这里将一些功能符号再归类为下表。
符号 | 含义 | 示例 | 示例含义 |
---|---|---|---|
$regex | 匹配正则表达式 | {'name': {'$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 |
7. 计数
要统计查询结果有多少条数据,可以调用count()
方法。比如,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)
运行结果是一个数值,即符合条件的数据条数。
8. 排序
排序时,直接调用sort()
方法,并在其中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])
运行结果如下:
['Harden', 'Jordan', 'Kevin', 'Mark', 'Mike']
这里我们调用pymongo.ASCENDING
指定升序。如果要降序排列,可以传入pymongo.DESCENDING
。
9. 偏移
在某些情况下,我们可能想只取某几个元素,这时可以利用skip()
方法偏移几个位置,比如偏移2,就忽略前两个元素,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])
运行结果如下:
['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])
运行结果如下:
['Kevin', 'Mark']
如果不使用limit()
方法,原本会返回三个结果,加了限制后,会截取两个结果返回。
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,因为这样很可能导致内存溢出。此时可以使用类似如下操作来查询:
from bson.objectid import ObjectId collection.find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}})
这时需要记录好上次查询的_id
。
10. 更新
对于数据更新,我们可以使用update()
方法,指定更新的条件和更新后的数据即可。例如:
condition = {'name': 'Kevin'} student = collection.find_one(condition) student['age'] = 25 result = collection.update(condition, student) print(result)
这里我们要更新name
为Kevin
的数据的年龄:首先指定查询条件,然后将数据查询出来,修改年龄后调用update()
方法将原条件和修改后的数据传入。
运行结果如下:
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}
返回结果是字典形式,ok
代表执行成功,nModified
代表影响的数据条数。
另外,我们也可以使用$set
操作符对数据进行更新,代码如下:
result = collection.update(condition, {'$set': student})
这样可以只更新student
字典内存在的字段。如果原先还有其他字段,则不会更新,也不会删除。而如果不用$set
的话,则会把之前的数据全部用student
字典替换;如果原本存在其他字段,则会被删除。
另外,update()
方法其实也是官方不推荐使用的方法。这里也分为update_one()
方法和update_many()
方法,用法更加严格,它们的第二个参数需要使用$
类型操作符作为字典的键名,示例如下:
condition = {'name': 'Kevin'} student = collection.find_one(condition) student['age'] = 26 result = collection.update_one(condition, {'$set': student}) print(result) print(result.matched_count, result.modified_count)
这里调用了update_one()
方法,第二个参数不能再直接传入修改后的字典,而是需要使用{'$set': student}
这样的形式,其返回结果是UpdateResult
类型。然后分别调用matched_count
和modified_count
属性,可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。
运行结果如下:
<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)
这里指定查询条件为年龄大于20,然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}}
,也就是年龄加1,执行之后会将第一条符合条件的数据年龄加1。
运行结果如下:
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10b8874c8> 1 1
可以看到匹配条数为1条,影响条数也为1条。
如果调用update_many()
方法,则会将所有符合条件的数据都更新,示例如下:
condition = {'age': {'$gt': 20}} result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}}) print(result) print(result.matched_count, result.modified_count)
这时匹配条数就不再为1条了,运行结果如下:
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8> 3 3
可以看到,这时所有匹配到的数据都会被更新。
11. 删除
删除操作比较简单,直接调用remove()
方法指定删除的条件即可,此时符合条件的所有数据均会被删除。示例如下:
result = collection.remove({'name': 'Kevin'}) print(result)
运行结果如下:
{'ok': 1, 'n': 1}
另外,这里依然存在两个新的推荐方法——delete_one()
和delete_many()
。示例如下:
result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'}) print(result) print(result.deleted_count) result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}}) print(result.deleted_count)
运行结果如下:
<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。它们的返回结果都是DeleteResult
类型,可以调用deleted_count
属性获取删除的数据条数。
12. 其他操作
另外,PyMongo还提供了一些组合方法,如find_one_and_delete()
、find_one_and_replace()
和find_one_and_update()
,它们是查找后删除、替换和更新操作,其用法与上述方法基本一致。
另外,还可以对索引进行操作,相关方法有create_index()
、create_indexes()
和drop_index()
等。
到此这篇关于深入了解Python如何操作MongoDB的文章就介绍到这了,更多相关Python操作MongoDB内容请搜索