MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一,使用的数据类型 BSON(类似 JSON)。
MongoDB 数据库安装与介绍可以查看我们的 MongoDB 教程。


PyMongo

Python 要连接 MongoDB 需要 MongoDB 驱动,这里我们使用 PyMongo 驱动来连接。

pip 安装

pip 是一个通用的 Python 包管理工具,提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
安装 pymongo:
$ python3 -m pip3 install pymongo
也可以指定安装的版本:
$ python3 -m pip3 install pymongo==3.5.1
更新 pymongo 命令:
$ python3 -m pip3 install —upgrade pymongo

easy_install 安装

旧版的 Python 可以使用 easy_install 来安装,easy_install 也是 Python 包管理工具。
$ python -m easy_install pymongo
更新 pymongo 命令:
$ python -m easy_install -U pymongo

测试 PyMongo

接下来我们可以创建一个测试文件 demo_test_mongodb.py,代码如下:

demo_test_mongodb.py 文件代码:

!/usr/bin/python3importpymongo
执行以上代码文件,如果没有出现错误,表示安装成功。


创建数据库

创建一个数据库

创建数据库需要使用 MongoClient 对象,并且指定连接的 URL 地址和要创建的数据库名。
如下实例中,我们创建的数据库 runoobdb :

实例

!/usr/bin/python3importpymongomyclient = pymongo.MongoClient(“mongodb://localhost:27017/“)mydb = myclient[“runoobdb”]
注意: 在 MongoDB 中,数据库只有在内容插入后才会创建! 就是说,数据库创建后要创建集合(数据表)并插入一个文档(记录),数据库才会真正创建。

判断数据库是否已存在

我们可以读取 MongoDB 中的所有数据库,并判断指定的数据库是否存在:

实例

!/usr/bin/python3importpymongomyclient = pymongo.MongoClient(‘mongodb://localhost:27017/‘)dblist = myclient.listdatabase_names()# dblist = myclient.database_names() if”runoobdb”indblist: print(“数据库已存在!”)
注意:databasenames 在最新版本的 Python 中已废弃,Python3.7+ 之后的版本改为了 list_database_names()。


创建集合

MongoDB 中的集合类似 SQL 的表。

创建一个集合

MongoDB 使用数据库对象来创建集合,实例如下:

实例

!/usr/bin/python3importpymongomyclient = pymongo.MongoClient(“mongodb://localhost:27017/“)mydb = myclient[“runoobdb”]mycol = mydb[“sites”]
注意: 在 MongoDB 中,集合只有在内容插入后才会创建! 就是说,创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录),集合才会真正创建。

判断集合是否已存在

我们可以读取 MongoDB 数据库中的所有集合,并判断指定的集合是否存在:

实例

!/usr/bin/python3importpymongomyclient = pymongo.MongoClient(‘mongodb://localhost:27017/‘)mydb = myclient[‘runoobdb’]collist = mydb. listcollection_names()# collist = mydb.collection_names()if”sites”incollist: # 判断 sites 集合是否存在print(“集合已存在!”)
注意:collectionnames 在最新版本的 Python 中已废弃,Python3.7+ 之后的版本改为了 list_collection_names()。


增、删、改、查等操作

下表列出了 MongoDB 的更多操作,详情可点击具体链接:

序号 功能
1 添加数据
2 查询数据
3 修改数据
4 数据排序
5 删除数据