这里是简单的安装和使用记录,首先要有一个可用的mongo环境,win环境或者linux环境都可以。 假定你对mongo有所了解和知道一些命令行操作。
安装和更新
跟大多数py包安装一样,可以源码安装,也可以使用pip或者easy_install来安装
安装
代码如下:
pip install pymongo
升级
代码如下:
pip install --upgrade pymongo
其他安装方法请参照文档pymongo安装
操作
官网教程
小案例
代码如下:
#-*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#author: orangleliu @2014-09-24
'''
pymongo的简单使用
'''
from pymongo import MongoClient
def get_db():
#建立连接
client = MongoClient("localhost", 27017)
#test,还有其他写法
db = client.test
return db
def get_collection(db):
#选择集合(mongo中collection和database都是lazy创建的,具体可以google下)
collection = db['posts']
print collection
def insert_one_doc(db):
#插入一个document
posts = db.posts
post = {"name":"lzz", "age":25, "weight":"55"}
post_id = posts.insert(post)
print post_id
def insert_mulit_docs(db):
#批量插入documents,插入一个数组
posts = db.posts
post = [ {"name":"nine", "age":28, "weight":"55"},
{"name":"jack", "age":25, "weight":"55"}]
obj_ids = posts.insert(post)
print obj_ids
##查询,可以对整个集合查询,可以根ObjectId查询,可以根据某个字段查询等
def get_all_colls(db):
#获得一个数据库中的所有集合名称
print db.collection_names()
def get_one_doc(db):
#有就返回一个,没有就返回None
posts = db.posts
print posts.find_one()
print posts.find_one({"name":"jack"})
print posts.find_one({"name":"None"})
return
def get_one_by_id(db):
#通过objectid来查找一个doc
posts = db.posts
obj = posts.find_one()
obj_id = obj["_id"]
print "_id 为ObjectId类型 :"
print posts.find_one({"_id":obj_id})
#需要注意这里的obj_id是一个对象,不是一个str,使用str类型作为_id的值无法找到记录
print "_id 为str类型 "
print posts.find_one({"_id":str(obj_id)})
#可以通过ObjectId方法把str转成ObjectId类型
from bson.objectid import ObjectId
print "_id 转换成ObjectId类型"
print posts.find_one({"_id":ObjectId(str(obj_id))})
def get_many_docs(db):
#mongo中提供了过滤查找的方法,可以通过各
#种条件筛选来获取数据集,还可以对数据进行计数,排序等处理
posts = db.posts
#所有数据,按年龄排序, -1是倒序
all = posts.find().sort("age", -1)
count = posts.count()
print "集合中所有数据 %s个"%int(count)
for i in all:
print i
#条件查询
count = posts.find({"name":"lzz"}).count()
print "lzz: %s"%count
for i in posts.find({"name":"lzz", "age":{"$lt":20}}):
print i
def clear_coll_datas(db):
#清空一个集合中的所有数据
db.posts.remove({})
if __name__ == "__main__":
db = get_db()
obj_id = insert_one_doc(db)
obj_ids = insert_mulit_docs(db)
#get_all_colls(db)
#get_one_doc(db)
#get_one_by_id(db)
#get_many_docs(db)
clear_coll_datas(db)
这都是写简单的操作,至于集合操作,group操作等以后在总结。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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