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pymongo

v3.5.1 官方最新版_pymongo使用MongoDB教程

pymongo下載
  • 軟件大?。?span itemprop="fileSize">280.00 KB
  • 軟件語言：中文
  • 軟件類型：國產(chǎn)軟件 / 數(shù)據(jù)庫類
  • 軟件授權(quán)： 免費軟件
  • 更新時間：2017-11-23 17:29:24
  • 軟件等級：4星
  • 軟件廠商： -
  • 應(yīng)用平臺：WinXP, Win7, Win8, Win10
  • 軟件官網(wǎng)：

ITMOP本地下載文件大小：280.00 KB

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小編為您推薦： pymongo 數(shù)據(jù)庫

windows pymongo是文件儲存的數(shù)據(jù)庫處理程序，能夠針對MongoDB數(shù)據(jù)庫的相互關(guān)系，這款高效率、高可用性的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，具有強大的面向集合儲存功能，查詢監(jiān)視、復(fù)制文件等。有需要的朋友歡迎來IT貓撲下載使用。

pymongo說明

Python 使用MongoDB的簡單教程，將使用pymongo對MongoDB進行的各種操作進行了簡單的匯總，NoSQLFan進行了簡單整理，使用Python的同學(xué)可以看一看。

下載相應(yīng)平臺的版本，解壓即可。為方便使用，將bin路徑添加到系統(tǒng)path環(huán)境變量里。其中mongod是服務(wù)器，mongo是客戶shell，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)文件目錄：在c盤下創(chuàng)建data文件夾，里面創(chuàng)建db文件夾。

windows pymongo下載

下載安裝：

當(dāng)前可下載選項：

pymongo-2.6.3.tar.gz Source

pymongo-2.6.3.win32-py2.7.exe MS Windows installer

PyMongo安裝

安裝pymongo-2.6.3.tar.gz

解壓之后，cmd運行語句：

C:\Users\libing>cd /d E:\pymongo-2.6.3

E:\pymongo-2.6.3>python setup.py install

安裝pymongo-2.6.3.win32-py2.7.exe

雙擊打開即可進入安裝

安裝對應(yīng)語言的Driver，Python 安裝 pymongo

$ easy_install pymongo

使用方法總結(jié)，摘自官方教程

創(chuàng)建連接

>>> import pymongo>>> connection=pymongo.Connection('localhost',27017)

切換數(shù)據(jù)庫

>>> db = connection.test_database

獲取collection

>>> collection = db.test_collection

db和collection都是延時創(chuàng)建的，在添加Document時才真正創(chuàng)建

文檔添加，_id自動創(chuàng)建

>>> import datetime>>> post = {"author": "Mike",... "text": "My first blog post!",... "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],... "date": datetime.datetime.utcnow()}>>> posts = db.posts>>> posts.insert(post)ObjectId('...')

批量插入

>>> new_posts = [{"author": "Mike",... "text": "Another post!",... "tags": ["bulk", "insert"],... "date": datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)},... {"author": "Eliot",... "title": "MongoDB is fun",... "text": "and pretty easy too!",... "date": datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}]>>> posts.insert(new_posts)[ObjectId('...'), ObjectId('...')]

獲取所有collection（相當(dāng)于SQL的show tables）

>>> db.collection_names()[u'posts', u'system.indexes']

獲取單個文檔

>>> posts.find_one(){u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}

查詢多個文檔

>> for post in posts.find():... post...{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45), u'text': u'and pretty easy too!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Eliot', u'title': u'MongoDB is fun'}

加條件的查詢

>>> posts.find_one({"author": "Mike"})

高級查詢

>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author")

統(tǒng)計數(shù)量

>>> posts.count()3

加索引

>>> from pymongo import ASCENDING, DESCENDING>>> posts.create_index([("date", DESCENDING), ("author", ASCENDING)])u'date_-1_author_1'

查看查詢語句的性能

>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["cursor"]u'BtreeCursor date_-1_author_1'>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["nscanned"]2

附自己總結(jié)的一點小心得，僅供參考

缺點

不是全盤取代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（NoSQLFan：是否能取代需要看應(yīng)用場景）

不支持復(fù)雜事務(wù)（NoSQLFan：MongoDB只支持對單個文檔的原子操作）

文檔中的整個樹，不易搜索，4MB限制？（NoSQLFan：1.8版本已經(jīng)修改為16M）

特點（NoSQLFan：作者在這里列舉的很多只是一些表層的特點）：

文檔型數(shù)據(jù)庫，表結(jié)構(gòu)可以內(nèi)嵌

沒有模式，避免空字段開銷（Schema Free）

分布式支持

查詢支持正則

動態(tài)擴展架構(gòu)

32位的版本最多只能存儲2.5GB的數(shù)據(jù)（NoSQLFan：最大文件尺寸為2G，生產(chǎn)環(huán)境推薦64位）

名詞對應(yīng)

一個數(shù)據(jù)項叫做 Document（NoSQLFan：對應(yīng)MySQL中的單條記錄）

一個文檔嵌入另一個文檔（comment 嵌入 post）叫做 Embed

儲存一系列文檔的地方叫做 Collections（NoSQLFan：對應(yīng)MySQL中的表）

表間關(guān)聯(lián)，叫做 Reference

PyMongo基本使用：引用PyMongo

>>> import pymongo

創(chuàng)建連接Connection

>>> import pymongo

>>> conn = pymongo.Connection('localhost',27017)

或

>>> from pymongo import Connection

>>> conn = Connection('localhost',27017)

創(chuàng)建Connection時，指定host及port參數(shù)

>>> import pymongo

>>> conn = pymongo.Connection(host='127.0.0.1',port=27017)

連接數(shù)據(jù)庫

>>> db = conn.ChatRoom

或

>>> db = conn['ChatRoom']

連接聚集

>>> account = db.Account

或

>>> account = db["Account"]

查看全部聚集名稱

>>> db.collection_names()

查看聚集的一條記錄

>>> db.Account.find_one()

>>> db.Account.find_one({"UserName":"keyword"})

查看聚集的字段

>>> db.Account.find_one({},{"UserName":1,"Email":1})

{u'UserName': u'libing', u'_id': ObjectId('4ded95c3b7780a774a099b7c'), u'Email': u'[email protected]'}

>>> db.Account.find_one({},{"UserName":1,"Email":1,"_id":0})

{u'UserName': u'libing', u'Email': u'[email protected]'}

查看聚集的多條記錄

>>> for item in db.Account.find():

item

>>> for item in db.Account.find({"UserName":"libing"}):

item["UserName"]

查看聚集的記錄統(tǒng)計

>>> db.Account.find().count()

>>> db.Account.find({"UserName":"keyword"}).count()

聚集查詢結(jié)果排序

>>> db.Account.find().sort("UserName") --默認為升序

>>> db.Account.find().sort("UserName",pymongo.ASCENDING) --升序

>>> db.Account.find().sort("UserName",pymongo.DESCENDING) --降序

聚集查詢結(jié)果多列排序

>>> db.Account.find().sort([("UserName",pymongo.ASCENDING),("Email",pymongo.DESCENDING)])

添加記錄

>>> db.Account.insert({"AccountID":21,"UserName":"libing"})

修改記錄

>>> db.Account.update({"UserName":"libing"},{"$set":{"Email":"[email protected]","Password":"123"}})

刪除記錄

>>> db.Account.remove() -- 全部刪除

>>> db.Test.remove({"UserName":"keyword"})

pymongo 2.6.3 其他版本官方下載：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/#downloads

更多>> 軟件截圖

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