前言
回顾之前讲了python语法编程 ，必修入门基础和网络编程，多线程/多进程/协程等方面的内容，昨天和今天讲到了数据库编程篇MySQL，Redis今天第三篇MongoDB篇，前面没看的也不用往前翻，系列文已经整理好了：
1.跟我一起从零开始学python（一）编程语法必修
2.跟我一起从零开始学python（二）网络编程
3.跟我一起从零开始学python（三）多线程/多进程/协程
4.跟我一起从零开始学python（四）数据库编程：MySQL数据库
5.跟我一起从零开始学python（五）数据库编程：Redis数据库
本篇讲：python数据库编程：MongoDB数据库
本系列文根据以下学习路线展开讲述，由于内容较多，：
下章讲：机器学习模块
一丶MongoDB简单介绍
Python MongoDB是一种非关系型数据库，也被称为NoSQL数据库。旨在提供高性能、高可用性和可扩展性的数据存储解决方案。Python MongoDB使用JSON格式存储数据，这使得它非常适合处理大量非结构化数据。
Python MongoDB的主要特点包括：
高性能：Python MongoDB使用内存映射技术，可以快速读取和写入数据。
高可用性：Python MongoDB支持主从复制和分片技术，可以保证数据的可靠性和可用性。
可扩展性：Python MongoDB可以轻松地扩展到多个节点，以满足不断增长的数据需求。
灵活性：Python MongoDB支持动态模式，可以根据需要随时更改数据结构。
易用性：Python MongoDB提供了简单易用的API，可以轻松地进行数据操作。
Python MongoDB的安装非常简单，只需要使用pip命令即可安装。安装完成后，可以使用pymongo库来连接和操作MongoDB数据库。
Python MongoDB的应用场景非常广泛，特别是在大数据处理和实时数据分析方面。它可以用于存储日志数据、社交媒体数据、物联网数据等各种类型的非结构化数据。同时，Python MongoDB也可以与其他数据存储解决方案（如关系型数据库）进行集成，以满足不同的数据处理需求。
总之，Python MongoDB是一种高性能、高可用性和可扩展性的数据存储解决方案，可以帮助开发人员轻松地处理大量非结构化数据。
二丶关于database的基础命令
MongoDB是一种非关系型数据库，它使用文档存储数据，而不是使用表格。Python是一种流行的编程语言，它可以与MongoDB数据库进行交互。在Python中，我们可以使用PyMongo库来连接和操作MongoDB数据库。
在MongoDB中，我们可以使用以下基础命令来管理数据库：
创建数据库
在MongoDB中，我们可以使用use命令来创建一个新的数据库。例如，要创建一个名为mydatabase的数据库，我们可以使用以下命令：
use mydatabase
如果数据库不存在，则MongoDB将创建一个新的数据库。如果数据库已经存在，则MongoDB将返回该数据库的引用。
显示数据库
要显示MongoDB中所有的数据库，我们可以使用以下命令：
show dbs
这将列出MongoDB中所有的数据库。
删除数据库
要删除MongoDB中的数据库，我们可以使用以下命令：
db.dropDatabase()
这将删除当前选定的数据库。
切换数据库
要切换到MongoDB中的另一个数据库，我们可以使用以下命令：
use anotherdatabase
这将切换到名为anotherdatabase的数据库。
显示当前数据库
要显示当前选定的数据库，我们可以使用以下命令：
db
这将返回当前选定的数据库的引用。
总之，Python与MongoDB数据库的交互非常方便，可以使用PyMongo库来连接和操作MongoDB数据库。在Python中，我们可以使用基础命令来管理数据库，例如创建、显示、删除和切换数据库。
三丶关于集合的基础命令
Python MongoDB数据库关于集合的基础命令
在Python中使用MongoDB数据库时，集合是MongoDB中的一个重要概念。集合类似于关系型数据库中的表，但是MongoDB是一个文档型数据库，因此集合中存储的是文档。
以下是Python MongoDB数据库关于集合的基础命令：
创建集合
要创建一个集合，可以使用MongoDB的db.create_collection()方法。在Python中，可以使用pymongo库中的Collection类的insert_one()方法来创建集合。
import pymongo
# 连接MongoDB数据库
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# 创建一个名为mycollection的集合
mydb = client["mydatabase"]
mycol = mydb["mycollection"]
插入文档
要向集合中插入文档，可以使用MongoDB的db.collection.insert()方法。在Python中，可以使用pymongo库中的Collection类的insert_one()方法来插入文档。
import pymongo
# 连接MongoDB数据库
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# 获取mycollection集合
mydb = client["mydatabase"]
mycol = mydb["mycollection"]
# 插入一条文档
mydict = { "name": "John", "address": "Highway 37" }
x = mycol.insert_one(mydict)
查询文档
要查询集合中的文档，可以使用MongoDB的db.collection.find()方法。在Python中，可以使用pymongo库中的Collection类的find()方法来查询文档。
import pymongo
# 连接MongoDB数据库
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# 获取mycollection集合
mydb = client["mydatabase"]
mycol = mydb["mycollection"]
# 查询所有文档
for x in mycol.find():
print(x)
更新文档
要更新集合中的文档，可以使用MongoDB的db.collection.update()方法。在Python中，可以使用pymongo库中的Collection类的update_one()方法来更新文档。
import pymongo
# 连接MongoDB数据库
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# 获取mycollection集合
mydb = client["mydatabase"]
mycol = mydb["mycollection"]
# 更新一条文档
myquery = { "address": "Highway 37" }
newvalues = { "$set": { "address": "Park Lane 38" } }
mycol.update_one(myquery, newvalues)
删除文档
要删除集合中的文档，可以使用MongoDB的db.collection.remove()方法。在Python中，可以使用pymongo库中的Collection类的delete_one()方法来删除文档。
import pymongo
# 连接MongoDB数据库
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# 获取mycollection集合
mydb = client["mydatabase"]
mycol = mydb["mycollection"]
# 删除一条文档
myquery = { "address": "Park Lane 38" }
mycol.delete_one(myquery)
四丶数据类型
MongoDB数据库支持以下数据类型：
String（字符串）：存储文本数据，最常用的数据类型。
Integer（整型）：存储整数。
Boolean（布尔型）：存储布尔值（true/false）。
Double（双精度浮点型）：存储浮点数。
Min/Max keys（最小值/最大值）：用于比较值的最小值和最大值。
Arrays（数组）：用于存储数组或列表。
Timestamp（时间戳）：记录文档修改或添加的时间。
Object（对象）：用于嵌入式文档。
Null（空值）：用于表示空值或不存在的字段。
Symbol（符号）：类似于字符串，但是用于特定的上下文环境。
Date（日期）：用于存储日期和时间。
Object ID（对象ID）：用于唯一标识文档。
Binary data（二进制数据）：用于存储二进制数据，如图片、音频等。
Code（代码）：用于存储JavaScript代码。
Regular expression（正则表达式）：用于存储正则表达式。
五丶数据操作
Python中操作MongoDB数据库的方式有多种，可以使用官方提供的pymongo库，也可以使用第三方库mongoengine等。
以下是pymongo库的基本数据操作：
连接数据库
import pymongo
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['testdb']
插入数据
collection = db['testcollection']
data = {'name': 'Tom', 'age': 18}
collection.insert_one(data)
查询数据
# 查询所有数据
result = collection.find()
for item in result:
print(item)
# 查询指定条件的数据
result = collection.find({'name': 'Tom'})
for item in result:
print(item)
更新数据
# 更新一条数据
collection.update_one({'name': 'Tom'}, {'$set': {'age': 20}})
# 更新多条数据
collection.update_many({'name': 'Tom'}, {'$set': {'age': 20}})
删除数据
# 删除一条数据
collection.delete_one({'name': 'Tom'})
# 删除多条数据
collection.delete_many({'name': 'Tom'})
聚合操作
# 统计数据总数
count = collection.count_documents({})
# 按条件分组统计
result = collection.aggregate([
{'$group': {'_id': '$name', 'count': {'$sum': 1}}}
])
for item in result:
print(item)
以上是pymongo库的基本数据操作，其他库的操作方式也类似
六丶数据的备份与恢复
Python中备份和恢复MongoDB数据库可以使用mongodump和mongorestore命令，也可以使用pymongo库中的函数进行操作。
使用mongodump和mongorestore命令备份和恢复MongoDB数据库
备份MongoDB数据库：
mongodump --host <host> --port <port> --db <database> --out <backup_directory>
其中，<host>是MongoDB服务器的IP地址或主机名，<port>是MongoDB服务器的端口号，默认为27017，<database>是要备份的数据库名称，<backup_directory>是备份文件存放的目录。
恢复MongoDB数据库：
mongorestore --host <host> --port <port> --db <database> <backup_directory>
其中，<host>、<port>、<database>和<backup_directory>的含义与备份命令相同。
使用pymongo库备份和恢复MongoDB数据库
备份MongoDB数据库：
import pymongo
import datetime
client = pymongo.MongoClient("<mongodb_uri>")
db = client["<database>"]
collection = db["<collection>"]
backup = collection.find()
with open("<backup_file>", "w") as f:
for doc in backup:
f.write(str(doc) + "\n")
其中，<mongodb_uri>是MongoDB服务器的URI，<database>和<collection>是要备份的数据库和集合名称，<backup_file>是备份文件的路径。
恢复MongoDB数据库：
import pymongo
client = pymongo.MongoClient("<mongodb_uri>")
db = client["<database>"]
collection = db["<collection>"]
with open("<backup_file>", "r") as f:
for line in f:
doc = eval(line.strip())
collection.insert_one(doc)
其中，<mongodb_uri>、<database>、<collection>和<backup_file>的含义与备份命令相同。注意，这种方法只适用于备份和恢复小型数据库，对于大型数据库，建议使用mongodump和mongorestore命令进行操作。
七丶聚合操作
MongoDB的聚合操作是指将多个文档进行分组、筛选、排序、计算等操作，以生成新的文档集合的过程。Python中可以使用pymongo库来进行MongoDB的聚合操作。
以下是一个简单的聚合操作示例，假设我们有一个名为students的集合，其中包含每个学生的姓名、年龄和成绩：
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client['test']
collection = db['students']
pipeline = [
{"$group": {"_id": "$age", "avg_score": {"$avg": "$score"}}},
{"$sort": {"_id": 1}}
]
result = collection.aggregate(pipeline)
for doc in result:
print(doc)
上述代码中，我们使用了MongoDB的group和group和avg操作符来计算每个年龄段的平均成绩，并使用$sort操作符按年龄升序排序。最终的结果将会是一个包含每个年龄段平均成绩的文档集合。
除了group和group和avg操作符外，MongoDB还提供了许多其他的聚合操作符，如match、match、project、sort、sort、limit等，可以根据具体需求进行组合使用。
八丶索引
MongoDB中的索引是用于提高查询性能的一种数据结构。在MongoDB中，可以使用多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、全文索引等。
以下是使用Python操作MongoDB索引的示例：
创建单字段索引
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client.test_database
collection = db.test_collection
# 创建单字段索引
collection.create_index("name")
# 查询是否创建成功
print(collection.index_information())
创建复合索引
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client.test_database
collection = db.test_collection
# 创建复合索引
collection.create_index([("name", 1), ("age", -1)])
# 查询是否创建成功
print(collection.index_information())
创建全文索引
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client.test_database
collection = db.test_collection
# 创建全文索引
collection.create_index([("content", "text")])
# 查询是否创建成功
print(collection.index_information())
查询使用索引
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client.test_database
collection = db.test_collection
# 查询使用索引
result = collection.find({"name": "Tom"}).explain()["executionStats"]
print(result)
以上是Python操作MongoDB索引的示例，可以根据实际需求选择不同类型的索引来提高查询性能。
九丶pymongo的操作
Python中操作MongoDB数据库需要使用pymongo库，以下是pymongo库的常用操作：
连接MongoDB数据库
import pymongo
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
选择数据库
db = client['database_name']
选择集合
collection = db['collection_name']
插入文档
data = {'name': 'John', 'age': 25}
collection.insert_one(data)
查询文档
result = collection.find_one({'name': 'John'})
更新文档
collection.update_one({'name': 'John'}, {'$set': {'age': 30}})
删除文档
collection.delete_one({'name': 'John'})
查询多个文档
results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})
for result in results:
print(result)
以上是pymongo库的常用操作，可以根据实际需求进行调用。
本系列文根据以下学习路线展开讲述，由于内容较多，：
下章讲：机器学习模块
