この記事ではpythonにおけるPyMongoの使い方の概要を中心に紹介しており、一定の参考になるPyMongoモジュールの使い方を詳しく紹介していますので、興味のある方は
について学んでください。 PyMongo は、Python で書かれた
ドライバー
Mongodb データベースを使用できるようにします。
環境:Ubuntu 14.04+python2.7+MongoDB 2.4
まず公式Webサイトにアクセスしてソフトウェアパッケージをダウンロードし、アドレスをクリックしてリンクを開きます。解凍後、 python
set
をインストールするか、 pip を使用して pip -m install pymongo
import pymongo
client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
または、次のようにすることもできます import pymongo
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.mydb #或者 db = client['mydb']
集計に接続します
集計は、リレーショナルデータベースのテーブルに相当します
collection = db.my_collection #或者 collection = db['my_collection']
データベース内のすべての集計名を表示しますrrreええ
db.collection_names()レコードを削除
collection.insert({"key1":"value1","key2","value2"})
条件で削除collection.remove()
レコードを更新
コードは次のとおりです:
collection.remove({"key1":"value1"})
1 つのレコードをクエリ: find_one() はパラメーターなしで最初のレコードを返します。パラメータを使用すると、条件に基づいて検索が返されます
collection.update({"key1": "value1"}, {"$set": {"key2": "value2", "key3": "value3"}})複数のレコードをクエリします: find() は、パラメータなしですべてのレコードを返します。パラメータを使用すると、条件に基づいて検索が返されます
collection.find_one() collection.find_one({"key1":"value1"})複数の集計されたレコードを表示します
collection.find() collection.find({"key1":"value1"})集計されたレコードの合計数を表示します
for item in collection.find(): print item
クエリ結果の並べ替え 単一列で並べ替え
print collection.find().count()複数列で並べ替え
コードをコピー コードは次のとおりです:
collection.find().sort("key1") # 默认为升序 collection.find().sort("key1", pymongo.ASCENDING) # 升序 collection.find().sort("key1", pymongo.DESCENDING) # 降序
例 1:
collection.find().sort([("key1", pymongo.ASCENDING), ("key2", pymongo.DESCENDING)])
以上がPythonでのPyMongoの使い方概要を詳しく解説の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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