前言

回顾之前讲了python语法编程 ，必修入门基础和网络编程，多线程/多进程/协程等方面的内容，昨天和今天讲到了数据库编程篇MySQL，Redis今天第三篇MongoDB篇，前面没看的也不用往前翻，系列文已经整理好了：

「1.跟我一起从零开始学python（一）编程语法必修」

「2.跟我一起从零开始学python（二）网络编程」

「3.跟我一起从零开始学python（三）多线程/多进程/协程」

「4.跟我一起从零开始学python（四）数据库编程：MySQL数据库」

「5.跟我一起从零开始学python（五）数据库编程：Redis数据库」

「本篇讲：python数据库编程：MongoDB数据库」

本系列文根据以下学习路线展开讲述，由于内容较多，：

「从零开始学python到高级进阶路线图」

Python源码+教程+资料

「适用于零基础学习和进阶人群的python资源：」

「① 腾讯认证python完整项目实战教程笔记PDF」

「② 十几个大厂python面试专题PDF」

「③ python全套视频教程（零基础-高级进阶JS逆向）」

「④ 百个项目实战+源码+笔记」

「⑤ 编程语法-机器学习-全栈开发-数据分析-爬虫-APP逆向等全套项目+文档」

「⑥ 交流学习」

「⑦ 想要兼职接单」

❝「下章讲：机器学习模块」

一丶MongoDB简单介绍

Python MongoDB是一种非关系型数据库，也被称为NoSQL数据库。旨在提供高性能、高可用性和可扩展性的数据存储解决方案。Python MongoDB使用JSON格式存储数据，这使得它非常适合处理大量非结构化数据。

「Python MongoDB的主要特点包括」：

「高性能」：Python MongoDB使用内存映射技术，可以快速读取和写入数据。「高可用性」：Python MongoDB支持主从复制和分片技术，可以保证数据的可靠性和可用性。「可扩展性」：Python MongoDB可以轻松地扩展到多个节点，以满足不断增长的数据需求。「灵活性」：Python MongoDB支持动态模式，可以根据需要随时更改数据结构。「易用性」：Python MongoDB提供了简单易用的API，可以轻松地进行数据操作。

Python MongoDB的安装非常简单，只需要使用pip命令即可安装。安装完成后，可以使用pymongo库来连接和操作MongoDB数据库。

Python MongoDB的应用场景非常广泛，特别是在大数据处理和实时数据分析方面。它可以用于存储日志数据、社交媒体数据、物联网数据等各种类型的非结构化数据。同时，Python MongoDB也可以与其他数据存储解决方案（如关系型数据库）进行集成，以满足不同的数据处理需求。

总之，Python MongoDB是一种高性能、高可用性和可扩展性的数据存储解决方案，可以帮助开发人员轻松地处理大量非结构化数据。

二丶关于database的基础命令

MongoDB是一种非关系型数据库，它使用文档存储数据，而不是使用表格。Python是一种流行的编程语言，它可以与MongoDB数据库进行交互。在Python中，我们可以使用PyMongo库来连接和操作MongoDB数据库。

在MongoDB中，我们可以使用以下基础命令来管理数据库：

「创建数据库」

在MongoDB中，我们可以使用use命令来创建一个新的数据库。例如，要创建一个名为mydatabase的数据库，我们可以使用以下命令：

use mydatabase

如果数据库不存在，则MongoDB将创建一个新的数据库。如果数据库已经存在，则MongoDB将返回该数据库的引用。

「显示数据库」

要显示MongoDB中所有的数据库，我们可以使用以下命令：

show dbs

这将列出MongoDB中所有的数据库。

「删除数据库」

要删除MongoDB中的数据库，我们可以使用以下命令：

db.dropDatabase()

这将删除当前选定的数据库。

「切换数据库」

要切换到MongoDB中的另一个数据库，我们可以使用以下命令：

use anotherdatabase

这将切换到名为anotherdatabase的数据库。

「显示当前数据库」

要显示当前选定的数据库，我们可以使用以下命令：

db

这将返回当前选定的数据库的引用。

总之，Python与MongoDB数据库的交互非常方便，可以使用PyMongo库来连接和操作MongoDB数据库。在Python中，我们可以使用基础命令来管理数据库，例如创建、显示、删除和切换数据库。

三丶关于集合的基础命令

Python MongoDB数据库关于集合的基础命令

在Python中使用MongoDB数据库时，集合是MongoDB中的一个重要概念。集合类似于关系型数据库中的表，但是MongoDB是一个文档型数据库，因此集合中存储的是文档。

「以下是Python MongoDB数据库关于集合的基础命令」：

「创建集合」

要创建一个集合，可以使用MongoDB的db.create_collection()方法。在Python中，可以使用pymongo库中的Collection类的insert_one()方法来创建集合。

import pymongo# 连接MongoDB数据库client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")# 创建一个名为mycollection的集合mydb = client["mydatabase"]mycol = mydb["mycollection"]

「插入文档」

要向集合中插入文档，可以使用MongoDB的db.collection.insert()方法。在Python中，可以使用pymongo库中的Collection类的insert_one()方法来插入文档。

import pymongo# 连接MongoDB数据库client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")# 获取mycollection集合mydb = client["mydatabase"]mycol = mydb["mycollection"]# 插入一条文档mydict = { "name": "John", "address": "Highway 37" }x = mycol.insert_one(mydict)

「查询文档」

要查询集合中的文档，可以使用MongoDB的db.collection.find()方法。在Python中，可以使用pymongo库中的Collection类的find()方法来查询文档。

import pymongo# 连接MongoDB数据库client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")# 获取mycollection集合mydb = client["mydatabase"]mycol = mydb["mycollection"]# 查询所有文档for x in mycol.find():  print(x)

「更新文档」

要更新集合中的文档，可以使用MongoDB的db.collection.update()方法。在Python中，可以使用pymongo库中的Collection类的update_one()方法来更新文档。

import pymongo# 连接MongoDB数据库client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")# 获取mycollection集合mydb = client["mydatabase"]mycol = mydb["mycollection"]# 更新一条文档myquery = { "address": "Highway 37" }newvalues = { "$set": { "address": "Park Lane 38" } }mycol.update_one(myquery, newvalues)

「删除文档」

要删除集合中的文档，可以使用MongoDB的db.collection.remove()方法。在Python中，可以使用pymongo库中的Collection类的delete_one()方法来删除文档。

import pymongo# 连接MongoDB数据库client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")# 获取mycollection集合mydb = client["mydatabase"]mycol = mydb["mycollection"]# 删除一条文档myquery = { "address": "Park Lane 38" }mycol.delete_one(myquery)

四丶数据类型

「MongoDB数据库支持以下数据类型」：

String（字符串）：存储文本数据，最常用的数据类型。Integer（整型）：存储整数。Boolean（布尔型）：存储布尔值（true/false）。Double（双精度浮点型）：存储浮点数。Min/Max keys（最小值/最大值）：用于比较值的最小值和最大值。Arrays（数组）：用于存储数组或列表。Timestamp（时间戳）：记录文档修改或添加的时间。Object（对象）：用于嵌入式文档。Null（空值）：用于表示空值或不存在的字段。Symbol（符号）：类似于字符串，但是用于特定的上下文环境。Date（日期）：用于存储日期和时间。Object ID（对象ID）：用于唯一标识文档。Binary data（二进制数据）：用于存储二进制数据，如图片、音频等。Code（代码）：用于存储JavaScript代码。Regular expression（正则表达式）：用于存储正则表达式。

五丶数据操作

Python中操作MongoDB数据库的方式有多种，可以使用官方提供的pymongo库，也可以使用第三方库mongoengine等。

以下是pymongo库的基本数据操作：

「连接数据库」

import pymongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')db = client['testdb']

「插入数据」

collection = db['testcollection']data = {'name': 'Tom', 'age': 18}collection.insert_one(data)

「查询数据」

# 查询所有数据result = collection.find()for item in result:    print(item)# 查询指定条件的数据result = collection.find({'name': 'Tom'})for item in result:    print(item)

「更新数据」

# 更新一条数据collection.update_one({'name': 'Tom'}, {'$set': {'age': 20}})# 更新多条数据collection.update_many({'name': 'Tom'}, {'$set': {'age': 20}})

「删除数据」

# 删除一条数据collection.delete_one({'name': 'Tom'})# 删除多条数据collection.delete_many({'name': 'Tom'})

「聚合操作」

# 统计数据总数count = collection.count_documents({})# 按条件分组统计result = collection.aggregate([    {'$group': {'_id': '$name', 'count': {'$sum': 1}}}])for item in result:    print(item)

以上是pymongo库的基本数据操作，其他库的操作方式也类似

六丶数据的备份与恢复

Python中备份和恢复MongoDB数据库可以使用mongodump和mongorestore命令，也可以使用pymongo库中的函数进行操作。

「使用mongodump和mongorestore命令备份和恢复MongoDB数据库」

备份MongoDB数据库：

mongodump --host <host> --port <port> --db <database> --out <backup_directory>

其中，是MongoDB服务器的IP地址或主机名，是MongoDB服务器的端口号，默认为27017，是要备份的数据库名称，<backup_directory>是备份文件存放的目录。

恢复MongoDB数据库：

mongorestore --host <host> --port <port> --db <database> <backup_directory>

其中，、、和<backup_directory>的含义与备份命令相同。

「使用pymongo库备份和恢复MongoDB数据库」

备份MongoDB数据库：

import pymongoimport datetimeclient = pymongo.MongoClient("<mongodb_uri>")db = client["<database>"]collection = db["<collection>"]backup = collection.find()with open("<backup_file>", "w") as f:    for doc in backup:        f.write(str(doc) + "\n")

其中，<mongodb_uri>是MongoDB服务器的URI，和是要备份的数据库和集合名称，<backup_file>是备份文件的路径。

恢复MongoDB数据库：

import pymongoclient = pymongo.MongoClient("<mongodb_uri>")db = client["<database>"]collection = db["<collection>"]with open("<backup_file>", "r") as f:    for line in f:        doc = eval(line.strip())        collection.insert_one(doc)

其中，<mongodb_uri>、、和<backup_file>的含义与备份命令相同。注意，这种方法只适用于备份和恢复小型数据库，对于大型数据库，建议使用mongodump和mongorestore命令进行操作。

七丶聚合操作

MongoDB的聚合操作是指将多个文档进行分组、筛选、排序、计算等操作，以生成新的文档集合的过程。Python中可以使用pymongo库来进行MongoDB的聚合操作。

以下是一个简单的聚合操作示例，假设我们有一个名为students的集合，其中包含每个学生的姓名、年龄和成绩：

from pymongo import MongoClientclient = MongoClient()db = client['test']collection = db['students']pipeline = [    {"$group": {"_id": "$age", "avg_score": {"$avg": "$score"}}},    {"$sort": {"_id": 1}}]result = collection.aggregate(pipeline)for doc in result:    print(doc)

上述代码中，我们使用了MongoDB的group和group和avg操作符来计算每个年龄段的平均成绩，并使用$sort操作符按年龄升序排序。最终的结果将会是一个包含每个年龄段平均成绩的文档集合。

除了group和group和avg操作符外，MongoDB还提供了许多其他的聚合操作符，如match、match、project、sort、sort、limit等，可以根据具体需求进行组合使用。

八丶索引

MongoDB中的索引是用于提高查询性能的一种数据结构。在MongoDB中，可以使用多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、全文索引等。

以下是使用Python操作MongoDB索引的示例：

「创建单字段索引」

from pymongo import MongoClientclient = MongoClient()db = client.test_databasecollection = db.test_collection# 创建单字段索引collection.create_index("name")# 查询是否创建成功print(collection.index_information())

「创建复合索引」

from pymongo import MongoClientclient = MongoClient()db = client.test_databasecollection = db.test_collection# 创建复合索引collection.create_index([("name", 1), ("age", -1)])# 查询是否创建成功print(collection.index_information())

「创建全文索引」

from pymongo import MongoClientclient = MongoClient()db = client.test_databasecollection = db.test_collection# 创建全文索引collection.create_index([("content", "text")])# 查询是否创建成功print(collection.index_information())

「查询使用索引」

from pymongo import MongoClientclient = MongoClient()db = client.test_databasecollection = db.test_collection# 查询使用索引result = collection.find({"name": "Tom"}).explain()["executionStats"]print(result)

以上是Python操作MongoDB索引的示例，可以根据实际需求选择不同类型的索引来提高查询性能。

九丶pymongo的操作

Python中操作MongoDB数据库需要使用pymongo库，以下是pymongo库的常用操作：

「连接MongoDB数据库」

import pymongoclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

「选择数据库」

db = client['database_name']

「选择集合」

collection = db['collection_name']

「插入文档」

data = {'name': 'John', 'age': 25}collection.insert_one(data)

「查询文档」

result = collection.find_one({'name': 'John'})

「更新文档」

collection.update_one({'name': 'John'}, {'$set': {'age': 30}})

「删除文档」

collection.delete_one({'name': 'John'})

「查询多个文档」

results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})for result in results:    print(result)

以上是pymongo库的常用操作，可以根据实际需求进行调用。

本系列文根据以下学习路线展开讲述，由于内容较多，：

「从零开始学python到高级进阶路线图」

Python源码+教程+资料文档

❝「适用于零基础学习和进阶人群的python资源：」

「① 腾讯认证python完整项目实战教程笔记PDF」

「② 十几个大厂python面试专题PDF」

「③ python全套视频教程（零基础-高级进阶JS逆向）」

「④ 百个项目实战+源码+笔记」

「⑤ 编程语法-机器学习-全栈开发-数据分析-爬虫-APP逆向等全套项目+文档」

「⑥ 交流学习」

「⑦ 想要兼职接单」

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「下章讲：机器学习模块」

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