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。
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