咪哥杂谈
本篇阅读时间约为 6 分钟。
1
前言
干货文章继续出发！隔的时间有些久了哈，对 MongoDB 安装回顾的同学，可以看下windows环境《初识 MongoDB 数据库》。这篇文章结尾处，介绍到使用图形化界面来创建了 MongoDB 的库，表，以及数据。
今天这篇文章，来带你来玩一玩，如何使用 Python 操作 MongoDB 数据库。
2
MongoDB基础概念
为了有一个良好的学习体验，再操作之前简单的理解下 MongoDB 的基础数据类型会有极大的帮助。
MongoDB将数据存储在灵活的，类似JSON的文档中，这意味着字段可能因文档而异，并且数据结构可以随时间变化
文档模型映射到应用程序代码中的对象，使数据易于使用
即席查询，索引和实时聚合提供了访问和分析数据的强大方法
MongoDB是一个分布式数据库，因此内置了高可用性，水平扩展和地理分布，并且易于使用
MongoDB可以免费使用。2018年10月16日之前发布的版本根据AGPL发布。2018年10月16日之后发布的所有版本（包括先前版本的修补程序）都在服务器端公共许可证（SSPL）v1下发布。
这段官方中文，是我从官网上翻译的，大家简单看下就好。顺便贴了下原版，因为技术性文章看原版是最好的！
如果了解关系型数据库（如MySQL等）的同学，那么其实学习起 MongoDB 也是非常容易理解的，理解层次上的抽象，便是学习的最快方式，我们呢，可以对比下这两种数据库的区别，一看便知！
怎么样，抽象与关系型数据库一对比，理解是否容易很多呢？
3
Python操作MongoDB
1. 安装 pymongo
首先要借助第三方库 pymongo ，所以安装：
pip install pymongo
2. py 测试连接数据库
import pymongo
client = pymongo.MongoClient(host='127.0.0.1') #连接
首先，调用 MongoClient 方法对数据库进行连接,参数一般我们写两个，host 写主机 ip ，还有一个是 port 端口号，port默认的话是 27017 可以省略。
db = client.traffic # 数据库名为 traffic
print(db)
创建一个名字叫 traffic 的数据库，并且打印返回如上图所示。
注意：如果 MongoDB 中无此库，需要在创建集合并且插入文档后，数据库方可自动创建。
什么意思呢？让我们用命令行工具来查看下，当 MongoDB 服务启动后，可以通过 bin 文件夹下的 mongo 进行连接，windows 系统大家可以自行右键 shift ，打开cmd进行操作，直接类似如下操作：
通过 show dbs; 命令查看当前 MongoDB 的数据库，而实则上，这里的命令对应的就是上一篇中图形化界面查看的样子：
所以，其实图形化界面的背后真谛，对应的都是命令行的执行。如果你新学了某一项新的技术，那么如果从命令行倒着往上层学习，只会事半功倍。
当然，除了以上的操作，还可以通过 py 代码去查询：
db_list = client.list_database_names()
代码的顺序，是先执行了创建数据库的操作，在执行了读取数据库的操作，可以看到，数据库并没有被创建。
3. py 插入 MongoDB 数据库（增加操作，简称增)
import pymongo
client = pymongo.MongoClient(host='127.0.0.1')
db = client.traffic
collections = db.person # 创建集合,student 相当于 mysql 的表名当创建了名为 person 的集合时，执行代码，依然没有生成数据库。继续来为文档中插入文档和字段。
# 创建文档数据
person_one = {
'name': '咪哥杂谈',
'age': '24',
'height': '175',
'weight': '60'
}
result = collections.insert_one(person_one) # 文档插入集合
print(result) # 打印结果
print(result.inserted_id) # 打印插入数据的返回 id 标识
使用 insert_one 对文档进行单条数据插入，返回结果自带了一个 inserted_id 的属性，当插入单条数据成功时，便返回个唯一 id 标识。
如何验证 MongoDB 中是否成功插入了呢？有三种方案，先来说前两种。
其一，最简单的方式，通过图形化工具直接进行查看,不难发现，当我们插入文档时，数据库可以看到有结果显示了：
其二，使用命令行的客户端进行查看（没有图形化工具的情况下）：
show dbs; # 展示数据库
use traffic; # 使用数据库
show collections; # 展示所有集合
db.person.find().pretty() # 查询集合下所有的文档，并整齐显示
pretty()中文是漂亮的意思，写上就是整齐展示，不写就是普通显示。
忘记说了~上面仅仅是一条数据插入，但如果你想对多条数据插入，可以这样操作：
# 创建文档数据
person_one = {
'name': '咪哥杂谈',
'age': '24',
'height': '175',
'weight': '60'
}
person_two = {
'name': '咪哥杂谈_two',
'age': '22',
'height': '180',
'weight': '63'
}
result = collections.insert_many([person_one, person_two]) # 文档插入集合
print(result)
print(result.inserted_ids)使用 insert_many 对文档进行多条数据插入，返回结果自带了一个 inserted_ids 的属性，当插入多条数据成功时，便返回个数组唯一 id 标识。
其三，便是使用我们的 py 进行查库操作，下面开新节点介绍。
4. py 查询 MongoDB 数据库（查询操作，简称查)
查询可以查询一条 find_one() 方法：
查询多条，调用 find () 方法：
一般我们用 find() 查询就行，既然是查询，当然我们可以对其指定想要返回的字段，就像 sql 数据库中 一样：
select name,age from person在 find() 方法里，传入如下代码，0代表不要，1代表要,注意，里面是两个参数，第一个参数是空的对象：
result = collections.find({}, {'_id': 0, 'name': 1, 'age': 1})
for a in result:
print(a)
result = collections.find({}, {'name': 1, 'age': 1})
for a in result:
print(a)
发现二者的区别了吗？唯一标识 _id 如果不手动置为 0 ，它是不会自动隐藏的，所以当你只想查询 name 和 age 字段时，需要手动 _id 置 0。
注意：
同时指定了 0 和 1 则会报错，除了 _id 与其他字段不同的情况：
查询还可以根据设定条件进行查询，如 MySQL 中的这样：
select * from person where age = '22';
在 python 中，要如下使用，仅传入一个参数：
result2 = collections.find({'age': '22'})
查询到这里就结束了，本质上来说，MongoDB 还支持一些高级查询语法，比如通过正则表达式去查询，或是当条件与数字进行对比判断时，如何书写。但本项目中应该不涉及到高级查询，所以就不多介绍了，感兴趣的可以看下崔庆才老师的这篇博客，里面写的通俗易懂。
https://cuiqingcai.com/5584.html
4
总结
本篇介绍了 py 操作 mongo 的增加查询操作，还有更新和删除操作留在下一篇。篇幅有些过长了。
上周认识了一个前辈，他提出的建议是公众号里，技术性文章可以写的短一些，因为大家的时间以及注意力并没有那么久，我也很认可这种建议，所以以后尽量将技术文章缩短一些去写，一个系列拆开几篇文章去介绍。
不知道大家的意见如何呢？欢迎留言提供些建议。。！
▼
往期精彩回顾
▼
你点的每个在看，我都认真当成了喜欢
