【10】高效存储MongoDB的用法
目录
一、什么是MongoDB
二、准备工作
（1）安装MongoDB
（2）安装pymongo库
三、连接MongoDB
四、指定数据库
五、指定集合
六、插入数据
（1） insert 方法
（2）insert_one() 和 insert_many() 方法
七、查询
（1）find_one()
（2）ObjectId
（3）find()方法
八、计数
九、排序
十、偏移
十一、更新
（1）update()方法
（2）update_one() 方法和 update_many() 方法
十二、删除
（1） remove() 方法
（2）delete_one() 和 delete_many()
十三、其他操作
在第9讲中我们学会了如何利用pyquery提取数据信息，那么提取得到的数据该如何存放呢？？本节介绍的MongoDB就是一种既方便存储又方便检索的存储方式
一、什么是MongoDB
在这一节中，我们就来看看 Python 3 下 MongoDB 的存储操作。
二、准备工作
（1）安装MongoDB
在开始之前，请确保已经安装好了 MongoDB 并启动了其服务
安装以及启动方式参考：
Windows（超详细保姆级教学）安装mongodb数据库_mongodb windows安装-CSDN博客
windows环境下启动mongodb服务_windows非正常关机导致mongodb服务手动才能启动-CSDN博客
（2）安装pymongo库
python中安装 pymongo库参考：[Python3网络爬虫开发实战] 1.5.2-PyMongo的安装 | 静觅
三、连接MongoDB
连接 MongoDB 时，我们需要使用 PyMongo 库里面的 MongoClient。一般来说，传入 MongoDB 的 IP 及端口即可，其中第一个参数为地址 host，第二个参数为端口 port（如果不给它传递参数，默认是 27017）：
import pymongo
client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)这样就可以创建 MongoDB 的连接对象了。
另外，MongoClient 的第一个参数 host 还可以直接传入 MongoDB 的连接字符串，它以 mongodb 开头，例如：
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')这也可以达到同样的连接效果。
四、指定数据库
MongoDB 中可以建立多个数据库，接下来我们需要指定操作哪个数据库。这里我们以 test 数据库为例来说明，下一步需要在程序中指定要使用的数据库：
db = client.test这里调用 client 的 test 属性即可返回 test 数据库。当然，我们也可以这样指定：
db = client['test']五、指定集合
MongoDB 的每个数据库又包含许多集合（collection），它们类似于关系型数据库中的表。下一步需要指定要操作的集合，这里指定一个集合名称为 students。与指定数据库类似，指定集合也有两种方式：
collection = db.students
# collection = db['students']六、插入数据
（1） insert 方法
接下来，便可以插入数据了。对于 students 这个集合，新建一条学生数据，这条数据以字典形式表示：
student = {
'id': '20170101',
'name': 'Jordan',
'age': 20,
'gender': 'male'
}这里指定了学生的学号、姓名、年龄和性别。接下来，直接调用 collection 的 insert 方法即可插入数据，代码如下
result = collection.insert(student)
print(result)在 MongoDB 中，每条数据其实都有一个id 属性来唯一标识。如果没有显式指明该属性，MongoDB 会自动产生一个 ObjectId 类型的id 属性。insert() 方法会在执行后返回_id 值。
运行结果如下：
5932a68615c2606814c91f3d当然，我们也可以同时插入多条数据，只需要以列表形式传递即可，示例如下：
student1 = {
'id': '20170101',
'name': 'Jordan',
'age': 20,
'gender': 'male'
}
student2 = {
'id': '20170202',
'name': 'Mike',
'age': 21,
'gender': 'male'
}
result = collection.insert([student1, student2])
print(result)返回结果是对应的_id 的集合：
[ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]（2）insert_one() 和 insert_many() 方法
实际上，在 PyMongo 3.x 版本中，官方已经不推荐使用 insert() 方法了。当然，继续使用也没有什么问题。官方推荐使用 insert_one() 和 insert_many() 方法来分别插入单条记录和多条记录，示例如下：
student = {
'id': '20170101',
'name': 'Jordan',
'age': 20,
'gender': 'male'
}
result = collection.insert_one(student)
print(result)
print(result.inserted_id)
与 insert() 方法不同，这次返回的是 InsertOneResult 对象，我们可以调用其 inserted_id 属性获取_id。
对于 insert_many() 方法，我们可以将数据以列表形式传递，示例如下：
student1 = {
'id': '20170101',
'name': 'Jordan',
'age': 20,
'gender': 'male'
}
student2 = {
'id': '20170202',
'name': 'Mike',
'age': 21,
'gender': 'male'
}
result = collection.insert_many([student1, student2])
print(result)
print(result.inserted_ids)
该方法返回的类型是 InsertManyResult，调用 inserted_ids 属性可以获取插入数据的_id 列表。
七、查询
（1）find_one()
插入数据后，我们可以利用 find_one() 或 find() 方法进行查询，其中 find_one() 查询得到的是单个结果，find() 则返回一个生成器对象。示例如下：
result = collection.find_one({'name': 'Mike'})
print(type(result))
print(result)这里我们查询 name 为 Mike 的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果如下：
<class 'dict'>
{'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}发现，它多了_id 属性，这就是 MongoDB 在插入过程中自动添加的。
（2）ObjectId
此外，我们也可以根据 ObjectId 来查询，此时需要使用 bson 库里面的 objectid：
from bson.objectid import ObjectId
result = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})
print(result)其查询结果依然是字典类型，具体如下：
{'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}当然，如果查询结果不存在，则会返回 None。
（3）find()方法
对于多条数据的查询，我们可以使用 find() 方法。例如，这里查找年龄为 20 的数据，示例如下：
results = collection.find({'age': 20})
print(results)
for result in results:
print(result)运行结果如下：
<pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>
{'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d'), 'id': '20170102', 'name': 'Kevin', 'age': 20, 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('593278d815c260269d7645a8'), 'id': '20170103', 'name': 'Harden', 'age': 20, 'gender': 'male'}返回结果是 Cursor 类型，它相当于一个生成器，我们需要遍历取到所有的结果，其中每个结果都是字典类型。
如果要查询年龄大于 20 的数据，则写法如下：
results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了，而是一个字典，其键名为比较符号 $gt，意思是大于，键值为 20。
比较符号
符 号 含 义 示 例 $lt 小于 {'age': {'$lt': 20}} $gt 大于 {'age': {'$gt': 20}} $lte 小于等于 {'age': {'$lte': 20}} $gte 大于等于 {'age': {'$gte': 20}} $ne 不等于 {'age': {'$ne': 20}} $in 在范围内 {'age': {'$in': [20, 23]}} $nin 不在范围内 {'age': {'$nin': [20, 23]}}
八、计数
要统计查询结果有多少条数据，可以调用 count() 方法。比如，统计所有数据条数：
count = collection.find().count()
print(count)或者统计符合某个条件的数据：
count = collection.find({'age': 20}).count()
print(count)运行结果是一个数值，即符合条件的数据条数。
九、排序
排序时，直接调用 sort() 方法，并在其中传入排序的字段及升降序标志即可。示例如下：
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)
print([result['name'] for result in results])运行结果如下：
['Harden', 'Jordan', 'Kevin', 'Mark', 'Mike']这里我们调用 pymongo.ASCENDING 指定升序。如果要降序排列，可以传入 pymongo.DESCENDING。
十、偏移
在某些情况下，我们可能想只取某几个元素，这时可以利用 skip() 方法偏移几个位置，比如偏移 2，就忽略前两个元素，得到第三个及以后的元素：
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)
print([result['name'] for result in results])运行结果如下：
['Kevin', 'Mark', 'Mike']另外，还可以用 limit() 方法指定要取的结果个数，示例如下：
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)
print([result['name'] for result in results])运行结果如下：
['Kevin', 'Mark']如果不使用 limit() 方法，原本会返回三个结果，加了限制后，会截取两个结果返回。
值得注意的是，在数据库数量非常庞大的时候，如千万、亿级别，最好不要使用大的偏移量来查询数据，因为这样很可能导致内存溢出。此时可以使用类似如下操作来查询：
from bson.objectid import ObjectId
collection.find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}})这时需要记录好上次查询的_id。
十一、更新
（1）update()方法
对于数据更新，我们可以使用 update() 方法，指定更新的条件和更新后的数据即可。例如：
condition = {'name': 'Kevin'}
student = collection.find_one(condition)
student['age'] = 25
result = collection.update(condition, student)
print(result)这里我们要更新 name 为 Kevin 的数据的年龄：首先指定查询条件，然后将数据查询出来，修改年龄后调用 update() 方法将原条件和修改后的数据传入。
运行结果如下：
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}返回结果是字典形式，ok 代表执行成功，nModified 代表影响的数据条数。
另外，我们也可以使用 $set 操作符对数据进行更新，代码如下：
result = collection.update(condition, {'$set': student})这样可以只更新 student 字典内存在的字段。如果原先还有其他字段，则不会更新，也不会删除。而如果不用 $set 的话，则会把之前的数据全部用 student 字典替换；如果原本存在其他字段，则会被删除。
（2）update_one() 方法和 update_many() 方法
另外，update() 方法其实也是官方不推荐使用的方法。这里也分为 update_one() 方法和 update_many() 方法，用法更加严格，它们的第二个参数需要使用 $ 类型操作符作为字典的键名，示例如下：
condition = {'name': 'Kevin'}
student = collection.find_one(condition)
student['age'] = 26
result = collection.update_one(condition, {'$set': student})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)这里调用了 update_one() 方法，第二个参数不能再直接传入修改后的字典，而是需要使用 {'$set': student} 这样的形式，其返回结果是 UpdateResult 类型。然后分别调用 matched_count 和 modified_count 属性，可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。
运行结果如下
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678>
1 0我们再看一个例子
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)这里指定查询条件为年龄大于 20，然后更新条件为 {'$inc': {'age': 1}}，也就是年龄加 1，执行之后会将第一条符合条件的数据年龄加 1。
运行结果如下：
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10b8874c8>
1 1可以看到匹配条数为 1 条，影响条数也为 1 条。
如果调用 update_many() 方法，则会将所有符合条件的数据都更新，示例如下：
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)这时匹配条数就不再为 1 条了，运行结果如下：
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8>
3 3可以看到，这时所有匹配到的数据都会被更新。
十二、删除
（1） remove() 方法
删除操作比较简单，直接调用 remove() 方法指定删除的条件即可，此时符合条件的所有数据均会被删除。示例如下：
result = collection.remove({'name': 'Kevin'})
print(result)运行结果如下：
{'ok': 1, 'n': 1}（2）delete_one() 和 delete_many()
另外，这里依然存在两个新的推荐方法 ——delete_one() 和 delete_many()。示例如下：
result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})
print(result)
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}})
print(result.deleted_count)运行结果如下：
<pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>
1
4delete_one() 即删除第一条符合条件的数据，delete_many() 即删除所有符合条件的数据。它们的返回结果都是 DeleteResult 类型，可以调用 deleted_count 属性获取删除的数据条数。
十三、其他操作
