[PYTHON] Arbeitsmemorandum (Pymongo) Teil 1. Grundlegende Bedienung

Über diesen Artikel

Ich habe Pymongo bei der Arbeit verwendet und diesen Artikel als Erinnerung erstellt. Ich werde es unten separat schreiben.

0. Grundlegende Bedienung (diese Seite)
1. Was ist MongoDB, Was ist Pymongo
2. Verbindungsmethode
3. [Methode einfügen](# Einfügen)
4. Suchmethode
5. Aktualisierungsmethode
6. Methode löschen
7. Relativ bequemer Betrieb (Bulk_write) 0. bulk_write
   Siehe auch: pymongo document Bulk_Write
8. Ich habe es nicht viel benutzt, aber ich möchte es nicht noch einmal überprüfen, also notiere es dir (ich werde es bald schreiben) 0. aggregate
   Siehe auch: MongoDB-Dokumentaggregat-Pipeline

Betriebsumgebung

OS: Mac OS
MongoDB: 4.2
Python 3.6.8 :: Anaconda, Inc.
pymongo: 3.9.0

Was ist MongoDB?

• Die Funktionen von MongoDB sind wie folgt.
  • NoSQL
• ** Wenn es sich um Daten im JSON-Format handelt, können sie registriert werden, ohne das Schema festzulegen. ** ** ** Es ist praktisch, die Rest-API-Antwort unverändert einzufügen oder in der Datenbank zu registrieren, auch wenn das Schema anders ist.
• Schnelles Schreiben in die DB
• Einzigartige Verarbeitung wie Aggregation Da es JSON-Daten speichern kann, kann es auch Arrays aggregieren, aber es ist schwieriger zu verstehen als SQL ...
• Es kann eine eindeutige Datenbank für diejenigen sein, die an RDB mit schwachen Transaktionen usw. gewöhnt sind.

Was ist Pymongo?

Wie Sie dem Namen entnehmen können, handelt es sich um eine MongoDB-Bibliothek, die auf Python ausgeführt wird.

Bedienung von Pymongo

Machen Sie im Grunde ein grobes Memo, indem Sie sich auf Folgendes beziehen. Referenz: pymongo document

Herstellen einer Verbindung zu MongoDB

main.py

import pymongo
from pymongo import MongoClient
#Verbindung mit Standardparametern(host=localhost,port = 27017)
#Wir können nicht garantieren, dass Sie tatsächlich eine Verbindung herstellen können
#Es scheint, dass beim Lesen und Schreiben von DBs wie find ein Fehler auftritt
client = MongoClient() #DB-Verbindung()
db = client.DB-Name#DB abrufen
collection = db.Sammlungsname#Sammlung(So etwas wie ein Tisch)Erhalten

Einfügen

• Fügen Sie Daten im JSON-Format ein
• Die eingefügten Daten werden mit _id zur Sammlung hinzugefügt.

main.py

#In Sammlung einfügen(Übergeben Sie einfach Daten im JSON-Format als Argument)

#Daten erstellen
json_list = [{"x":i,"y":i*2,"z":i*3} for i in range(0,5)]

#Dokument oder Dokumente einfügen(Scheint veraltet zu sein)
collection.insert(json_lsit) 
 
#Fügen Sie nur ein Dokument ein
collection.insert_one({"x":255,"y":255,"z":255})

#Daten erstellen
json_list = [{"x":i,"y":i*2,"z":i*3,"a":i*4} for i in range(0,5)]
#Fügen Sie mehrere Dokumente ein
collection.insert_many(json_list) 

Suchmethode

――Es ist ein grobes Bild, aber es scheint, dass die SQL-Auswahlklausel der Projektion und die where-Klausel dem Filter entspricht. Referenz: Suchen, Anzeigevorgang

main.py

#Suche alle(Wenn Sie im Filter nichts angeben, können Sie alle Elemente abrufen)
data = collection.find(filter={})
for i in data:
    pprint.pprint(i)

#Suche(Setzen Sie einfach unnötige Spalten in der Projektion auf 0
# 0,Es scheint, dass Sie die Anzeige mit True oder False ein- und ausschalten können, auch wenn es nicht 1 ist.
data = collection.find(filter={"x":{"$gt":1,  # $gt:1 ->Größer als 1
                                   "$lt":3}}, # $lt:3 ->Weniger als 3
                        projection={"_id":0}
                       )
for i in data:
    pprint.pprint(i)

Löschen

Die bedingte Abfrage scheint auf die gleiche Weise wie die Suche zu verwenden

main.py

#Übergeben Sie einfach den bedingten Ausdruck

#Löschen Sie ein Dokument, das den Bedingungen entspricht
collection.delete_one({"x":1}) 

#Löschen Sie Dokumente, die den Bedingungen entsprechen(Löschen Sie Dokumente mit x kleiner als 3)
collection.delete_many({"x":{"$lt":3}}) 

#Alle Elemente können ohne Angabe eines bedingten Ausdrucks gelöscht werden(Übergeben Sie einfach ein leeres Diktat)
# collection.delete_many({}) #Löschen Sie Dokumente, die den Bedingungen entsprechen

Aktualisieren

• Durch Angabe von Upsert können Sie auch ein Dokument einfügen, wenn die Filterbedingung nicht erfüllt ist. Siehe auch: Aktualisierungsvorgänge (https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/update/)

main.py

#Aktualisieren Sie ein Dokument, das den vom Filter angegebenen Bedingungen entspricht
collection.update_one(filter, 
                        update, 
                        upsert=False
                         )
#Aktualisieren Sie Dokumente, die den vom Filter angegebenen Bedingungen entsprechen, entsprechend der Aktualisierung
collection.update_many(filter, 
                        update, 
                        upsert=False
                         )

Es ist eine grobe Erklärung, aber die grundlegende Operation ist wie folgt. Wenn ich das nächste Mal Lust dazu habe, schreibe ich Bulk_Write, Aggregat usw. sorgfältiger.