文章首发：点点寒彬的博客
前言
都说MongoDB这个NoSql数据库特别友好，使用起来也非常方便，今天稍微接触了一下，发现真的是非常非常简单，但是网上对这块内容涉及的很少，而且很多内容都是很老的版本使用的方法，我看了一下官方API文档中描述的内容也不多，顺手翻译一下吧，造福一下后来人。
注：我并不是逐字逐句的翻译，在某些地方我无法精确翻译的时候，我概括了大概的意思，有能力的可以直接看官方文档
前提条件
首先，我们需要安装PyMongo模块，在PythonShell中下面的代码能正常运行且无报错。
>>> import pymongo
当然，你的MongoDB需要在默认地址和端口开启，你可以按照这个方法确认你是否安装了MongoDB：
$ mongod
建立一个MongoClient
第一步我们需要建立一个MongoClient来运行MongoDB，这个做起来非常简单：
>>> from pymongo import MongoClient
>>> client = MongoClient()
上面的代码会连接默认的地址和端口，我们也可以自己指定地址和端口，像下面这样：
>>> client = MongoClient('localhost', 27017)
或者使用MongoDB的URI连接：
>>> client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
获取数据库
一个MongoDB可以提供多个数据库接口。当使用PyMongo的时候，你可以使用获取属性的方式建立MongoClient：
>>> db = client.test_database
如果你使用上面的方法无法获取数据库的时候，你可以使用字典的方式来获取数据库。
获取连接
获取连接的方式和获取数据库的方式一样，也可以使用获取属性的方式：
>>> collection = db.test_collection
或者使用字典的方式：
>>> collection = db['test-collection']
注意：使用MongoDB建立连接非常容易，但是上面的所有操作都不是实实在在的操作了MongoDB，当第一次获取数据库和建立连接的时候，数据库和连接会被创建。
文档
MongoDB的数据格式存储使用的是JSON风格，在PyMongo中，我们使用的字典类型就相当于数据。比如下面的数据就类似博客中的post信息：
>>> import datetime
>>> post = {"author": "Mike",
... "text": "My first blog post!",
... "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
... "date": datetime.datetime.utcnow()}
数据格式可以容纳python的类型（就像datetime.datetime）
插入数据
往数据库插入一条数据我们使用insert_one()方法：
>>> posts = db.posts
>>> post_id = posts.insert_one(post).inserted_id
>>> post_id
ObjectId('...')
当我们插入数据成功的时候，MongoDB会生成一个特殊的主键“_id”。这个主键“_id”的值是唯一的。insert_one()返回的值就是这个主键的值。
插入第一条数据后，数据库、数据表和连接都建立了，我们可以查看列表中的所有信息：
>>> db.collection_names(include_system_collections=False)
[u'posts']
使用find_one()方法获取一条记录
在MongoDB中最基本的方法就是find_one()。这个方法返回一条符合条件的记录（或者None）。当你知道某条信息只有一个的时候，这个方法非常有用，或者返回第一条数据，这里我们使用这个方法获取第一条数据：
>>> posts.find_one()
{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike'
结果是我们之前插入的一条字典型的数据。
注意：返回结果中的“_id”是插入数据时自动添加的。
find_one()同时也提供了精确查找的功能，下面的示例是我们定位author为Mike的代码：
>>> posts.find_one({"author": "Mike"})
{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike'
如果我们把author换成另外一个，则不会返回结果：
>>> posts.find_one({"author": "Eliot"})
>>>
使用ObjectId查询
我们也可以用“_id”来查询，下面是我们的示例：
>>> post_id
ObjectId(...)
>>> posts.find_one({"_id": post_id})
{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike'
注意：ObjectId和转换为字符串的ObjectId是不一样的：
>>> post_id_as_str = str(post_id)
>>> posts.find_one({"_id": post_id_as_str}) # No result
>>>
在web应用中一个很常见的现象就是从URI中获取ObjectId来查询后台记录。在使用这个之前需要把str类型转换成ObjectId类型：
from bson.objectid import ObjectId
# The web framework gets post_id from the URL and passes it as a string
def get(post_id):
# Convert from string to ObjectId:
document = client.db.collection.find_one({'_id': ObjectId(post_id)})
Unicode Strings注意事项
你可能会注意到我们的数据和存进去的数据有一些不一样，比如（ u’Mike’ 而不是‘Mike’）。
MongoDB是使用BSON来存储数据。BSON是使用utf-8来编码的。所以PyMongo存储的str类型必须是utf-8的。（‘str’类型）也是要被支持的，因此Unicode类型(<‘unicode’类型>)需要先编码成utf-8，我们的示例中PythonShell显示的是u’Mike’而不是‘Mike’就是因为PyMongo解码了BSON的string变成Python的unicode string。
大量的插入数据
为了让查询更有意思，我们需要插入多一些数据。能够新增一条记录，我们也可以做到新增多条记录。使用insert_many()方法插入由第一条数据组成的列表，只需要往服务端发送一条命令：
>>> new_posts = [{"author": "Mike",
... "text": "Another post!",
... "tags": ["bulk", "insert"],
... "date": datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)},
... {"author": "Eliot",
... "title": "MongoDB is fun",
... "text": "and pretty easy too!",
... "date": datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}]
>>> result = posts.insert_many(new_posts)
>>> result.inserted_ids
[ObjectId('...'), ObjectId('...')]
这个例子有几个有意思的地方：
- insert_many()返回了两个相互对应ObjectId
- new_post[1]有一个不同的地方，多了一个“tags”字段。而现在我们又多了一个字段，这就是我们说MongoDB非常schema-free（开放？）
查询一条以上的记录
我们使用find()方法来获取一条以上的记录。find()返回一组符合条件的记录，并且允许我们通过迭代的方式获取它们。例如，在post中我们可以迭代的获取所有查询的数据：
>>> for post in posts.find():
... post
...
{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45), u'text': u'and pretty easy too!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Eliot', u'title': u'MongoDB is fun'}
就像我们使用find_one()一样，我们也可以在这里加上查询条件来获取符合条件的数据：
>>> for post in posts.find({"author": "Mike"}):
... post
...
{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}
计数
如果我们只想获取数量，我们可以使用count()方法来代替全记录查询。我们可以获得查询的数量：
>>> posts.count()
3
或者获得符合条件的数量：
>>> posts.find({"author": "Mike"}).count()
2
不同种类的查询
MongoDB还提供了许多种类的查询方式。例如我们查询数据的日期小于某一个日期，且按照author字段来排序：
>>> d = datetime.datetime(2009, 11, 12, 12)
>>> for post in posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author"):
... print post
...
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45), u'text': u'and pretty easy too!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Eliot', u'title': u'MongoDB is fun'}
{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}
这里我们使用“$lt”来做一个限制的查询，使用sort()来对author字段排序。
主键
增加一个主键能够帮助我们快速而准确的查询记录，也可以使我们存储的数据更加有用。在这个示例中，我们将会展示在一个已存在主键的表中新增一个主键：
首先，我们要新增一个主键：
>>> result = db.profiles.create_index([('user_id', pymongo.ASCENDING)],
... unique=True)
>>> list(db.profiles.index_information())
[u'user_id_1', u'_id_']
注意，我们现在有两个主键了，一个是MongoDB自带的”_id“，另一个是我们新增的”user_id“。
现在，我们来新增一些用户信息：
>>> user_profiles = [
... {'user_id': 211, 'name': 'Luke'},
... {'user_id': 212, 'name': 'Ziltoid'}]
>>> result = db.profiles.insert_many(user_profiles)
我们新增的主键阻止我们新增一条已存在这个主键的记录。
>>> new_profile = {'user_id': 213, 'name': 'Drew'}
>>> duplicate_profile = {'user_id': 212, 'name': 'Tommy'}
>>> result = db.profiles.insert_one(new_profile) # This is fine.
>>> result = db.profiles.insert_one(duplicate_profile)
Traceback (most recent call last):
pymongo.errors.DuplicateKeyError: E11000 duplicate key error index: test_database.profiles.$user_id_1 dup key: { : 212 }
写在最后
官方文档上并没有给出删除，修改记录的方法，或许是我目前还没看到吧，等看到了我会再补充上来的。文档比较短，翻译的过程中由于本人英语水平有限，并不能做到逐字逐句的翻译，也无法保证完全准确，并且会有一些地方的内容念起来并不是那么的顺口，但是官方文档想表达的大概意思应该是不会错的。
