Python中如何调用MongoDB数据库？-猿码集

1.什么是MongoDB？

MongoDB，是一种通用、面向文档的数据库管理系统，被称为NoSQL数据库。相比于传统的关系型数据库，MongoDB采用非常灵活的文档模型，可以存储各种形式的数据。

MongoDB支持水平扩展，可以轻松实现多个节点的复制和数据分片，以满足应用程序的高可用性需求和水平扩展需求。

2.Python连接MongoDB的方法

Python有多种连接MongoDB的方式。下面介绍三种最常用的方法。

2.1 PyMongo

PyMongo是MongoDB的官方Python驱动程序。它使用Python语言本身的特点来构建和查询MongoDB文档，支持CRUD操作和聚合管道，适用于大多数MongoDB应用。通过安装PyMongo和MongoDB数据库，我们就可以从Python代码中连接到MongoDB。

!pip install pymongo

连接到本地MongoDB示例：


import pymongo
# 建立MongoDB连接
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# 创建一个名为mydatabase的数据库
db = client["mydatabase"]
# 在mydatabase数据库中创建一个名为customers的集合
col = db["customers"]

2.2 MongoEngine

MongoEngine是一个Python对象文档映射程序，它允许我们用Python类和对象表示MongoDB文档，并自动化与数据库的交互。MongoEngine还支持自定义验证和查询表达式等高级功能。

!pip install mongoengine

创建一个名为User的数据模型类，并与MongoDB中名为users的集合相关联，示例如下：


from mongoengine import Document, StringField
class User(Document):
    name = StringField(required=True, max_length=50)
    email = StringField(required=True, max_length=50)
# 连接数据库
import mongoengine
mongoengine.connect(db='test', host='localhost', port=27017)
# 创建一个用户
user = User(name='John Doe', email='john@example.com')
user.save()
# 查询所有用户
users = User.objects.all()

2.3 Mongoose

Mongoose是基于MongoDB的Node.js的对象模型，为MongoDB数据库提供所有必要的功能。它还可以通过Mongoose桥接连接到Python。


!pip install djongo # 用于在Django框架下使用MongoDB
from djongo import models
class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)
    age = models.IntegerField()
# 连接数据库
import pymongo
connection = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
database = connection["testdatabase"]
collection = database["testcollection"]
# 创建一个人
person = Person(name="John", age=25)
person.save()
# 查询所有人
people = Person.objects.all()

3.Python查询MongoDB的数据

完成了连接MongoDB的过程后，我们肯定会想要对MongoDB中的数据进行增删改查。下面就介绍一下如何在Python中查询MongoDB的数据。

3.1 查询所有数据

要查询所有数据，请使用find()方法，示例如下：


# 从MongoDB中获取所有数据
for x in col.find():
  print(x)

3.2 指定字段的查询

使用find()方法可以指定要返回的字段，以及特定字段的值。以下示例将返回所有名为'sonny'的客户记录的“地址”字段。


# 查询名字为'sonny'的客户的地址信息
query = {'name': 'sonny'}
projection = {'_id': False, 'address': True}
result = col.find_one(query, projection)
print(result)

3.3 模糊查询

使用正则表达式可以进行模糊查询。以下示例将在MongoDB中查找地址中包含'Lincoln'的所有客户。


# 查询地址中包含'Lincoln'的客户
query = {'address': {'$regex': '.*Lincoln.*'}}
result = col.find(query)
for r in result:
  print(r)

3.4 聚合管道

聚合管道是MongoDB中一种功能强大的查询方法，可将多个聚合操作链接在一起以生成更复杂的查询。以下示例使用聚合管道计算MongoDB中所有客户的平均年龄。


# 计算所有客户的平均年龄
pipeline = [
    {"$group": {"_id": None, "avg_age": {"$avg": "$age"}}}
]
result = collection.aggregate(pipeline)
print(list(result))

4. 总结

Python提供了多种连接MongoDB的方法，如PyMongo、MongoEngine和Mongoose等。可以根据具体需求选择不同的连接方法。并且，Python还提供了多种查询MongoDB的方法，如指定字段的查询、模糊查询和聚合管道等。

Python与MongoDB相结合，可以以Python易用的方式高效处理大规模数据，成为数据科学和机器学习领域的一把利器。

Python中如何调用MongoDB数据库？