[转]pymongo常用操作函数

pymongo 是 mongodb 的 python Driver Editor.
记录下学习过程中感觉以后会常用多一些部分，以做参考。

1. 连接数据库

要使用pymongo最先应该做的事就是先连上运行中的 mongod 。

创建一个 .py 文件，首先导入 pymongo:
```
from pymongo import MongoClient
```

创建一个连接到 mongod 到客户端：

client = MongoClient()

或者：

client = MongoClient("mongodb://mongodb0.example.net:27019")

连接数据库:

# 假设要连接的数据库名为 primer

db = client.primer

或者：

db = client['primer']

连接到对应的数据集：
```
coll = db.dataset

coll = db['dataset']
```

至此，已经完整对连接了数据库和数据集，完成了初识化的操作。

2. 插入数据

insert_one(document)
insert_many(documents, ordered=True)

insert_one(document)
在 pymongo 中的插入函数并不像 mongo shell 中完全一样，所以需要注意一下：

from datetime import datetime

result = db.restaurants.insert_one(

{

    "address": {

        "street": "2 Avenue",

        "zipcode": "10075",

        "building": "1480",

        "coord": [-73.9557413, 40.7720266]

    },

    "borough": "Manhattan",

    "cuisine": "Italian",

    "grades": [

        {

            "date": datetime.strptime("2014-10-01", "%Y-%m-%d"),

            "grade": "A",

            "score": 11

        },

        {

            "date": datetime.strptime("2014-01-16", "%Y-%m-%d"),

            "grade": "B",

            "score": 17

        }

    ],

    "name": "Vella",

    "restaurant_id": "41704620"

}

)

其中返回的结果：result 中是一个：InsertOneResult 类：
class pymongo.results.InsertOneResult(inserted_id, acknowledged)
其中 inserted_id 是插入的元素多 _id 值。

insert_many(documents, ordered=True)

result = db.test.insert_many([{'x': i} for i in range(2)])

查询数据

find(filter=None, projection=None, skip=0, limit=0,
no_cursor_timeout=False, cursor_type=CursorType.NON_TAILABLE,
sort=None, allow_partial_results=False, oplog_replay=False,
modifiers=None, manipulate=True)
find_one(filter_or_id=None, *args, **kwargs)

find
find 查询出来的是一个列表集合。

cursor = db.restaurants.find()

for document in cursor:

print(document)

# 查询字段是最上层的

cursor = db.restaurants.find({"borough": "Manhattan"})

# 查询字段在内层嵌套中

cursor = db.restaurants.find({"address.zipcode": "10075"})

操作符查询

cursor = db.restaurants.find({"grades.score": {"$gt": 30}})

cursor = db.restaurants.find({"grades.score": {"$lt": 10}})

# AND

cursor = db.restaurants.find({"cuisine": "Italian", "address.zipcode": "10075"})

cursor = db.restaurants.find(

{"$or": [{"cuisine": "Italian"}, {"address.zipcode": "10075"}]})

find_one
返回的是一个JSON式文档，所以可以直接使用！

sort
排序时要特别注意，使用的并不是和mongo shell的一样，而是使用了列表，
当排序的标准只有一个，且是递增时，可以直接写在函数参数中：

pymongo.ASCENDING = 1

pymongo.DESCENDING = -1

cursor = db.restaurants.find().sort("borough")

cursor = db.restaurants.find().sort([

("borough", pymongo.ASCENDING),

("address.zipcode", pymongo.DESCENDING)

])

更新文档

更新文档的函数有三个(不能更新 _id 字段)

update_one(filter, update, upsert=False)
update_many(filter, update, upsert=False)
replace_one(filter, replacement, upsert=False)
find_one_and_update(filter, update, projection=None, sort=None, return_document=ReturnDocument.BEFORE, **kwargs)

update_one
返回结果是一个：UpdateResult，如果查找到多个匹配，则只更新
第一个！

result = db.restaurants.update_one(

{"name": "Juni"},

{

    "$set": {

        "cuisine": "American (New)"

    },

    "$currentDate": {"lastModified": True}

}

)

result.matched_count

10

result.modified_count

1

update_many
查找到多少匹配，就更新多少。

result = db.restaurants.update_many(

{"address.zipcode": "10016", "cuisine": "Other"},

{

    "$set": {"cuisine": "Category To Be Determined"},

    "$currentDate": {"lastModified": True}

}

)

result.matched_count

20

result.modified_count

20

replace_one

result = db.restaurants.replace_one(

{"restaurant_id": "41704620"},

{

    "name": "Vella 2",

    "address": {

        "coord": [-73.9557413, 40.7720266],

        "building": "1480",

        "street": "2 Avenue",

        "zipcode": "10075"

    }

}

)

result.matched_count

1

result.modified_count

1

find_one_and_update
返回更新前的文档

db.test.find_one_and_update(

{'_id': 665}, {'$inc': {'count': 1}, '$set': {'done': True}})

{u'_id': 665, u'done': False, u'count': 25}}

删除文档

删除时主要有两个：

delete_one(filter)
delete_many(filter)
drop()
find_one_and_delete(filter, projection=None, sort=None, kwargs)
find_one_and_replace(filter, replacement, projection=None, sort=None, return_document=ReturnDocument.BEFORE, kwargs)

delete_one

result = db.test.delete_one({'x': 1})

result.deleted_count

1

delete_many

result = db.restaurants.delete_many({"borough": "Manhattan"})

result.deleted_count

10259

# 删除全部

result = db.restaurants.delete_many({})

drop()
删除整个集合，是drop_collection()的别名
```
db.restaurants.drop()
```

find_one_and_delete

db.test.count({'x': 1})

2

db.test.find_one_and_delete({'x': 1})

{u'x': 1, u'_id': ObjectId('54f4e12bfba5220aa4d6dee8')}

db.test.count({'x': 1})

find_one_and_replace

>>> for doc in db.test.find({}):

...     print(doc)

...

{u'x': 1, u'_id': 0}

{u'x': 1, u'_id': 1}

{u'x': 1, u'_id': 2}

>>> db.test.find_one_and_replace({'x': 1}, {'y': 1})

{u'x': 1, u'_id': 0}

>>> for doc in db.test.find({}):

...     print(doc)

...

{u'y': 1, u'_id': 0}

{u'x': 1, u'_id': 1}

{u'x': 1, u'_id': 2}

索引操作

索引主要有创建索引和删除索引：

create_index(keys, **kwargs)
create_indexes(indexes)
drop_index(index_or_name)
drop_indexes()
reindex()
list_indexes()
index_information()

create_index

my_collection.create_index("mike")

my_collection.create_index([("mike", pymongo.DESCENDING),

...                             ("eliot", pymongo.ASCENDING)])

my_collection.create_index([("mike", pymongo.DESCENDING)],

...                            background=True)

create_indexes

>>> from pymongo import IndexModel, ASCENDING, DESCENDING

>>> index1 = IndexModel([("hello", DESCENDING),

...                      ("world", ASCENDING)], name="hello_world")

>>> index2 = IndexModel([("goodbye", DESCENDING)])

>>> db.test.create_indexes([index1, index2])

["hello_world"]

drop_index
index_or_name: 索引编号或者索引的name
```
my_collection.drop_index("mike")
```
drop_indexs
删除所有索引

reindex
重构索引，尽量少用，如果集合比较大多话，会很耗时耗力.

for index in db.test.list_indexes():

...     print(index)

...

SON([(u'v', 1), (u'key', SON([(u'_id', 1)])),

 (u'name', u'_id_'), (u'ns', u'test.test')])

作者：Lomper 出处：http://www.cnblogs.com/lomper 关于作者：小菜鸟一枚，欢迎大神指点！本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接.