ISEE小语
做人要谦虚，多听听别人的意见，然后记录下来，看看是谁对你有意见。
MongoDB是一个基于文档存储的NoSQL数据库，由MongoDB Inc.维护和支持。与传统的关系型数据库相比，MongoDB提供了高性能、高可用性和易扩展性的特点。
通过Python操作MongoDB也是比较常见的操作，本次分享Python对MongoDB数据库的增、删、改、查的基本操作。并做独立的封装，方便日常的调用。
环境：
| IDE | Pycharm |
| Python | 3.9.16 |
| 三方库 | pymongo==4.6.1 |
导入：
from pymongo import MongoClient一、连接到数据库
创建新数据库my_database，并创建一个users集合。
MongoDB中的数据库实际上是在第一次向其写入文档时创建的。即，如果数据库my_database不存在，那么在下面增加文档的时候自动创建。
# 连接到MongoDB@propertydef connect(self):client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')db = client['my_database']collection = db['users']return client, collection
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二、关闭连接
关闭连接
# 关闭连接def connect_close(client):client.close()
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注：在大多数情况下，这不是必需的，因为Python脚本运行完毕，MongoDB客户端实例会在脚本结束时自动关闭连接。但为了在脚本运行过程中显式关闭数据库连接，这里可以在每次执行的时候进行关闭。
三、插入【insert】
为了方便，我们将插入分为单文档插入和批量插入
# 单文档插入def insert_one(self, data: dict):client, collection = self.connecttry:result = collection.insert_one(data)return result.inserted_idexcept DuplicateKeyError as e:return Nonefinally:self.connect_close(client)# 批量插入def insert_many(self, data: list):client, collection = self.connecttry:result = collection.insert_many(data)return result.inserted_idsexcept DuplicateKeyError as e:return Nonefinally:self.connect_close(client)
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调用执行：
# 单文档插入user = {"name": "John", "age": 19, "sex": "man", "is_login": True}result = mongo.insert_one(user)print(result)# 批量插入users = [{"name": "Tom", "age": 21, "sex": "man", "is_login": False},{"name": "Sandy", "age": 18, "sex": "woman", "is_login": True},{"name": "Lily", "age": 23, "sex": "woman", "is_login": True}]result = mongo.insert_many(users)print(result)
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结果：
四、更新【update】
为了方便，我们将更新分为单文档更新和批量更新
# 单文档更新def update_one(self, conditions: dict, set_value: dict):client, collection = self.connecttry:result = collection.update_one(conditions,{"$set": set_value})return result.matched_countexcept DuplicateKeyError as e:return Nonefinally:self.connect_close(client)# 批量更新def update_many(self, conditions: dict, set_value: dict):client, collection = self.connecttry:result = collection.update_many(conditions,{"$set": set_value})return result.matched_countexcept DuplicateKeyError as e:return Nonefinally:self.connect_close(client)
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调用执行：
# 单文档更新condition = {"name": "John"}set_value = {"age": 27, "is_login": False}result = mongo.update_one(condition, set_value)print(f"成功更新 {result} 位用户！")# 批量文档更新condition = {"sex": "woman"}set_value = {"age": 20, "is_login": False}result = mongo.update_many(condition, set_value)print(f"成功更新 {result} 位用户！")
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结果：
五、查询【find】
为了方便，我们将分为单文档查询、多文档查询
# 查询单文档def find_one(self, conditions: dict):client, collection = self.connectresult = collection.find_one(conditions)return result# 查询多文档def find(self, conditions: dict):client, collection = self.connectresult = collection.find(conditions)return result
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调用执行：
1. 查询单文档
查询name为John的数据，如果多个名叫John的人，也只会显示第一条数据
# 查询单文档result = mongo.find_one({"name": "John"})print(result)
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结果：
2. 查询多文档
查询性别sex为man的数据，只以符合条件，就会查出所有
# 查询多文档result = mongo.find({"sex": "man"})for r in result:print(r)
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结果：
3. 查询多文档，并排序
查询性别sex为man的数据，只以符合条件，就会查出所有，并且根据age排序
# 查询排序result = mongo.find({"sex": "man"})for r in result.sort('age'):print(r)
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结果：
4. 查询多文档，并取第一条
查询性别sex为man的数据，只以符合条件，就会查出所有，并且取第一条
# 查询第一条result = mongo.find({"sex": "man"})for r in result.limit(1):print(r)
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结果：
5. 查询多文档，排序后并取第一条
查询性别sex为man的数据，只以符合条件，就会查出所有，并且根据age排序后取第一条
# 组合使用，查询排序后取第一条result = mongo.find({"sex": "man"})for r in result.sort('age').limit(1):print(r)
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结果：
六、删除【delete】
为了方便，我们将分为单文档删除 和 批量删除
# 单文档删除def delete_one(self, conditions):client, collection = self.connectresult = collection.delete_one(conditions)self.connect_close(client)return result.deleted_count# 批量文档删除def delete_many(self, conditions):client, collection = self.connectresult = collection.delete_many(conditions)self.connect_close(client)return result.deleted_count
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调用执行：
1. 删除姓名name为John的用户
# 删除单文档result = mongo.delete_one({"name": "John"})print(f"成功删除 {result} 位用户！")
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结果：
2. 删除年龄age为20的用户
# 删除多文档result = mongo.delete_many({"age": 20})print(f"成功删除 {result} 位用户！")
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结果：
七、总结
以上查、删、改的条件conditions，就像是Mysql中Sql语句的where条件，可以根据实际情况自定义。
注意每个方法中参数的格式，除了批量插入insert_many的data传入是list形式，其他的都是字典。
小栈整体封装了一下，方便使用：
有需求的朋友可自取哟
获取：后台回复"MongoDB"即可！
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