段。投影在find方法的第二个参数中传递。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:
    
    db = client.testdb

    cars = db.cars.find({}, {'_id': 1, 'name':1})

    for car in cars:
        print(car)

该示例打印文档的_id和name字段。

cars = db.cars.find({}, {'_id': 1, 'name':1})

我们可以指定包含或排除投影，但不能同时指定。

$ ./projection.py 
{'name': 'Audi', '_id': ObjectId('5b41eb21b9c5d915989d48a8')}
{'name': 'Mercedes', '_id': ObjectId('5b41eb21b9c5d915989d48a9')}
{'name': 'Skoda', '_id': ObjectId('5b41eb21b9c5d915989d48aa')}
{'name': 'Volvo', '_id': ObjectId('5b41eb21b9c5d915989d48ab')}
{'name': 'Bentley', '_id': ObjectId('5b41eb21b9c5d915989d48ac')}
{'name': 'Citroen', '_id': ObjectId('5b41eb21b9c5d915989d48ad')}
{'name': 'Hummer', '_id': ObjectId('5b41eb21b9c5d915989d48ae')}
{'name': 'Volkswagen', '_id': ObjectId('5b41eb21b9c5d915989d48af')}

PyMongo排序文件

我们可以使用sort对文档进行排序。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient, DESCENDING

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:

    db = client.testdb

    cars = db.cars.find().sort("price", DESCENDING)

    for car in cars:
        print('{0} {1}'.format(car['name'], 
            car['price']))

该示例按价格降序对记录进行排序。

$ ./sorting.py 
Bentley 350000
Mercedes 57127
Audi 52642
Hummer 41400
Volvo 29000
Volkswagen 21600
Citroen 21000
Skoda 9000

PyMongo聚合

聚合计算集合中数据的聚合值。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:
    
    db = client.testdb

    agr = [ {'$group': {'_id': 1, 'all': { '$sum': '$price' } } } ]

    val = list(db.cars.aggregate(agr))

    print('The sum of prices is {}'.format(val[0]['all']))

该示例计算所有汽车价格的总和。

agr = [ {'$group': {'_id': 1, 'all': { '$sum': '$price' } } } ]

$sum运算符计算并返回数值的总和。$group运算符按指定的标识符表达式对输入文档进行分组，并将累加器表达式（如果指定）应用于每个组。

val = list(db.cars.aggregate(agr))

aggregate方法对cars集合应用聚合操作。

$ ./aggregate_sum.py 
The sum of prices is 581769

所有值的总和是581769。

我们可以使用$match运算符来选择特定的汽车进行聚合。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:
    
    db = client.testdb

    agr = [{ '$match': {'$or': [ { 'name': "Audi" }, { 'name': "Volvo" }] }}, 
        { '$group': {'_id': 1, 'sum2cars': { '$sum': "$price" } }}]

    val = list(db.cars.aggregate(agr))

    print('The sum of prices of two cars is {}'.format(val[0]['sum2cars']))

该示例计算奥迪和沃尔沃汽车的价格总和。

agr = [{ '$match': {'$or': [ { 'name': "Audi" }, { 'name': "Volvo" }] }}, 
    { '$group': {'_id': 1, 'sum2cars': { '$sum': "$price" } }}]

该表达式使用$match、$or、$group和$sum运算符来执行任务。

$ ./sum_two_cars.py 
The sum of prices of two cars is 81642

两辆车的价格总和是81642。

PyMongo限制数据输出

limit查询选项指定要返回的文档数，skip选项指定一些文档。

#!/usr/bin/python

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

with client:
    
    db = client.testdb

    cars = db.cars.find().skip(2).limit(3)

    for car in cars:
        print('{0}: {1}'.format(car['name'], car['price']))

该示例从cars集合中读取，跳过前两个文档，并将输出限制为三个文档。

cars = db.cars.find().skip(2).limit(3)

skip方法跳过前两个文档，limit方法将输出限制为三个文档。

$ ./limit_documents.py 
Skoda: 9000
Volvo: 29000
Bentley: 350000

在PyMongo教程中，我们使用了MongoDB和Python。

访问Python教程或列出所有Python教程。

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