程序博客网 > 闪字制作软件

Python 操作 MongoDB

来源：互联网 发布：闪字制作软件 编辑：程序博客网 时间：2024/06/05 03:32

这篇文章主要介绍了使用Python脚本操作MongoDB的教程,MongoDB作为非关系型数据库得到了很大的宣传力度,而市面上的教程一般都是讲解JavaScript的脚本操作,本文则是基于Python,需要的朋友可以参考下

0.启动mongodb数据库

$ mongod.exe --dbpath D:\mongodb\data\db

1.连接数据库

MongoClient VS Connection

class MongoClient(pymongo.common.BaseObject)
| Connection to MongoDB.
|
| Method resolution order:
| MongoClient
| pymongo.common.BaseObject
| builtin.object
|

class Connection(pymongo.mongo_client.MongoClient)
| Connection to MongoDB.
|
| Method resolution order:
| Connection
| pymongo.mongo_client.MongoClient
| pymongo.common.BaseObject
| builtin.object

从这两个类的继承来看，connection是继承了MongoClient的，建议使用MongoClient而不是使用Connection。（也就是说，MongoClient可以使用方法Connection都可以使用）

from pymongo import MongoClientclient = MongoClient('192.168.40.87', 27037)db_name = 'TCL_Useraction'db = client[db_name]collection_useraction = db['useraction']

这里是通过字典的方式访问数据库和集合，同时你也可以通过.（点号）的方式访问

2.插入数据

save() VS insert()

mongodb的save和insert函数都可以向collection里插入数据，但两者是有两个区别：

一、save函数实际就是根据参数条件,调用了insert或update函数.如果想插入的数据对象存在,insert函数会报错,而save函数是改变原来的对象;如果想插入的对象不存在,那么它们执行相同的插入操作.这里可以用几个字来概括它们两的区别,即所谓"有则改之,无则加之".

二、insert可以一次性插入一个列表，而不用遍历，效率高， save则需要遍历列表，一个个插入。

3.更新数据

对于单个数据来说，可以更新后使用save方法

update(criteria, objNew, upsert, mult)

  • criteria: 需要被更新的条件表达式
  • objNew: 更新表达式
  • upsert: 如目标记录不存在，是否插入新文档。
  • multi: 是否更新多个文档。
collection_useraction.update({'gid':last_gid, 'time':l_date},                              {'$set':{'gid':last_gid},                               '$set':{'time':l_date},                               '$addToSet':{'categories':category_data}},                              upsert=True)

4.删除数据

db.users.drop() # 删除集合# remove(self, spec_or_id=None, safe=None, multi=True, **kwargs)# remove() 用于删除单个或全部文档，删除后的文档无法恢复。id = db.users.find_one({"name":"user2"})["_id"]db.users.remove(id) # 根据 id 删除一条记录db.users.remove() # 删除集合里的所有记录db.users.remove({'yy':5}) # 删除yy=5的记录

5.查询

# 查询 age 小于 15 的for u in db.users.find({"age":{"$lt":15}}):    print(u)
5.1 查询一条记录
# 查询 name 等于 user8 的for u in db.users.find({"name":"user8"}):    print(u)# 获取查询的一个u2 = db.users.find_one({"name":"user9"}) # 查不到时返回 None    print(u2)
5.2 查询特定键 (fields)

特别说明：
在3.0版本中，这个参数已经改名为projection，若用fields会报错

# select name, age from users where age = 21for u in db.users.find({"age":21}, ["name", "age"]):    print(u)for u in db.users.find(fields = ["name", "age"]):    print(u)
5.3 排序(SORT)
pymongo.ASCENDING # 也可以用 1 来代替pymongo.DESCENDING # 也可以用 -1 来代替for u in db.users.find().sort([("age", pymongo.ASCENDING)]):    print(u)  # select * from 集合名 order by 键1for u in db.users.find().sort([("age", pymongo.DESCENDING)]):    print(u) # select * from 集合名 order by 键1 descfor u in db.users.find().sort([("键1", pymongo.ASCENDING), ("键2", pymongo.DESCENDING)]):    print(u) # select * from 集合名 order by 键1 asc, 键2 descfor u in db.users.find(sort = [("键1", pymongo.ASCENDING), ("键2", pymongo.DESCENDING)]):    print(u) # sort 的另一种写法for u in db.users.find({"name":"user9"}, sort=[['name',1],['sex',1]], fields = ["name", "age", 'sex']):    print(u) # 组合写法
5.4 从第几行开始读取(SLICE)，读取多少行(LIMIT)
# select * from 集合名 skip 2 limit 3# MySQL 的写法： select * from 集合名 limit 2, 3for u in db.users.find().skip(2).limit(3):    print(u)for u in db.users.find(skip = 2, limit = 3):    print(u)# 可以用切片代替 skip & limit (mongo 中的 $slice 貌似有点问题)。for u in db.users.find()[2:5]:    print(u)# 单独的写for u in db.users.find().skip(2):    print(u)for u in db.users.find(skip=1):    print(u)for u in db.users.find().limit(5):    print(u)for u in db.users.find(limit = 3):    print(u)
5.5 多条件查询(Conditional Operators) # like 的可使用正则表达式查询
# select * from users where name = 'user3' and age > 12 and age < 15for u in db.users.find({'age': {'$gt': 12, '$lt': 15}, 'name': 'user3'}):    print(u)# select * from users where name = 'user1' and age = 21for u in db.users.find({"age":21, "name":"user1"}):    print(u)
5.6 IN
for u in db.users.find({"age":{"$in":(23, 26, 32)}}):    print(u)  # select * from users where age in (23, 26, 32)for u in db.users.find({"age":{"$nin":(23, 26, 32)}}):    print(u) # select * from users where age not in (23, 26, 32)
5.7 统计总数(COUNT)
print(db.users.count()) # select count(*) from usersprint(db.users.find({"age":{"$gt":30}}).count()) # select count(*) from users where age > 30
5.8 OR
for u in db.users.find({"$or":[{"age":25}, {"age":28}]}):    print(u) # select * from 集合名 where 键1 = 值1 or 键1 = 值2for u in db.users.find({"$or":[{"age":{"$lte":23}}, {"age":{"$gte":33}}]}):    print(u) # select * from 集合名 where 键1 <= 值1 or 键1 >= 值2
6. 是否存在 (exists)
db.users.find({'sex':{'$exists':True}}) # select * from 集合名 where exists 键1db.users.find({'sex':{'$exists':False}}) # select * from 集合名 where not exists 键1
7. 正则表达式查询
for u in db.users.find({"name" : {"$regex" : r"(?i)user[135]"}}, ["name"]):    print(u) # 查询出 name 为 user1, user3, user5
8. 多级路径的元素值匹配

Document 采取 JSON-like 这种层级结构，因此我们可以直接用嵌入(Embed)代替传统关系型数据库的关联引用(Reference)。
MongoDB 支持以 "." 分割的 namespace 路径，条件表达式中的多级路径须用引号

# 如果键里面包含数组，只需简单匹配数组属性是否包含该元素即可查询出来db.集合名.find_one({'address':"address1"}) # address 是个数组，匹配时仅需包含有即可# 查询结果如：{"_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "address" : ["address1", "address2"]}# 条件表达式中的多级路径须用引号,以 "." 分割u = db.集合名.find_one({"im.qq":12345678})# 查询结果如：{"_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "im" : {"msn" : "[email protected]", "qq" : 12345678}}print(u)['im']['msn'] #显示： [email protected]# 多级路径的更新db.集合名.update({"im.qq":12345678}, {'$set':{"im.qq":12345}})# 查询包含特定键的for u in db.users.find({"im.qq":{'$exists':True}}, {"im.qq":1}):    print(u)# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "im" : { "qq" : 12345 } }for u in db.users.find({'data':"abc"}):    print(u)# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c47a481b48cde79c6780df5"), "name" : "user8", "data" : [ { "a" : 1, "b" : 10 }, 3, "abc" ] }for u in db.users.find({'data':{'$elemMatch':{'a':1, 'b':{'$gt':5}}}}):    print(u)# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c47a481b48cde79c6780df5"), "name" : "user8", "data" : [ { "a" : 1, "b" : 10 }, 3, "abc" ] }{data:"abc"} 仅简单匹配数组属性是否包含该元素。$elemMatch 则可以处理更复杂的元素查找条件。当然也可以写成如下方式：db.集合名.find({"data.a":1, "data.b":{'$gt':5}})对数组, 还可以直接使用序号进行操作：db.集合名.find({"data.1":3}) # 序号从0开始# 如集合的一列内容{"classifyid":"test1", "keyword":[    {"name":'test1', # 将修改此值为 test5 (数组下标从0开始,下标也是用点)    "frequence":21,    },    {"name":'test2', # 子表的查询，会匹配到此值    "frequence":50,    }, ]}# 子表的修改(子表的其它内容不变)db.集合名.update({"classifyid":"test1"}, {"$set":{"keyword.0.name":'test5'}})# 子表的查询db.集合名.find({"classifyid":"test1", "keyword.0.name":"test2"})

6.操作

(1) $all: 判断数组属性是否包含全部条件。

db.users.insert({'name':"user3", 'data':[1,2,3,4,5,6,7]})db.users.insert({'name':"user4", 'data':[1,2,3]})for u in db.users.find({'data':{'$all':[2,3,4]}}):    print(u)# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "name" : "user3", "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ] }

注意和 $in 的区别。$in 是检查目标属性值是条件表达式中的一员，而 $all 则要求属性值包含全部条件元素。

(2) $size: 匹配数组属性元素数量。

for u in db.users.find({'data':{'$size':3}}):    print(u)# 只显示匹配此数组数量的： { "_id" : ObjectId("4c47a13bb48cde79c6780df1"), "name" : "user4", "data" : [ 1, 2, 3 ] }

(3) $type: 判断属性类型。

for u in db.users.find({'t':{'$type':1}}):    print(u) # 查询数字类型的for u in db.users.find({'t':{'$type':2}}):    print(u) # 查询字符串类型的

类型值:
double:1
string: 2
object: 3
array: 4
binary data: 5
object id: 7
boolean: 8
date: 9
null: 10
regular expression: 11
javascript code: 13
symbol: 14
javascript code with scope: 15
32-bit integer: 16
timestamp: 17
64-bit integer: 18
min key: 255
max key: 127

(4) $not: 取反，表示返回条件不成立的文档。
似乎只能跟正则和 $mod 一起使用？？？？
还不知如何使用

(5) $unset: 和 $set 相反，表示移除文档属性。

for u in db.users.find({'name':"user1"}):    print(u)# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "age" : 15, "address" : [ "address1", "address2" ] }db.users.update({'name':"user1"}, {'$unset':{'address':1, 'age':1}})for u in db.users.find({'name':"user1"}):    print(u)# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1" }

(6) $push: 和 $pushAll 都是向数组属性添加元素。好像两者没啥区别

for u in db.users.find({'name':"user1"}):    print(u)# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "name" : "user1" }db.users.update({'name':"user1"}, {'$push':{'data':1}})for u in db.users.find({'name':"user1"}):    print(u)# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "data" : [ 1 ], "name" : "user1" }db.users.update({'name':"user1"}, {'$pushAll':{'data':[2,3,4,5]}})for u in db.users.find({'name':"user1"}):    print(u)# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5 ], "name" : "user1" }

(7) $addToSet: 和 $push 类似，不过仅在该元素不存在时才添加 (Set 表示不重复元素集合)。

db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}})db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}})for u in db.users.find({'name':"user2"}):    print(u)# 显示： { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1 ], "name" : "user2" }db.users.update({'name':"user2"}, {'$push':{'data':1}})for u in db.users.find({'name':"user2"}):    print(u)# 显示： { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1, 1 ], "name" : "user2" }要添加多个元素，使用 $each。db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1,2,3,4]}}})for u in db.users.find({'name':"user2"}):    print(u)# 显示： {'age': 12, '_id': ObjectId('4c479896089df9b53474170b'), 'data': [1, 1, 2, 3, 4], 'name': 'user2'}# 貌似不会自动删除重复

(8) $each 添加多个元素用。

db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}})for u in db.users.find({'name':"user2"}):    print(u)# 显示： { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1 ], "name" : "user2" }db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1,2,3,4]}}})for u in db.users.find({'name':"user2"}):    print(u)# 显示： {'age': 12, '_id': ObjectId('4c479896089df9b53474170b'), 'data': [1, 2, 3, 4], 'name': 'user2'}db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':[1,2,3,4]}})for u in db.users.find({'name':"user2"}):    print(u)# 显示： { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, [ 1, 2, 3, 4 ] ], "name" : "user2" }db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':[1,2,3,4]}})for u in db.users.find({'name':"user2"}):    print(u)# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ [1, 2, 3, 4] ], "name" : "user2" }

(9) $pop: 移除数组属性的元素(按数组下标移除)，$pull 按值移除，$pullAll 移除所有符合提交的元素。

db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3 ]}}})for u in db.users.find({'name':"user2"}):    print(u)# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3 ], "name" : "user2" }db.users.update({'name':"user2"}, {'$pop':{'data':1}}) # 移除最后一个元素for u in db.users.find({'name':"user2"}):    print(u)# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2 ], "name" : "user2" }db.users.update({'name':"user2"}, {'$pop':{'data':-1}}) # 移除第一个元素for u in db.users.find({'name':"user2"}):    print(u)# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2 ], "name" : "user2" }db.users.update({'name':"user2"}, {'$pull':{'data':2}}) # 移除全部 2for u in db.users.find({'name':"user2"}):    print(u)# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 3, 4, 5, 6, 7 ], "name" : "user2" }db.users.update({'name':"user2"}, {'$pullAll':{'data':[3,5,6]}}) # 移除 3,5,6for u in db.users.find({'name':"user2"}):    print(u)# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 4, 7 ], "name" : "user2" }

(10) $where: 用 JS 代码来代替有些丑陋的 $lt、$gt。
MongoDB 内置了 Javascript Engine (SpiderMonkey)。可直接使用 JS Expression，甚至使用 JS Function 写更复杂的 Code Block。

db.users.remove() # 删除集合里的所有记录for i in range(10):db.users.insert({'name':"user" + str(i), 'age':i})for u in db.users.find():    print(u)

显示如下：
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da226e"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da226f"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2270"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2271"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2272"), "name" : "user4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2273"), "name" : "user5", "age" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2274"), "name" : "user6", "age" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2275"), "name" : "user7", "age" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2276"), "name" : "user8", "age" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2277"), "name" : "user9", "age" : 9 }

for u in db.users.find({"$where":"this.age > 7 || this.age < 3"}):    print(u)

显示如下：
{'age': 0.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), 'name': 'user0'}
{'age': 1.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), 'name': 'user1'}
{'age': 2.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), 'name': 'user2'}
{'age': 8.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), 'name': 'user8'}
{'age': 9.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), 'name': 'user9'}

for u in db.users.find().where("this.age > 7 || this.age < 3"):    print(u)

显示如下：
{'age': 0.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), 'name': 'user0'}
{'age': 1.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), 'name': 'user1'}
{'age': 2.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), 'name': 'user2'}
{'age': 8.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), 'name': 'user8'}
{'age': 9.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), 'name': 'user9'}

# 使用自定义的 function, javascript语法的for u in db.users.find().where("function() { return this.age > 7 || this.age < 3;}"):    print(u)

显示如下：
{'age': 0.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), 'name': 'user0'}
{'age': 1.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), 'name': 'user1'}
{'age': 2.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), 'name': 'user2'}
{'age': 8.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), 'name': 'user8'}
{'age': 9.0, '_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), 'name': 'user9'}


Python 可以使用 pymongo库方便的操作 MongoDB 。插播一句，MongoDB 不同于关系型结构的三层结构——database--> table --> record，它的层级为 database -->collection --> document。这里不重点介绍 MongoDB  用法，主要来看一下如何用 Python 使用 MongoDB。

 

1.安装MongoDB和pymongo：

1
2
[root@localhost ~]# pip install pymongo
[root@localhost ~]# yum install -y mongodb-server

启动 MongoDB ，其中 --dbpath 指定数据存放目录，默认为 /data/db ，如果目录不存在会报错； --logpath 指定日志输出文件，日志会按照时间自动切分：

1
[root@localhost ~]# mongod --dbpath=/data/mongodb/db/--logpath=/data/mongodb/mongodb.log

注：如果没有 pip命令，需要使用 yum 进行安装：

1
[root@localhost ~]# yum install -y python-pip

 

2.建立连接：

1
[root@localhost ~]# python
1
2
3
4
5
>>> from pymongo import *
>>> client = MongoClient() 
//与以下两种方式等同
>>> client = MongoClient(“localhost”, 27017)
>>> client = MongoClient(“mongodb://localhost:27017/”)

 

3.指定将要进行操作的database和collection：

1
2
>>> db = client.test_db
>>> collection = db.test_collection

 

4.常规操作：

4.1 插入：

1
2
3
4
5
6
7
>>> mydict = {“name”:”Lucy”, “sex”:”female”,”job”:”nurse”}
>>> collection.insert(mydict)
>>> collection.insert_one(mydict)
>>> collection.insert_many(mydict) //会报错，.insert_many()时参数必须为 list 形式，做如下包装：
>>> mylist = []
>>> mylist.append(mydict)
>>> collection.insert_many(mylist) //不会报错


4.2 查询：

.find_one() 显示满足条件的第一个 collection，find()的结果则是一个满足条件的对象数组：

1
2
3
>>> collection.find({“name”:”Lucy”})[0]
>>> collection.find({“name”:”Lucy”})[1]
……

可以使用 for-in 循环进行查看：

1
2
3
4
5
>>> for i in collection.find({“name”:”Lucy”})
…     print i
…
{u'job': u'nurse', u'_id': ObjectId('554bd2e1e1382306bba8ade9'),u'name': u'Lucy', u'sex': u'female'}
{u'nationality': u'US', u'age': 24, u'_id': ObjectId('554be1cce138230714d0ab0d'),u'name': u'Lucy'}

查询指定条件的collection，可以指定一个或多个条件：

1
2
>>> collection.find_one({“name”:”Lucy”})
>>> collection.find_one({“name”:”Lucy”, “sex”:”female”})

.count() 统计结果总条数：

1
2
>>> collection.find().count() //等同于collection.count()
>>> collection.find({“name”:”Lucy”}).count()

指定大于小于等于等条件进行查询：

1
>>> collection.find({“age”: {“$lt”: 30}})

这样的查询符号有 $lt（小于）， $gt（大于）， $lte（小于等于）， $gte（大于等于）， $ne（不等于），这与原生 MongoDB 中相同。

将查询结果按条件排序：

1
2
3
>>> collection.find().sort("age")  //默认，升序
>>> collection.find().sort("age", pymongo.ASCENDING)   //升序
>>> collection.find().sort("age", pymongo.DESCENDING)  //降序

查询 database中所有collection：

1
2
>>> db.collection_names()
>>> db.collection_names(include_system_collections=Flase) //不包括系统collection，一般指的是system.indexes

注：这里的 db为建立连接后的db = client.test_db 。

4.3 更新：

1
2
3
4
5
>>> temp = collection.find_one({"name":"Lucy"})
>>> temp2 = temp.copy()
>>> temp["name"] = "Jordan"
>>> collection.save(temp)   //或 .update() ，注意参数形式
>>> collection.update(temp, temp2)  //将temp更新为temp2

注：如果此时temp[“_id”]在该collection中已经存在，则.save()为更新操作，与 .replace_one() 作用相同，否则 .save() 为插入操作，与 .insert_one() 作用相同。

还要注意的一点是，.replace_one()需要传入两个参数，分别为当前document和要更新为的 document ，与 .update() 相同（update和save的区别暂且略过，有兴趣可以搜索引擎一下）：

1
>>> collection.replace_one(old_document, new_document)

4.4 删除：

1
2
3
>>> collection.remove(temp)//即便该temp不存在也不会报错
>>> collection.delete_one(temp)
>>> collection.delete_many(temp) //与 .insert_many() 不同，在temp不是list类型时也不会报错


补充：

1.JSON序列化与反序列化：

如果想序列化为标准 JSON 格式，两种方式，方式一，json 包中的 dumps：

1
2
3
4
>>> import json
>>> for i in collection.find(“{“name”:”Lucy”})
…     del i[“_id”]    //不能直接转换，无法识别ObjectId
…     json.dumps(i)

对应的反序列化方法为json.loads()

方式二，bson.json_util包中封装的 dumps：

1
2
3
4
5
6
7
>>> from bson import Binary, Code
>>> from bson.json_util import dumps
>>> dumps([{'foo': [1, 2]},
...     {'bar': {'hello':'world'}},
...     {'code': Code("function x() { return1; }")},
...     {'bin': Binary("")}])
'[{"foo": [1, 2]}, {"bar": {"hello":"world"}}, {"code": {"$code": "function x(){ return 1; }", "$scope": {}}}, {"bin":{"$binary": "", "$type": "00"}}]'

对应的反序列化方法为bson.json_util.loads()

2.Deprecated与”Modern”：

在pymongo中，有一些方法虽然没有被弃用，但也已经不再建议使用，使用这些方法不会出现 error，但会报出 warning ：

__main__:1:DeprecationWarning: insert is deprecated. Use insert_one or insert_manyinstead.

下面列出一些Deprecated Method和 “Mordern” Method ，供了解（建议不要使用 Deprecated Method，因为没准哪天就真的被弃用了）：

Deprecated            “Mordern”

insert               insert_one   insert_many

save                replace_one   insert_one

remove               delete_one   delete_many

update               replace_one   update_one   update_many

阅读全文
0 0
闪字制作软件 闪字制作软件
原创粉丝点击
热门IT博客
minitab 两组数据分析minitab 两组数据分析
大数据就业方向 知乎大数据就业方向 知乎
淘宝怎么买精仿手表
淘宝产品促销方案
新网域名管理平台
mac os x 10.6.8升级
南瑞集团待遇知乎
安装linux时显示dracut
天大和南开 知乎
那种读书软件好
java pop3
insert into 重复数据
ssam交通冲突软件
百度网盘总是网络异常
流畅的python
网店关键词优化
快讯通软件
数据库外键代码
淘宝商城电脑版登录
淘宝网最近打不开
热门问题 老师的惩罚 人脸识别 我在镇武司摸鱼那些年 重生之率土为王 我在大康的咸鱼生活 盘龙之生命进化 天生仙种 凡人之先天五行 春回大明朝 姑娘不必设防，我是瞎子 张君雅 甜甜圈 张君雅甜甜圈 张君雅点心面 张君雅图片 张君雅本人 张君雅为什么那么贵 张君雅零食 张雅君 张启山 张启山张起灵 张起灵张启山 张启山和张起灵 张起灵和张启山 张启山怎么死的 北宋小地主 张启山 张启山和张起灵什么关系 张起灵和张启山什么关系 张起灵是张启山什么人 雄九集团张启明身价 雄九集团张启明老婆 张启灵 张启辉个人资料 张呈栋 世界和我爱着你灿白 莫晓梅老张 莫晓梅和老张txt免费 莫晓梅和老张 莫晓梅和张医生 莫晓梅张医生 一张图测试直和弯 男人和女人上张床光 莫晓梅和医老张 莫晓梅和老张第8章 张咏棋 张咏琪 张咏娴 哗啦哗啦照样子写词语 张哲嘉 张哲瀚 张哲瀚图片 张哲瀚现任女友

程序博客网，程序员的互联网技术博客家园。csdn论坛精品 msdn技术资料都在这里