Python pymongo模块用法示例
本文实例讲述了Python pymongo模块用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
MongoDB优点
MongoDB是一个为当代web应用而生的noSQL数据库，它有如下优点：
1、文档型存储。可以把关系型数据库的表理解为一个电子表格，列表示字段，每行的记录其实是按照列的字段顺序排列的值得元组。而存储在MongoDB中的文档被存储为键-值对的形式，值却可以是任意类型且可以嵌套。之前在用关系型数据库的时候，我们把产品信息打散到不同的表中，要通过关系表或者使用join拼接成复杂的SQL语句的方式才能获得需要的数据。现在我们可以更多地把产品信息放在一起，也不需要提前预定产品信息的模式。多好。
2、使用高效的二进制BSON作为数据存储，BSON是一个类JSON的格式，选择BSON可以提供更快的遍历速度，提供比JSON更多地内置数据类型。
3、自带高可用及分区的解决方案。
4、基于文档的富查询语言。MongoDB支持动态查询，支持非常多的查询方式，并且可以对文档中的属性建立索引。
5、内置聚合工具。可以通过MapReduce等方式进行复杂的统计和并行计算。
6、MongoDB在3.0 之后增加了高性能，可伸缩，支持压缩文档级锁的数据存储引擎（WiredTiger）,官方的性能测试显示，使用新的存储引擎后带来4~7倍的性能提升哦。
安装MongoDB的python 驱动：
pip install pymongo
下面是一些操作例子：
# coding=utf-8
import random
import pymongo
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
client.drop_database('test') # 保证之前没有数据， 删除名为test的数据库
db = client.test # 使用test这个数据库
coll = db.coll # 使用coll这个集合
# 插入单条
rs = coll.insert_one({'a': 1, 'b': 2})
object_id = rs.inserted_id
print rs.inserted_id # 打印插入的对象id
# 插入多条
rs = coll.insert_many([{'a': random.randint(1, 10), 'b': 10}
for _ in range(10)])
print rs.inserted_ids # 打印插入的对象id列表
# 查询单条（符合的第一条）
print coll.find_one({'a': 1, 'b': 2})
# 集合当前全部文档数
print coll.count()
cursor = coll.find({'a': {'$lte': 1}}) # 查询结果是一个游标
print cursor.count() # 符合查询的文档数
for r in cursor:
print r, r['b'] # 打印符合查询的文档内容， 以及其中b键的值
# 注意， 这个循环只能进行一次. 如果想再获得需要重新find或者使用list(cursor)把结果存起来
# 对查询结果排序
print list(coll.find({'a': {'$lte': 1}}).sort([('b', -1)]))
# -1也可以表示为pymongo.DESCENDING
# 对查询结果可以限制返回文档数， 控制跳过的结果数
print coll.find({'b': {'$gt': 1}}).limit(1).skip(1).next() # next相当于find_one
# 找到后更新， 下面例子第一个参数是过滤条件， 第二个参数是要更新的操作（设置b为3， a自增长1）
# upsert为True表示找不到会创建一个,也就是get_or_create
rs = coll.find_one_and_update({'a': 1, 'b': 2},
{'$set': {'b': 3}, '$inc': {'a': 1}},
upsert=False)
print rs # 返回更新前的文档
# 同样的还有find_one_and_replace和find_one_and_delete
print list(coll.find({'a': 2, 'b': 3})) # 上述文档已经被更新为这个文档
coll.find_one_and_update({'a': 1, 'b': 2},
{'$set': {'b': 3}, '$inc': {'a': 1}},
upsert=True) # 虽然没有符合{'a': 1, 'b': 2}的记录，但是会新建一个
print coll.find({'a': 2, 'b': 3}).count() # 发现现在有2条文档记录了
# 删除单个文档
coll.delete_one({'a': 2, 'b': 3})
# 一次性删除多个文档
rs = coll.delete_many({'a': 2, 'b': 3})
# 如果没有符合的条目也不会提示， 但是可以通过rs.deleted_count获得删除的数量
print rs.deleted_count
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。