初窥Python（一）——使用pymongo连接MongoDB
Python 可以使用 pymongo 库方便的操作 MongoDB 。插播一句，MongoDB 不同于关系型结构的三层结构——database--> table --> record，它的层级为 database -->collection --> document 。这里不重点介绍 MongoDB 用法，主要来看一下如何用 Python 使用 MongoDB。
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1.安装MongoDB和pymongo：
[root@localhost ~]# pip install pymongo [root@localhost ~]# yum install -y mongodb-server
启动 MongoDB ，其中 --dbpath 指定数据存放目录，默认为 /data/db ，如果目录不存在会报错； --logpath 指定日志输出文件，日志会按照时间自动切分：
[root@localhost ~]# mongod --dbpath=/data/mongodb/db/--logpath=/data/mongodb/mongodb.log
注：如果没有 pip 命令，需要使用 yum 进行安装：
[root@localhost ~]# yum install -y python-pip
2.建立连接：
[root@localhost ~]# python
>>> from pymongo import * >>> client = MongoClient() //与以下两种方式等同 >>> client = MongoClient(“localhost”, 27017) >>> client = MongoClient(“mongodb://localhost:27017/”)
3.指定将要进行操作的database和collection：
>>> db = client.test_db >>> collection = db.test_collection
4.常规操作：
4.1插入：
>>> mydict = {“name”:”Lucy”, “sex”:”female”,”job”:”nurse”}
>>> collection.insert(mydict)
>>> collection.insert_one(mydict)
>>> collection.insert_many(mydict) //会报错，.insert_many()时参数必须为 list 形式，做如下包装：
>>> mylist = []
>>> mylist.append(mydict)
>>> collection.insert_many(mylist) //不会报错4.2查询：
.find_one() 显示满足条件的第一个 collection，find() 的结果则是一个满足条件的对象数组：
>>> collection.find({“name”:”Lucy”})[0]
>>> collection.find({“name”:”Lucy”})[1]
……可以使用 for-in 循环进行查看：
>>> for i in collection.find({“name”:”Lucy”})
… print i
…
{u'job': u'nurse', u'_id': ObjectId('554bd2e1e1382306bba8ade9'),u'name': u'Lucy', u'sex': u'female'}
{u'nationality': u'US', u'age': 24, u'_id': ObjectId('554be1cce138230714d0ab0d'),u'name': u'Lucy'}查询指定条件的collection，可以指定一个或多个条件：
>>> collection.find_one({“name”:”Lucy”})
>>> collection.find_one({“name”:”Lucy”, “sex”:”female”}).count() 统计结果总条数：
>>> collection.find().count() //等同于collection.count()
>>> collection.find({“name”:”Lucy”}).count()指定大于小于等于等条件进行查询：
>>> collection.find({“age”: {“$lt”: 30}})这样的查询符号有 $lt（小于）， $gt（大于）， $lte（小于等于）， $gte（大于等于）， $ne（不等于），这与原生 MongoDB 中相同。
将查询结果按条件排序：
>>> collection.find().sort("age") //默认，升序
>>> collection.find().sort("age", pymongo.ASCENDING) //升序
>>> collection.find().sort("age", pymongo.DESCENDING) //降序查询 database中所有collection ：
>>> db.collection_names() >>> db.collection_names(include_system_collections=Flase) //不包括系统collection，一般指的是system.indexes
注：这里的 db 为建立连接后的db = client.test_db 。
4.3更新：
>>> temp = collection.find_one({"name":"Lucy"})
>>> temp2 = temp.copy()
>>> temp["name"] = "Jordan"
>>> collection.save(temp) //或 .update() ，注意参数形式
>>> collection.update(temp, temp2) //将temp更新为temp2注：如果此时temp[“_id”]在该collection中已经存在，则.save()为更新操作，与 .replace_one() 作用相同，否则 .save() 为插入操作，与 .insert_one() 作用相同。
还要注意的一点是，.replace_one()需要传入两个参数，分别为当前document和要更新为的 document ，与 .update() 相同（update和save的区别暂且略过，有兴趣可以搜索引擎一下）：
>>> collection.replace_one(old_document, new_document)
4.4删除：
>>> collection.remove(temp)//即便该temp不存在也不会报错 >>> collection.delete_one(temp) >>> collection.delete_many(temp) //与 .insert_many() 不同，在temp不是list类型时也不会报错
补充：
1.JSON序列化与反序列化：
如果想序列化为标准 JSON 格式，两种方式，方式一，json 包中的 dumps：
>>> import json
>>> for i in collection.find(“{“name”:”Lucy”})
… del i[“_id”] //不能直接转换，无法识别ObjectId
… json.dumps(i)对应的反序列化方法为json.loads()
方式二，bson.json_util包中封装的 dumps：
>>> from bson import Binary, Code
>>> from bson.json_util import dumps
>>> dumps([{'foo': [1, 2]},
... {'bar': {'hello':'world'}},
... {'code': Code("function x() { return1; }")},
... {'bin': Binary("")}])
'[{"foo": [1, 2]}, {"bar": {"hello":"world"}}, {"code": {"$code": "function x(){ return 1; }", "$scope": {}}}, {"bin":{"$binary": "", "$type": "00"}}]'对应的反序列化方法为bson.json_util.loads()
2.Deprecated与”Modern”：
在pymongo中，有一些方法虽然没有被弃用，但也已经不再建议使用，使用这些方法不会出现 error ，但会报出 warning ：
__main__:1:DeprecationWarning: insert is deprecated. Use insert_one or insert_manyinstead.
下面列出一些Deprecated Method 和 “Mordern” Method ，供了解（建议不要使用 Deprecated Method，因为没准哪天就真的被弃用了）：
Deprecated “Mordern”
insert insert_one insert_many
save replace_one insert_one
remove delete_one delete_many
update replace_one update_one update_many
参考资料：
http://api.mongodb.org/python/current/tutorial.html
http://api.mongodb.org/python/current/api/bson/json_util.html
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