京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:Python爬虫与数据挖掘
作者:Python进阶者
大家好,我是Python进阶者。
作为非关系数据库的代表--Mongo,可以说是让人又爱又恨,让人爱的是它的便捷性,让人恨的是它的配置,实在是坑多。那么今天我们就来深入剖析它吧。
pip install pymongo from pymongo import MongoClient
1.普通登录,又称游客登陆,安全等级低
MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
2.用户密码登陆,安全等级高
MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
这里连接到了用户名为hwzjj,密码为123456的用户。
为了安全,我们使用用户名和密码登陆,然后创建一个集合,不知道大家对Mongo创建集合还有没有印象,反正小编还有,废话不多说,先创建两个集合。
db.createCollection(name='student',option={capped:true,autoIndexId:true,size:100,max:1000}) db.createCollection(name='teacher',option={capped:true,autoIndexId:true,size:200,max:2000})
这样就创建了一student和teacher的集合了。然后我们再来显示一下所有的集合名:
show collections;
然后我们往集合里插入数据,在Mongo中是这样插入的:
可以看到我们成功插入了两条数据,接下来我们利用Python来插入数据。
1.直接使用创建好的集合插入数据
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw') 连接数据库
db=client['hw'] 选择数据库hw
coll=db['student'] 选择集合
res={'id':'0003','name':'任性','age':43}
first=coll.insert_one(res) 将数据插入到集合中 print(first.inserted_id) 打印插入数据的id(每个插入数据都会有)
2.自己创建集合插入数据
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
db=client['hw']
db.create_collection('teacher') 创建集合
res={'id':'0001','name':'boy','age':36}
last=db.student.insert_one(res) 插入数据 print(last.inserted_id) 打印id
3.插入多条数据
import random
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
db=client['hw']
coll=db['student'] def get(): for y in range(100000):
data={'id':y,'name':'user--'+str(y),'age':random.choice(range(100))} yield data for y in get():
coll.insert(y)
同样是插入十万个数据, 不过数据却是比Mysql慢一点,可自行测试。
注:执行插入操作时,Insert最多可插入四条同样的记录。
仍旧是先要获取集合,然后对集合中的内容进行修改。
1.更新匹配到的第一条数据
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
db=client['hw']
coll=db['student']
coll.update_one({'name':'user--10'},{'$set':{'name':'用户已注销'}}) 更新匹配到的第一条数据
2.更新匹配到的所有数据
我们创建四个一样的数据,将程序执行四次即可:
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
db=client['hw']
coll=db['student']
coll.insert({'id':'111','name':'hw','age':43})
可以看到生成了四个同样的记录,当然了,只能生成最多4条记录。然后我们全部将它们数据修改。
coll.update({'name':'hw'},{'$set':{'name':'用户已注册'}})
1.删除所有符合条件的数据
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
db=client['hw']
coll=db['student']
coll.insert({'id':'111','name':'hw','age':43}) 插入数据
coll.remove({'name':'hw'}) 删除所有name 为hw的数据,注意不要以id为条件来删除,会报错
coll.delete_many({'name':'hw'}) 跟上者功能一样
2.删除所有符合条件的第一条数据
from pymongo import MongoClient
client=MongoClient('mongodb://hwzjj:123456@localhost:27017/hw')
db=client['hw']
coll=db['student']
coll.insert({'id':'111','name':'hw','age':43})
coll.delete_one({'name':'hw'}) 删除符合条件的第一条数据
1.查询符合条件的第一条数据
2.查询符合条件的所有数据
3.查找后删除
4.查找后替换
5.查找后更新
6.统计符合条件的记录数量
coll.find().count() # 记录符合条件的数量
7.符合条件的数据的排序
coll.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) # 升序排序 DESCENDING 降序排序
8.符合条件数量中跳过
coll.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(1) # 跳过一个记录
9.限制符合条件输出数量
coll.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).limit(2) # 输出两个符合条件的记录
10.通过Id来查找
每个插入的数据都会生成一个id,貌似被加密了,前面我们已经和它打过交道了,下面来看下它的使用。
from bson.objectid import ObjectId
find_one({'_id': ObjectId(id_name)})
1.创建索引
可以看到有两个索引,一个是Mongo自动创建的在id上的索引,另一个是刚刚创建在name上的索引。
2.获取索引
for y in coll.list_indexes(): # 获取所有索引 print(y)
3.删除索引
可以看到刚刚的索引name已经被删除了,而且只有一条数据了,那么有人就问了,为何不把_id一起删除,很抱歉,这个是删不了的。
通过本章对Pymongo的学习,相信你已经可以胜任日常一些开发了,Pymongo中还有很多值得学习的地方,值得你去推敲,在这里就不一一列举了,希望本文能带大家零基础毫无压力入门Pymongo。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05