mongo简介
1.基于分布式文件存储的数据库。 为 WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
2.Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，
几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
3. MongoDB的优势
4. 下载和安装步骤：点击
mongdb 基本操作
1.数据库操作
1 > use blog # 创建 或 切换到blog该数据库下 2 switched to db blog 3 > show dbs 4 admin 0.000GB 5 config 0.000GB 6 local 0.000GB 7 test 0.000GB 8 > db.article.insert({"title":"西游记"}) # 插入文档 9 WriteResult({ "nInserted" : 1 }) 10 > db.userinfo.insert({"name":"alex"}) 11 WriteResult({ "nInserted" : 1 }) 12 > show tables; # 展示 集合 （类似 表） 13 article 14 userinfo 15 > show dbs 16 admin 0.000GB 17 blog 0.000GB 18 config 0.000GB 19 local 0.000GB 20 test 0.000GB 21 > db.dropDatabase() # 删库 在哪个库下就删除哪个库 22 { "dropped" : "blog", "ok" : 1 }
2.集合操作
1 > use blog 2 switched to db blog 3 > db.article.insert({"title":"python"}) 4 WriteResult({ "nInserted" : 1 }) 5 > db.article.insert({"title":"linux"}) 6 WriteResult({ "nInserted" : 1 }) 7 > show tables; 8 article 9 > db.article.drop() 10 true 11 > show tables; 12 >
3. 文档操作
1.增
关键字：
insert
insert_many
1 #1、没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复，且在插入后不可变 2 3 #2、插入单条 4 user0={ 5 "name":"egon", 6 "age":10, 7 'hobbies':['music','read','dancing'], 8 'addr':{ 9 'country':'China', 10 'city':'BJ' 11 } 12 } 13 14 db.test.insert(user0) 15 db.test.find() 16 17 #3、插入多条 18 user1={ 19 "_id":1, 20 "name":"alex", 21 "age":10, 22 'hobbies':['music','read','dancing'], 23 'addr':{ 24 'country':'China', 25 'city':'weifang' 26 } 27 } 28 29 user2={ 30 "_id":2, 31 "name":"wupeiqi", 32 "age":20, 33 'hobbies':['music','read','run'], 34 'addr':{ 35 'country':'China', 36 'city':'hebei' 37 } 38 } 39 40 41 user3={ 42 "_id":3, 43 "name":"yuanhao", 44 "age":30, 45 'hobbies':['music','drink'], 46 'addr':{ 47 'country':'China', 48 'city':'heibei' 49 } 50 } 51 52 user4={ 53 "_id":4, 54 "name":"jingliyang", 55 "age":40, 56 'hobbies':['music','read','dancing','tea'], 57 'addr':{ 58 'country':'China', 59 'city':'BJ' 60 } 61 } 62 63 user5={ 64 "_id":5, 65 "name":"jinxin", 66 "age":50, 67 'hobbies':['music','read',], 68 'addr':{ 69 'country':'China', 70 'city':'henan' 71 } 72 } 73 db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5]) 74 db.user.find()
2.查
find
1 ###################### (1) 比较运算 ###################################
2 3 # SQL：=,!=,>,<,>=,<= 4 # MongoDB：{key:value}代表什么等于什么,"$ne","$gt","$lt","gte","lte",其中"$ne"能用于所有数据类型 5 6 #1、select * from db1.user where name = "alex"; 7 db.user.find({'name':'alex'}) 8 9 #2、select * from db1.user where name != "alex"; 10 db.user.find({'name':{"$ne":'alex'}}) 11 12 #3、select * from db1.user where id > 2; 13 db.user.find({'_id':{'$gt':2}}) 14 15 #4、select * from db1.user where id < 3; 16 db.user.find({'_id':{'$lt':3}}) 17 18 #5、select * from db1.user where id >= 2; 19 db.user.find({"_id":{"$gte":2,}}) 20 21 #6、select * from db1.user where id <= 2; 22 db.user.find({"_id":{"$lte":2}}) 23 24 ###################### (2) 逻辑运算 ################################### 25 26 # SQL：and，or，not 27 # MongoDB：字典中逗号分隔的多个条件是and关系，"$or"的条件放到[]内,"$not" 28 29 #1、select * from db1.user where id >= 2 and id < 4; 30 db.user.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}}) 31 32 #2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40; 33 db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}}) 34 35 #3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "alex"; 36 db.user.find({ 37 "$or":[ 38 {'_id':{"$gte":5}}, 39 {"name":"alex"} 40 ] 41 }) 42 #4、select * from db1.user where id % 2=1; 43 db.user.find({'_id':{"$mod":[2,1]}}) 44 45 #5、上题，取反 46 db.user.find({'_id':{"$not":{"$mod":[2,1]}}})
47 ###################### (3) 成员运算 ################################### 48 49 # SQL：in，not in 50 # MongoDB："$in","$nin" 51 52 #1、select * from db1.user where age in (20,30,31); 53 db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}}) 54 55 #2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao'); 56 db.user.find({"name":{"$nin":['alex','yuanhao']}}) 57 58 ###################### (4) 正则匹配 ################################### 59 60 # SQL: regexp 正则 61 # MongoDB: /正则表达/i 62 63 #1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$'; 64 db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i}) 65 66 67 ###################### (5) 取指定字段 ################################### 68 69 #1、select name,age from db1.user where id=3; 70 db.user.find({'_id':3},{''name':1,'age':1}) # name:1 表示显示名字，name:0表示不显示名字，age同理。 71 #2 db.user.find({'_id':3},{"addr":0}) 72 { "_id" : 3, "name" : "yuanhao", "age" : 30, "hobbies" : [ "music", "drink" ] } 73 74 ###################### (6) 查询数组 ################################### 75
查询格式 ：find({t条件},{需要的结果})
76 #1、查看有dancing爱好的人 77 db.user.find({'hobbies':'dancing'}) 78 79 #2、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人 80 db.user.find({ 81 'hobbies':{ 82 "$all":['dancing','tea'] 83 } 84 }) 85 86 #3、查看第4个爱好为tea的人 87 db.user.find({"hobbies.3":'tea'}) 88 89 #4、查看所有人最后两个爱好 90 db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0}) 91 92 #5、查看所有人的第2个到第3个爱好 93 db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":[1,2]},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0}) 94 95 96 ###################### (7) 排序 ################################### 97 98 # 排序:--1代表升序，-1代表降序 99 db.user.find().sort({"name":1,}) 100 db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1}) 101 102 ###################### (8) 分页 ################################### 103 104 # 分页:--limit代表取多少个document，skip代表跳过前多少个document。 105 db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2) 106 107 ###################### (9) 查询数量 ################################### 108 # 获取数量 109 db.user.count({'age':{"$gt":30}}) 110 111 --或者 112 db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count() 113 114 ###################### (10) 其它 ################################### 115 116 #1、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key 117 db.t2.insert({'a':10,'b':111}) 118 db.t2.insert({'a':20}) 119 db.t2.insert({'b':null}) 120 121 > db.t2.find({"b":null}) 122 { "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 } 123 { "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null } 124 125 #2、查找所有 126 db.user.find() #等同于db.user.find({}) 127 db.user.find().pretty() # 结构化显示 128 129 #3、查找一个，与find用法一致，只是只取匹配成功的第一个 130 db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})
3.修改文档 update
1 ############################## 1 update的语法 ############################## 2 3 update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下： 4 db.collection.update( 5 <query>, 6 <update>, 7 { 8 upsert: <boolean>, 9 multi: <boolean>, 10 writeConcern: <document> 11 } 12 ) 13 参数说明：对比update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18; 14 15 query : 相当于where条件。 16 update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...等，相当于set后面的 17 upsert : 可选，默认为false，代表如果不存在update的记录不更新也不插入，设置为true代表插入。 18 multi : 可选，默认为false，代表只更新找到的第一条记录，设为true,代表更新找到的全部记录。 19 writeConcern :可选，抛出异常的级别。 20 21 更新操作是不可分割的：若两个更新同时发送，先到达服务器的先执行，然后执行另外一个，不会破坏文档。 22 23 ############################## 2 覆盖更新 ############################## 24 25 #注意：除非是删除，否则_id是始终不会变的 26 #1 : 27 db.user.update({'age':20},{"name":"Wxx","hobbies_count":3}) 28 是用{"_id":2,"name":"Wxx","hobbies_count":3}覆盖原来的记录 29 30 #2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如 31 var obj=db.user.findOne({"_id":2}) 32 33 obj.username=obj.name+'SB' 34 obj.hobbies_count++ 35 delete obj.age 36 37 db.user.update({"_id":2},obj) 38 39 ############################## 3 局部更新 ############################## 40 41 #设置：$set 42 43 通常文档只会有一部分需要更新。可以使用原子性的更新修改器，指定对文档中的某些字段进行更新。 44 更新修改器是种特殊的键，用来指定复杂的更新操作，比如修改、增加后者删除 45 46 #1、update db1.user set name="WXX" where id = 2 47 db.user.update({'_id':2},{"$set":{"name":"WXX",}}) 48 49 #2、没有匹配成功则新增一条{"upsert":true} 50 db.user.update({'_id':6},{"$set":{"name":"egon","age":18}},{"upsert":true}) 51 52 #3、默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条} 53 db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":28}}) 54 db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":38}},{"multi":true}) 55 56 #4、修改内嵌文档，把名字为alex的人所在的地址国家改成Japan 57 db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"addr.country":"Japan"}}) 58 59 #5、把名字为alex的人的地2个爱好改成piao 60 db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"hobbies.1":"piao"}}) 61 62 #6、删除alex的爱好,$unset 63 db.user.update({'name':"alex"},{"$unset":{"hobbies":""}}) 64 65 ############################## 4 自增或自减 ############################## 66 67 #增加和减少：$inc 68 69 #1、所有人年龄增加一岁 70 db.user.update({}, 71 { 72 "$inc":{"age":1} 73 }, 74 { 75 "multi":true # 多个 ，false 一个 76 } 77 ) 78 #2、所有人年龄减少5岁 79 db.user.update({}, 80 { 81 "$inc":{"age":-5} 82 }, 83 { 84 "multi":true 85 } 86 ) 87 88 89 ############################## 5 添加删除数组内元素 ############################## 90 91 #添加删除数组内元素：$push,$pop,$pull 92 93 往数组内添加元素:$push 94 #1、为名字为yuanhao的人添加一个爱好read 95 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{"hobbies":"read"}}) 96 97 #2、为名字为yuanhao的人一次添加多个爱好tea，dancing 98 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{ 99 "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]} 100 }}) 101 102 按照位置且只能从开头或结尾删除元素：$pop 103 #3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素 104 105 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{ 106 "hobbies":1} 107 }) 108 109 #4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除 110 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{ 111 "hobbies":-1} 112 }) 113 114 #5、按照条件删除元素,："$pull" 把符合条件的统统删掉，而$pop只能从两端删 115 db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{ 116 "hobbies":"read"} 117 }, 118 { 119 "multi":true 120 } 121 ) 122 123 124 ############################## 6 避免重复添加 ############################## 125 126 #避免添加重复："$addToSet" 127 128 db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]}) 129 130 db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}}) 131 db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}}) 132 db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}}) 133 134 db.urls.update({"_id":1},{ 135 "$addToSet":{ 136 "urls":{ 137 "$each":[ 138 'http://www.baidu.com', 139 'http://www.baidu.com', 140 'http://www.xxxx.com' 141 ] 142 } 143 } 144 } 145 ) 146 147 ############################## 7 其它 ############################## 148 149 #1、了解：限制大小"$slice"，只留最后n个 150 151 db.user.update({"_id":5},{ 152 "$push":{"hobbies":{ 153 "$each":["read",'music','dancing'], # 循环 154 "$slice":-2 # 切片，最后2个 155 } 156 } 157 }) 158 159 #2、了解：排序The $sort element value must be either 1 or -1" 160 db.user.update({"_id":5},{ 161 "$push":{"hobbies":{ 162 "$each":["read",'music','dancing'], 163 "$slice":-1, 164 "$sort":-1 165 } 166 } 167 }) 168 169 #注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$eah"
4 删除文档
1 #1、删除多个中的第一个 2 db.user.deleteOne({ 'age': 8 }) 3 4 #2、删除国家为China的全部 5 db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) 6 7 #3、删除全部 8 db.user.deleteMany({})
pymongo
pymongo的基础
1、安装 ：
pip3 install pymongo
2.先启动mongo服务：
windows系统下：进入 MongoDB安装目录的bin 目录下，在该目录下打开cmd 窗口 输入：mongod.exe 后 回车，开启服务。
3. pycharm 中：
import pymongo
# 1.连接 mongodb 服务
client= pymongo.MongoClient(host='localhost',port=27017) 27017 为MongoDB 的默认端口 # 2. 连接数据库名为test ，如果该数据库不存在，则自动创建 db=client["test"] # 3. 创建集合（ 类似 表 ） 集合名为students collection=db.students student={ 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male' } # 4 插入一个文档 # result=collection.insert(student) # result=collection.insert_one(student) # print(result)
pymongo的详细操作
""" MongoDB存储 在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作，在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务，另外安装好了Python 的PyMongo库。 连接MongoDB 连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient，一般来说传入MongoDB的IP及端口即可，第一个参数为地址host， 第二个参数为端口port，端口如果不传默认是27017。 """<br> import pymongo client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)<br> """ 这样我们就可以创建一个MongoDB的连接对象了。另外MongoClient的第一个参数host还可以直接传MongoDB的连接字符串，以mongodb开头， 例如：client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')可以达到同样的连接效果。<br> """ # 指定数据库 # MongoDB中还分为一个个数据库，我们接下来的一步就是指定要操作哪个数据库，在这里我以test数据库为例进行说明，所以下一步我们 # 需要在程序中指定要使用的数据库。 db = client.test # 调用client的test属性即可返回test数据库，当然也可以这样来指定： # db = client['test'] # 两种方式是等价的。 # 指定集合 # MongoDB的每个数据库又包含了许多集合Collection，也就类似与关系型数据库中的表，下一步我们需要指定要操作的集合， # 在这里我们指定一个集合名称为students，学生集合。还是和指定数据库类似，指定集合也有两种方式。 collection = db.students # collection = db['students'] # 插入数据,接下来我们便可以进行数据插入了，对于students这个Collection，我们新建一条学生数据，以字典的形式表示： student = { 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male' } # 在这里我们指定了学生的学号、姓名、年龄和性别，然后接下来直接调用collection的insert()方法即可插入数据。 result = collection.insert(student) print(result) # 在MongoDB中，每条数据其实都有一个_id属性来唯一标识，如果没有显式指明_id，MongoDB会自动产生一个ObjectId类型的_id属性。 # insert()方法会在执行后返回的_id值。 # 运行结果： # 5932a68615c2606814c91f3d # 当然我们也可以同时插入多条数据，只需要以列表形式传递即可，示例如下： student1 = { 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male' } student2 = { 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male' } result = collection.insert([student1, student2]) print(result) # 返回的结果是对应的_id的集合，运行结果： # [ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')] # 实际上在PyMongo 3.X版本中，insert()方法官方已经不推荐使用了，当然继续使用也没有什么问题， # 官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法将插入单条和多条记录分开。 student = { 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male' } result = collection.insert_one(student) print(result) print(result.inserted_id) # 运行结果： # <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558> # 5932ab0f15c2606f0c1cf6c5 # 返回结果和insert()方法不同，这次返回的是InsertOneResult对象，我们可以调用其inserted_id属性获取_id。 # 对于insert_many()方法，我们可以将数据以列表形式传递即可，示例如下： student1 = { 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male' } student2 = { 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male' } result = collection.insert_many([student1, student2]) print(result) print(result.inserted_ids) # insert_many()方法返回的类型是InsertManyResult，调用inserted_ids属性可以获取插入数据的_id列表，运行结果： # <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558> # [ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')] # 查询，插入数据后我们可以利用find_one()或find()方法进行查询，find_one()查询得到是单个结果，find()则返回多个结果。 result = collection.find_one({'name': 'Mike'}) print(type(result)) print(result) # 在这里我们查询name为Mike的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果： # <class'dict'> # {'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'} # 可以发现它多了一个_id属性，这就是MongoDB在插入的过程中自动添加的。 # 我们也可以直接根据ObjectId来查询，这里需要使用bson库里面的ObjectId。 from bson.objectid import ObjectId result = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')}) print(result) # 其查询结果依然是字典类型，运行结果： # {' ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'} # 当然如果查询_id':结果不存在则会返回None。 # 对于多条数据的查询，我们可以使用find()方法，例如在这里查找年龄为20的数据，示例如下： results = collection.find({'age': 20}) print(results) for result in results: print(result) # 运行结果： # <pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128> # {'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'} # {'_id': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d'), 'id': '20170102', 'name': 'Kevin', 'age': 20, 'gender': 'male'} # {'_id': ObjectId('593278d815c260269d7645a8'), 'id': '20170103', 'name': 'Harden', 'age': 20, 'gender': 'male'} # 返回结果是Cursor类型，相当于一个生成器，我们需要遍历取到所有的结果，每一个结果都是字典类型。 # 如果要查询年龄大于20的数据，则写法如下： results = collection.find({'age': {'$gt': 20}}) # 在这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了，而是一个字典，其键名为比较符号$gt，意思是大于，键值为20，这样便可以查询出所有 # 年龄大于20的数据。 # 在这里将比较符号归纳如下表： """ 符号含义示例 $lt小于{'age': {'$lt': 20}} $gt大于{'age': {'$gt': 20}} $lte小于等于{'age': {'$lte': 20}} $gte大于等于{'age': {'$gte': 20}} $ne不等于{'age': {'$ne': 20}} $in在范围内{'age': {'$in': [20, 23]}} $nin不在范围内{'age': {'$nin': [20, 23]}} """ # 另外还可以进行正则匹配查询，例如查询名字以M开头的学生数据，示例如下： results = collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}}) # 在这里使用了$regex来指定正则匹配，^M.*代表以M开头的正则表达式，这样就可以查询所有符合该正则的结果。 # 在这里将一些功能符号再归类如下： """ 符号含义示例示例含义 $regex匹配正则{'name': {'$regex': '^M.*'}}name以M开头 $exists属性是否存在{'name': {'$exists': True}}name属性存在 $type类型判断{'age': {'$type': 'int'}}age的类型为int $mod数字模操作{'age': {'$mod': [5, 0]}}年龄模5余0 $text文本查询{'$text': {'$search': 'Mike'}}text类型的属性中包含Mike字符串 $where高级条件查询{'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'}自身粉丝数等于关注数 """ # 这些操作的更详细用法在可以在MongoDB官方文档找到： # https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/ # 计数 # 要统计查询结果有多少条数据，可以调用count()方法，如统计所有数据条数： count = collection.find().count() print(count) # 或者统计符合某个条件的数据： count = collection.find({'age': 20}).count() print(count) # 排序 # 可以调用sort方法，传入排序的字段及升降序标志即可，示例如下： results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) print([result['name'] for result in results]) # 运行结果： # ['Harden', 'Jordan', 'Kevin', 'Mark', 'Mike'] # 偏移,可能想只取某几个元素，在这里可以利用skip()方法偏移几个位置，比如偏移2，就忽略前2个元素，得到第三个及以后的元素。 results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2) print([result['name'] for result in results]) # 运行结果： # ['Kevin', 'Mark', 'Mike'] # 另外还可以用limit()方法指定要取的结果个数，示例如下： results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2) print([result['name'] for result in results]) # 运行结果： # ['Kevin', 'Mark'] # 如果不加limit()原本会返回三个结果，加了限制之后，会截取2个结果返回。 # 值得注意的是，在数据库数量非常庞大的时候，如千万、亿级别，最好不要使用大的偏移量来查询数据，很可能会导致内存溢出， # 可以使用类似find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}}) 这样的方法来查询，记录好上次查询的_id。 # 更新 # 对于数据更新可以使用update()方法，指定更新的条件和更新后的数据即可，例如： condition = {'name': 'Kevin'} student = collection.find_one(condition) student['age'] = 25 result = collection.update(condition, student) print(result) # 在这里我们将name为Kevin的数据的年龄进行更新，首先指定查询条件，然后将数据查询出来，修改年龄， # 之后调用update方法将原条件和修改后的数据传入，即可完成数据的更新。 # 运行结果： # {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True} # 返回结果是字典形式，ok即代表执行成功，nModified代表影响的数据条数。 # 另外update()方法其实也是官方不推荐使用的方法，在这里也分了update_one()方法和update_many()方法，用法更加严格， # 第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名，我们用示例感受一下。 condition = {'name': 'Kevin'} student = collection.find_one(condition) student['age'] = 26 result = collection.update_one(condition, {'$set': student}) print(result) print(result.matched_count, result.modified_count) # 在这里调用了update_one方法，第二个参数不能再直接传入修改后的字典，而是需要使用{'$set': student}这样的形式， # 其返回结果是UpdateResult类型，然后调用matched_count和modified_count属性分别可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。 # 运行结果： # # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678> # 1 0 # 我们再看一个例子： condition = {'age': {'$gt': 20}} result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}}) print(result) print(result.matched_count, result.modified_count) # 在这里我们指定查询条件为年龄大于20，然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}}，执行之后会讲第一条符合条件的数据年龄加1。 # 运行结果： # # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10b8874c8> # 1 1 # 可以看到匹配条数为1条，影响条数也为1条。 # 如果调用update_many()方法，则会将所有符合条件的数据都更新，示例如下： condition = {'age': {'$gt': 20}} result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}}) print(result) print(result.matched_count, result.modified_count) # 这时候匹配条数就不再为1条了，运行结果如下： # # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8> # 3 3 # 可以看到这时所有匹配到的数据都会被更新。 # 删除 # 删除操作比较简单，直接调用remove()方法指定删除的条件即可，符合条件的所有数据均会被删除，示例如下： result = collection.remove({'name': 'Kevin'}) print(result) # 运行结果： # # {'ok': 1, 'n': 1} # 另外依然存在两个新的推荐方法，delete_one()和delete_many()方法，示例如下： result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'}) print(result) print(result.deleted_count) result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}}) print(result.deleted_count) # 运行结果： # <pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8> # 1 # 4 # delete_one()即删除第一条符合条件的数据，delete_many()即删除所有符合条件的数据，返回结果是DeleteResult类型， # 可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数。 # 更多 # 另外PyMongo还提供了一些组合方法，如find_one_and_delete()、find_one_and_replace()、find_one_and_update()， # 就是查找后删除、替换、更新操作，用法与上述方法基本一致。 # 另外还可以对索引进行操作，如create_index()、create_indexes()、drop_index()等。 # 详细用法可以参见官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html
更详细操作：
官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/