在我们的《MongoDB定义指南》中，我们涵盖了很多基础。在这里，您可以获得有关NoSQL 数据库，它们是什么，如何使用它们以及使用它们的好处的更多信息。除此之外，您还可以找到有关不同类型的NoSQL数据库及其最受欢迎的代表的更多信息。这些类型之一是所谓的Document NoSQL数据库，它们最受欢迎的代表是MongoDB。

因此，我们继续介绍了该数据库的一些基础。在那里，您可以学习如何安装MongoDB，创建数据库、集合、文档以及如何使用这些实体。另外，还有许多有关MongoDB 部署、分片、副本集以及如何操作它们的信息。您也可以找到如何在.NET环境、JavaScript MEAN框架和无服务器 环境中使用此数据库。因此，我们希望以此为基础，并写一篇文章，介绍如何在Python中使用MongoDB 。

在本文中，我们实现了一个存储库，您可以使用该存储库来处理Users组中的数据。我们在.NET的《MongoDB定义指南》中做了类似的事情。实际上，我们提出了两种实现方法，即，使用两个Python模块——PyMongo和MongoEngine。第一个库PyMongo的实现是低级别的实现，而MongoEngine的实现可以看作是更高级别的实现。但是，在深入了解每个实现的细节之前，让我们先安装MongoDB和两个Python模块。

先决条件

MongoDB是免费和开源的。可以从这里下载。获取版本和您的操作系统之后。在这个例子中，我们为Windows系统使用MongoDB的4.2.1社区服务器。

安装后，用户可以使用以下命令运行MongoDB 服务器：

mongod –dbpath PATH_TO_THE_DIR

通过此安装，还将安装MongoCompass。这是可视化的GUI 组件，您可以使用它来操纵数据库、集合和文档：

就这些示例而言，我们使用本地数据库和用户集合：

正如我们提到的，您将需要两个Python 模块，因此让我们安装它们。首先，您可以像这样安装PyMongo：

pip install pymongo

之后安装MongoEngine：

pip install mongoengine

就是这样。我们已准备好实现。

PyMongo实现

让我们实现使用PyMongo 模块的UserRepository类。更准确地说，我们只需要该模块中的一个类——MongoClient：

from pymongo import MongoClient

在UserRepository的构造，我们创建了一个MongoClient的实例并连接到群集。有几种方法可以实现，而在代码中可以看到两种方法。然后选择数据库和集合。该实现的其余部分更不只是包装self._user字段中的函数。

class UserRepository(object):
    def __init__(self):
        mongoclient = MongoClient('localhost', 27017)
        #mongoclient = MongoClient('mongodb://localhost:27017')
        
        database = mongoclient.local
        self._users = database.user

现在，我们可以创建此类的对象，如下所示：

user_repo = UserRepository()

创建操作

接下来，我们实现创建操作。我们添加了两个方法：insert和insert_many。第一种方法仅将一个用户添加到集合中，而另一种方法从提供的array中添加所有用户。我们可以看到，下面他们只是从PyMongo中利用函数insert_one和insert_many。

class UserRepository(object):
    def __init__(self):
        mongoclient = MongoClient('localhost', 27017)
        #mongoclient = MongoClient('mongodb://localhost:27017')
        
        database = mongoclient.local
        self._users = database.user
    
    # Create operations
    def insert(self, user):
        return self._users.insert_one(user)
        
    def insert_many(self, users):
        return self._users.insert_many(users)

现在，我们可以从对象中使用这些功能。方法insert可以这样使用：

user = {
    'name':"Rubik",
    'age':33,
    'blog':"rubikscode.net"
}

result = user_repo.insert(user)
print(result.acknowledged)

当我们使用MongoDB Compass peek此集合时，我们可以看到该文档是在用户集合中创建的。

而insert_many可以这样使用：

user_1 = {
    'name':"Vanja",
    'age':29,
    'blog':"eventroom.org"
}

user_2 = {
    'name':"Marko",
    'age':36,
    'blog':"rubikscode.net"
}

result = user_repo.insert_many([user_1, user_2])
print(result.acknowledged)

再次使用MongoDB Compass检查此操作的结果：

读取操作

太酷了，现在我们可以将文档添加到集合中了，让我们实现能够检索此信息的函数。我们添加了三个新函数：read_all，read_many和read。函数read_all 返回集合中的所有文档。方法read和read_many相似，它们都接受某种条件。但是，第一个仅返回一个满足条件的文档，而其他则返回所有满足条件的文档。

class UserRepository(object):
    def __init__(self):
        mongoclient = MongoClient('localhost', 27017)
        #mongoclient = MongoClient('mongodb://localhost:27017')
        
        database = mongoclient.local
        self._users = database.user
    
    # Create operations
    def insert(self, user):
        return self._users.insert_one(user)
        
    def insert_many(self, users):
        return self._users.insert_many(users)
    
    # Read operations
    def read_all(self):
        return self._users.find()
    
    def read_many(self, conditions):
        return self._users.find(conditions)
    
    def read(self, conditions):
        return self._users.find_one(conditions)

这些函数可以这样使用：

print("---Read All---")
all_users = user_repo.read_all()

for user in all_users:
    print(user)
print("--------------\n")

print("---Read Many--")
rc_users = user_repo.read_many({'blog':'rubikscode.net'})

for user in rc_users:
    print(user)
print("--------------\n")

print("--- Read ---")
one_rc_user = user_repo.read({'blog':'rubikscode.net'})

print(one_rc_user)
print("--------------\n")

而输出是这样的：

—Read All—
{‘_id’: ObjectId(‘5dbad5a4dde338d6e1cd3ea7’), ‘name’: ‘Rubik’, ‘age’: 33, ‘blog’: ‘rubikscode.net’}
{‘_id’: ObjectId(‘5dbc2f46ac3310f0215ba277’), ‘name’: ‘Vanja’, ‘age’: 29, ‘blog’: ‘eventroom.org’}
{‘_id’: ObjectId(‘5dbc2f46ac3310f0215ba278’), ‘name’: ‘Marko’, ‘age’: 36, ‘blog’: ‘rubikscode.net’}
————–

—Read Many–
{‘_id’: ObjectId(‘5dbad5a4dde338d6e1cd3ea7’), ‘name’: ‘Rubik’, ‘age’: 33, ‘blog’: ‘rubikscode.net’}
{‘_id’: ObjectId(‘5dbc2f46ac3310f0215ba278’), ‘name’: ‘Marko’, ‘age’: 36, ‘blog’: ‘rubikscode.net’}
————–

— Read —
{‘_id’: ObjectId(‘5dbad5a4dde338d6e1cd3ea7’), ‘name’: ‘Rubik’, ‘age’: 33, ‘blog’: ‘rubikscode.net’}
————–

更新操作

我们实现了两种更新方法：update和gain_age。第一个目的是演示如何使用条件更新单个文档。另一个功能演示如何将MongoDB更新修饰符封装在函数中，并根据需要定制存储库。可以说，这是这种方法的最大优势。

class UserRepository(object):
    def __init__(self):
        mongoclient = MongoClient('localhost', 27017)
        #mongoclient = MongoClient('mongodb://localhost:27017')
        
        database = mongoclient.local
        self._users = database.user
    
    # Create operations
    def insert(self, user):
        return self._users.insert_one(user)
        
    def insert_many(self, users):
        return self._users.insert_many(users)
    
    # Read operations
    def read_all(self):
        return self._users.find()
    
    def read_many(self, conditions):
        return self._users.find(conditions)
    
    def read(self, conditions):
        return self._users.find_one(conditions)
  
    # Update operations
    def update(self, conditions, new_value):
        return self._users.update_one(conditions, new_value)
    
    def increment_age(self, conditions):
        return self._users.update_one(conditions, {'$inc' : {'age' : 1}})

函数update可用于更新文档名称，如下所示：

result = user_repo.update({'name':'Rubik'}, {'$set': {'name': "Nikola"}})
print(result.acknowledged)

该结果是这样的：

方法 crement_age 更易于使用：

result = user_repo.increment_age({'name':'Nikola'})
print(result.acknowledged)

结果可以在MongoDB Compass中观察到：

删除操作

就像我们可以一次创建一个或多个文档一样，我们可以删除一个或多个文档。这使用两个函数完成：delete和delete_many。这两个函数均接收删除条件。以下是UserRepository类的最终形式：

class UserRepository(object):
    def __init__(self):
        mongoclient = MongoClient('localhost', 27017)
        #mongoclient = MongoClient('mongodb://localhost:27017')
        
        database = mongoclient.local
        self._users = database.user
    
    # Create operations
    def insert(self, user):
        return self._users.insert_one(user)
        
    def insert_many(self, users):
        return self._users.insert_many(users)
    
    # Read operations
    def read_all(self):
        return self._users.find()
    
    def read_many(self, conditions):
        return self._users.find(conditions)
    
    def read(self, conditions):
        return self._users.find_one(conditions)
  
    # Update operations
    def update(self, conditions, new_value):
        return self._users.update_one(conditions, new_value)
    
    def increment_age(self, conditions):
        return self._users.update_one(conditions, {'$inc' : {'age' : 1}})
    
    # Delete operations
    def delete(self, condition):
        return self._users.delete_one(condition)
    
    def delete_many(self, condition):
        return self._users.delete_many(condition)

如果要删除一个文档，可以这样操作：

result = user_repo.delete({'name':'Nikola'})
print(result.acknowledged)

该操作的结果：

在演示删除多个文档的样子之前，我们添加一个刚删除的文档并以先前状态还原集合：

如果在此之后，我们调用delete_many，则如下所示：

result = user_repo.delete_many({'blog':'rubikscode.net'})
print(result.acknowledged)

操作结果：

MongoEngine实现

如您所见，使用PyMongo实现存储库非常容易且有趣。但是，许多用户并不需要深入到这种低层次的抽象。这就是为什么有些人选择使用在PyMongo——MongoEngine之上构建库的原因。本质上，MongoEngine 是ODM，即，对象文档映射器。就像我们有关系数据库的ORM 一样，对于文档NoSQL数据库，我们也有ODM。MongoEngine提供了所需的更高级别的抽象。因此，让我们将其导入并附加到我们的数据库中：

from mongoengine import * 

connect('local', host='localhost', port=27017)

该函数的第一个参数是数据库的名称，而其他两个参数则定义location。为了“附加”到集合，我们需要实现一个类，该类描述该集合-模型的文档。这非常类似于我们在各种ORM中执行此操作的方式，因此，如果您有使用EntityFramework的经验，这对您来说自然而然的。模型类必须继承Document。对于我们的用户集合，如下所示：

class User(Document):
    name = StringField(required=True, max_length=50)
    age = IntField(required=True)
    blog = StringField(required=True, max_length=50)

在此模型中，我们告诉MongoEngine 我们希望用户拥有姓名，年龄 和博客。 在下面，文档基础对象将验证提供的数据。MongoEngine提供了各种字段类型（这里我们仅使用StringField和IntField）以及这些类型的选项。

创建操作

当我们实现User模型类时，使用它来操作数据库对象是很容易的。这是我们如何在用户集合中创建文档的方法：

user = User(
    name = "Rubik",
    age = 33,
    blog = "rubikscode.net")

# Create Operation
user.save()

请注意，在这种特殊情况下，保存方法会在用户集合中创建文档。

读取操作

读取数据也得到了简化。这是完成的过程：

read_users = User.objects

for user in User.objects:
    print("Name: {}; Age: {}; Blog: {}".format(user.name, user.age, user.blog))

使用对象字段，我们可以访问数据库中的所有文档。在这种情况下，只有一个：

Name: Rubik; Age: 33; Blog: rubikscode.net

如果我们要创建各种查询，则可以在此之上使用过滤器功能。

更新操作

使用保存方法对现有对象再次进行更新。基本上，当您第一次调用save方法时，它将创建一个文档，而第二次它将对其进行更新。

user.name = "Marko"

# Update
user.save()

结果：

删除操作

只需通过在User 对象上调用delete方法即可执行删除操作。

user.delete()

该结果是这样的：

结论

在本文中，我们有机会看到了如何在Python中使用MongoDB。我们可以看到它们具有相当的可比性， 并且可以很好地协同工作。我们使用了两个模块PyMongo和MongoEngine，因此根据您需要的抽象级别，可以选择最适合您的项目的一个。

寒冰屋

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在Python中使用MongoDB

先决条件

PyMongo实现

创建操作

读取操作

更新操作

删除操作

MongoEngine实现

创建操作

读取操作

更新操作

删除操作

结论

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