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使用简单的Python连接访问MongoDB

继续来聊MongoDB。

MongoDB作为了一个数据库产品软件，除了服务器Server端进程（mongod）外，还提供了比较丰富的访问连接接口。我们最常用的就是两个类型，一个是原生mongo shell，另一个就是应用程序语言访问接口。

1、从Mongo Shell到应用程序访问接口

Mongo Shell是MongoDB官方提供的数据库访问接口程序，类似于Oracle的sqlplus和Mysql的mysql程序。应该说，Mongo shell对于MongoDB的连接、访问和功能操作是最好的。所有与MongoDB相关的管理、开发和数据访问职能，都可以通过Mongo Shell进行实现。

另一类就是应用程序访问接口，也可以理解为编程语言接口。同其他所有数据库相同，针对每个开发语言，MongoDB都有专门的访问驱动Driver程序（或者称为Module）进行支持。但是，由于不同语言在语法、语义和程序组织方式上的差异，使用程序访问接口的时候，和标准Mongo Shell是有一些差别。这就是为什么在MongoDB官方文档中，对于每个操作都提供多种程序语言版本的原因。

目前，MongoDB提供的语言驱动，包括Mongo Shell（原生也需要支持包）、Python、Java、Node.js、PHP、C#、Perl、Ruby和Scala。本篇主要介绍Python的访问方式，记录下来，留待需要的朋友待查。

2、Python驱动安装

Python是目前比较流行的程序设计语言，特别是在人工智能AI和大数据分析处理上，市场空间是比较大的。MongoDB是比较流行的NOSQL数据库解决方案，两者结合的场景非常多。

对于Python而言，组织程序是以Module的方式进行。要在本地进行开发，需要本地在Python标准库基础上，添加对于MongoDB的支持。目前，比较常用的Mongodb包为pymongo。

如果是Windows环境下，如果已经安装好Python开发环境JDK，只需要调用esay_install程序就可以自动完成下载。

C:/Users/admin>easy_install pymongo

Searching for pymongo

Reading https://pypi.python.org/simple/pymongo/

Best match: pymongo 3.4.0

Downloading https://pypi.python.org/packages/e7/7c/6c6fa7f0c416e227445979403f14c

4fcfc5960f7c220e8ad0370197fe87a/pymongo-3.4.0-py3.5-win-amd64.egg#md5=0fa1f3d995

42f032fc8940d8d53d7559

Processing pymongo-3.4.0-py3.5-win-amd64.egg

creating c:/program files/python35/lib/site-packages/pymongo-3.4.0-py3.5-win-amd

64.egg

Extracting pymongo-3.4.0-py3.5-win-amd64.egg to c:/program files/python35/lib/si

te-packages

Adding pymongo 3.4.0 to easy-install.pth file

Installed c:/program files/python35/lib/site-packages/pymongo-3.4.0-py3.5-win-am

d64.egg

Processing dependencies for pymongo

Finished processing dependencies for pymongo

在国内下载时间可能比较长，而且经常会有Timeout的情况出现。多测试几次，或者直接到Python官网上下载安装包就能解决。下载之后的pymongo包，被自动放在标准Python库里面。注意：这个时候即使是使用Eclipse插件进行开发，也会自动的感应到最新的库变化，即时生效。

3、简单开发实例

下面进行一个简单地实例。当前目标数据库test上，包括pyinsert这个集合collection。

> show collections

blog

pyinsert

> db.pyinsert.find().count();

下面是插入的python记录脚本

from pymongo import MongoClient –导入包模块

from bson.objectid import ObjectId

connect = MongoClient('172.16.19.143',27017)

db = connect.test –对应数据库

operList = [{"name":"Ttest", "age":10},{"name":"Mark", "age":12},

{"name":"Lucy", "age":10},{"name":"Tom", "age":32}]

res = db.pyinsert.insert_many(operList) --批量插入

print(res)

注意：每个语言落实MongoDB语法的时候，有一些差别，具体需要参考官方解释。上面的实例中，介绍了连接语句、组织Document Array和批量插入。插入后，结果如下：

> db.pyinsert.find();

{ "_id" : ObjectId("5972d32dc3e2cc1d108511b7"), "age" : 10, "name" : "Ttest" }

{ "_id" : ObjectId("5972d32dc3e2cc1d108511b8"), "age" : 12, "name" : "Mark" }

{ "_id" : ObjectId("5972d32dc3e2cc1d108511b9"), "age" : 10, "name" : "Lucy" }

{ "_id" : ObjectId("5972d32dc3e2cc1d108511ba"), "age" : 32, "name" : "Tom" }

检索数据脚本：

from pymongo import MongoClient

from bson.objectid import ObjectId

connect = MongoClient('172.16.19.143',27017)

db = connect.test

for data in db.pyinsert.find():

print(data)

操作结果：

{'_id': ObjectId('5972d32dc3e2cc1d108511b7'), 'name': 'Ttest', 'age': 10}

{'_id': ObjectId('5972d32dc3e2cc1d108511b8'), 'name': 'Mark', 'age': 12}

{'_id': ObjectId('5972d32dc3e2cc1d108511b9'), 'name': 'Lucy', 'age': 10}

{'_id': ObjectId('5972d32dc3e2cc1d108511ba'), 'name': 'Tom', 'age': 32}

4、结论

本篇针对python语言使用MongoDB的接口，进行了简单介绍。更多的语法和使用，建议参考MongoDB官方文档。

正文到此结束

所属分类：编程技术

本文标签： 大数据实例 client id db Oracle 数据 Document 开发 Collection node find 安装 MongoDB dependencies IO windows 智能软件 scala 测试 js NOSQL 空间插件下载服务器 https sql 时间组织 python PHP ip 产品 Node.js list http java shell 进程管理 Collections lib mysql eclipse 数据库
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