python连接、操作mongodb数据库的方法实例详解

yipeiwu_com6年前Python基础

本文实例讲述了python连接、操作mongodb数据库的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

数据库连接

from pymongo import MongoClient
import pandas as pd
#建立MongoDB数据库连接
client = MongoClient('162.23.167.36',27101)#或MongoClient("mongodb://162.23.167.36:27101/")
#连接所需数据库,testDatabase为数据库名:
db=client.testDatabase
#连接所用集合,也就是我们通常所说的表,testTable为表名
collection=db.testTable

查询前几条

dataSet=collection.find().limit(3)
for item in dataSet:
  print(item)

无条件查询全部

dataSet=collection.find()
for item in dataSet:
  print(item)

按AND条件查询全部

#查询cpu使用率大于等于10且内存使用率大于等于10的所有字段数据
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}})
for item in dataSet:
  print(item)

按AND条件查询指定字段数据

#查询cpu使用率大于等于10且内存使用率大于等于10的数据,字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
  print(item)
#查询cpu使用率等于0且内存使用率等于0的数据,字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"cpu":0,"mem":0}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
  print(item)

按OR条件查询指定字段数据

#查询cpu使用率大于等于10或者内存使用率大于等于10的数据,字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":{"$gte":10}},{"mem":{"$gte":10}}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
  print(item)
#查询cpu使用率等于10或者内存使用率等于10的数据,字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":10},{"mem":10}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
  print(item)

mongodb的条件操作符

#  > - $gt
#  < - $lt
#  >= - $gte
#  <= - $lte

排序

#单列升序排序查询,,1 为升序,-1为降序
dataSet=collection.find().sort([("cpu",1)])
for item in dataSet:
  print(item)
#多列排序查询
dataSet=collection.find().sort([('did',pymongo.ASCENDING),('cpu',pymongo.DESCENDING)])
for item in dataSet:
  print(item)

查询结果写入excel

#查询cpu使用率大于等于10且内存使用率大于等于10的数据,字段只显示did、ts、cpu、mem,查询结果写入excel
import pandas as pd
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
did,ts,cpu,mem=[],[],[],[]
for item in dataSet:
  did.append(item["did"])
  ts.append(item["ts"])
  cpu.append(item["cpu"])
  mem.append(item["mem"])
df=pd.DataFrame({"did":did,"ts":ts,"cpu":cpu,"mem":mem})
df.to_excel("C:/Users/Desktop/设备cpu内存数据.xlsx")

跳行查询

#下面表示跳过两条数据后读取数据
dataSet=collection.find().skip(2)
for item in dataSet:
  print(item)

去重

#查询cpu使用率大于20、did不重复的数据
dataSet=collection.distinct("did",{"cpu":{$gt:20}})
for item in dataSet:
  print(item)
#等同mysql的select distinct(did) from user where cpu>20

参考:

操作mongodb更详细说明/post/169726.htm

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python常见数据库操作技巧汇总》、《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

相关文章

python实现log日志的示例代码

源代码: # coding=utf-8 import logging import os import time LEVELS={'debug':logging.DEBUG,\...

python如何统计序列中元素

本文实例为大家分享了python统计序列中元素的具体代码,供大家参考,具体内容如下 问题1:        随机数列[12,5...

Python将字符串常量转化为变量方法总结

前几天,我们Python猫交流学习群 里的 M 同学提了个问题。这个问题挺有意思,经初次讨论,我们认为它无解。 然而,我认为它很有价值,应该继续思考怎么解决,所以就在私密的知识星球上记录...

Scrapy-Redis结合POST请求获取数据的方法示例

前言 通常我们在一个站站点进行采集的时候,如果是小站的话 我们使用scrapy本身就可以满足。 但是如果在面对一些比较大型的站点的时候,单个scrapy就显得力不从心了。 要是我们能够多...

Python中如何使用if语句处理列表实例代码

Python中如何使用if语句处理列表实例代码

前言 每条if语句的核心都是一个值为True或False的表达式,这种表达式被称为条件测试。Python根据条件测试的值为True还是False来决定是否执行if语句中的代码。条件测试为...