Python MongoDB数据库开发详细解读

2021年5月3日16:40:00 发表评论 65 次浏览

先决条件:MongoDB:简介

MongoDB是一个跨平台的, 面向文档的数据库, 可处理集合和文档的概念。 MongoDB提供高速, 高可用性和高可伸缩性。

在人们心中出现的下一个问题是"为什么要使用MongoDB"?

选择MongoDB的原因:

  1. 它支持分层数据结构(请参阅docs有关详细信息)
  2. 它支持关联数组, 例如Python中的Dictionary。
  3. 内置Python驱动程序, 可将python应用程序与数据库连接。示例-PyMongo
  4. 它是为大数据而设计的。
  5. MongoDB的部署非常容易。

MongoDB与RDBMS

Python MongoDB数据库开发详细解读1

MongoDB和PyMongo安装指南

首先使用以下命令从命令提示符启动MongoDB:

方法1:

mongod

or

方法2:

net start MongoDB
Python MongoDB数据库开发详细解读2

请参阅默认情况下将端口号设置为27017(上图中的最后一行)。

Python具有适用于MongoDB的本机库。可用库的名称为" PyMongo"。要导入此文件, 请执行以下命令:

from pymongo import MongoClient

创建一个连接:

导入模块后的第一个步骤是创建MongoClient。

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()

之后, 连接到默认主机和端口。到主机和端口的连接已明确完成。以下命令用于在端口27017上运行的本地主机上连接MongoClient。

client = MongoClient(‘host’, port_number)
example: - client = MongoClient(‘localhost’, 27017 )

也可以使用以下命令完成此操作:

client = MongoClient("mongodb: //localhost: 27017 /")

访问数据库对象:

要创建数据库或切换到现有数据库, 我们使用:

方法1:词典样式

mydatabase = client[‘name_of_the_database’]

方法2:

mydatabase = client.name_of_the_database

如果以前没有使用该名称创建的数据库, MongoDB将为用户隐式创建一个数据库。

注意:数据库填充的名称不能使用其中的任何破折号(-)。像my-Table这样的名称将引发错误。因此, 允许在名称中使用下划线。

访问集合:

集合等效于RDBMS中的表。我们在PyMongo中访问集合的方式与在RDBMS中访问表的方式相同。要访问该表, 请说数据库的表名" myTable", 说" mydatabase"。

方法1:

mycollection = mydatabase[‘myTable’]

方法2:

mycollection = mydatabase.myTable

> MongoDB以字典的形式存储数据库, 如下所示:

record = {
title: 'MongoDB and Python', description: 'MongoDB is no SQL database', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], viewers: 104 
}

" _id"是特殊键, 如果程序员忘记显式添加, 则会自动添加。 _id是12个字节的十六进制数字, 可确保每个插入的文档的唯一性。

_ID

将数据插入集合中:

使用的方法:

insert_one() or insert_many()

我们通常在我们的集合中使用insert_one()方法文档。假设我们希望将名为记录的数据输入到" mydatabase"的" myTable"中。

rec = myTable.insert_one(record)

需要执行时, 整个代码看起来像这样。

# importing module
from pymongo import MongoClient
  
# creation of MongoClient
client = MongoClient()
  
# Connect with the portnumber and host
client = MongoClient("mongodb: //localhost: 27017 /")
  
# Access database
mydatabase = client[‘name_of_the_database’]
  
# Access collection of the database
mycollection = mydatabase[‘myTable’]
  
# dictionary to be added in the database
rec = {
title: 'MongoDB and Python' , description: 'MongoDB is no SQL database' , tags: [ 'mongodb' , 'database' , 'NoSQL' ], viewers: 104 
}
  
# inserting the data in the database
rec = mydatabase.myTable.insert(record)

在MongoDB中查询:

有某些查询函数可用于归档数据库中的数据。两个最常用的功能是:

find()

find()用于获取多个单个文档作为查询结果。

for i in mydatabase.myTable.find({title: 'MongoDB and Python' })
     print (i)

这将输出mydatabase的myTable中标题为" MongoDB and Python"的所有文档。

count()

count()用于获取通过参数传入名称的文档数量。

print (mydatabase.myTable.count({title: 'MongoDB and Python' }))

这将输出mydatabase的myTable中标题为" MongoDB and Python"的文档数。

可以对这两个查询函数求和, 以得出过滤效果最好的结果, 如下所示。

print (mydatabase.myTable.find({title: 'MongoDB and Python' }).count())

要打印数据库" mydatabase"的" myTable"内的所有文档/条目:

使用以下代码:

from pymongo import MongoClient
  
try :
     conn = MongoClient()
     print ( "Connected successfully!!!" )
except :  
     print ( "Could not connect to MongoDB" )
  
# database name: mydatabase
db = conn.mydatabase
  
# Created or Switched to collection names: myTable
collection = db.myTable
  
# To find() all the entries inside collection name 'myTable'
cursor = collection.find()
for record in cursor:
     print (record)

本文作者:里沙卜·班萨尔(Rishabh Bansal)和莎莉娅·乌帕(Shaurya Uppal).

如果发现任何不正确的地方, 或者想分享有关上述主题的更多信息, 请写评论。

首先, 你的面试准备可通过以下方式增强你的数据结构概念:Python DS课程。

木子山

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