Python操作MongoDB实战：从安装到增删改查详解
发布时间：2026-10-13| 3人浏览过
本文详细介绍如何在Python中使用pymongo库连接MongoDB数据库。内容涵盖MongoDB环境配置、数据插入、查询统计、排序偏移以及更新删除操作。重点解析了使用$set与不使用$set在更新数据时的字段保留差异，并提供完整的代码示例与结果分析，帮助开发者掌握Python与MongoDB的高效交互方法。
MongoDB作为当前主流的NoSQL数据库，采用BSON格式存储数据，其结构类似于JSON，便于处理复杂的数据类型。
1. 安装Mongodb和pymongo
首先需完成MongoDB的安装与基础配置。
具体的安装步骤可通过网络搜索获取，安装完成后需进行以下配置操作。
1.1 创建目录, 该目录为Mongodb数据文件的存放目录:
*注: 本人使用的不是root用户, 所以修改目录的拥有者. *
sudo mkdir /data
sudo chown -R python:python /data
mkdir /data/db1.2 分别执行命令:
第一条命令用于指定服务端口及数据存储路径，第二条命令用于启动MongoDB数据库服务。
mongod --port 27017 --dbpath /data/db
mongo --port 270171.3 安装pymongo
sudo pip3 install pymongo
2. 连接数据库、指定数据库、指定集合、插入数据:
由于MongoDB以键值对形式存储数据，因此在Python中需通过定义字段来插入数据。
import pymongo
#连接mongodb
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
#指定数据库
db = client.test4
#指定集合
collection = db.students
#数据
student1 = {
'id': '201801',
'name': 'Jack',
'age': 20,
'gender': 'male'
}
student2 = {
'id': '201802',
'name': 'Tom',
'age': 22,
'gender': 'male'
}
student3 = {
'id': '201803',
'name': 'Rose',
'age': 21,
'gender': 'female'
}
student4 = {
'id': '201804',
'name': 'Mike',
'age': 20,
'gender': 'female'
}
student5 = {
'id': '201805',
'name': 'Ray',
'age': 20,
'gender': 'female'
}
student6 = {
'id': '201806',
'name': 'Alan',
'age': 21,
'gender': 'male'
}
#插入一条数据
result1 = collection.insert_one(student1)
print(result1)
print(result1.inserted_id)
# #插入多条数据
result2 = collection.insert_many([student2, student3, student4, student5, student6])
print(result2)
print(result2.inserted_ids)运行结果:
insert方法:
5b3a1942971951218d41c02b [ObjectId('5b3a1942971951218d41c02c'), ObjectId('5b3a1942971951218d41c02d')]
官方推荐:
<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x7fa4cc363ec8>
5b3a1942971951218d41c02e
<pymongo.results.InsertManyResult object at 0x7fa4cc363f08>
[ObjectId('5b3a1942971951218d41c02f'), ObjectId('5b3a1942971951218d41c030')]3. 查询、计数、排序、偏移:
import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#查询一条数据
print('单条数据','='*50)
result = collection.find_one({'name': 'Jack'})
print(result)
print('多条数据','='*50)
#查询多条数据
for res in collection.find({'age': {'$mod': [5, 0]}}):
print(res)
#计数
print('计数','='*50)
count = collection.find({'age': {'$mod': [5, 0]}}).count()
print(count)
#排序
print('排序','='*50)
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING) #升序, pymongo.DESCENDING为降序
print([result['name'] for result in results])
#偏移
print('偏移','='*50)
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2) #偏移2位,忽略前两个数据
print([result['name'] for result in results])
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2) #只输出2个数据
print([result['name'] for result in results])
find({‘age': {'$mod': [5, 0]}}): 表示查找年龄取余5余0的值. 还有很多比较符号, 请百度.运行结果:
单条数据 ==================================================
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
多条数据 ==================================================
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02e'), 'id': '201804', 'name': 'Mike', 'age': 20, 'gender': 'female'}
{'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02f'), 'id': '201805', 'name': 'Ray', 'age': 20, 'gender': 'female'}
计数 ==================================================
3
排序 ==================================================
['Alan', 'Jack', 'Mike', 'Ray', 'Rose', 'Tom']
偏移 ==================================================
['Mike', 'Ray', 'Rose', 'Tom']
['Mike', 'Ray']4. 更新:
4.1 不使用$set更新数据:
import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#修改
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
print('更新前: ', student)
student['age'] = 22 #修改年龄
result = collection.update(condition, student) #将修改后的student替换condition
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数运行结果:
更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'male'}
更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 22, 'gender': 'male'}
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}4.2 使用$set更新数据:
import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#使用$set更新
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
print('更新前: ', student)
student['age'] = 23 #修改年龄
result = collection.update(condition, {'$set': student}) #将修改后的student替换condition, $set为重点
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数运行结果:
更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 22, 'gender': 'male'}
更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 23, 'gender': 'male'}
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}对比使用和不使用$set进行数据更新，在上述简单示例中两者表现无明显区别。
下面介绍区别所在:
4.3 区别
import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#使用和不使用$set更新的区别
print('使用: ')
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
print('更新前: ', student)
student = {
'id': '201803',
'name': 'Jack',
'age': 20,
'gender': 'female',
'mother': "Jack's mother"
}
result = collection.update(condition, {'$set': student}) #将修改后的student替换condition
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数
#分割线
print()
print('='*20, '分割线', '='*20)
print()
print('不使用: ')
condition = {'name': 'Jack'}
student = collection.find_one(condition) #获得满足condition的数据
print('更新前: ', student)
student = {
'id': '201803',
'name': 'Jack',
'age': 20,
'gender': 'female',
'father': "Jack's father"
}
result = collection.update(condition, student) #将修改后的student替换condition
print('更新后', collection.find_one(condition))
#更新的返回值
print(result) #ok=1代表执行成功, nModified代表影响的条数运行结果:
使用:
更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201801', 'name': 'Jack', 'age': 23, 'gender': 'male'}
更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201803', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'female', 'mother': "Jack's mother"}
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}==================== 分割线 ====================
不使用:
更新前: {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201803', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'female', 'mother': "Jack's mother"}
更新后 {'_id': ObjectId('5b3a1942971951218d41c02b'), 'id': '201803', 'name': 'Jack', 'age': 20, 'gender': 'female', 'father': "Jack's father"}
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}分析上述运行结果可知，使用$set进行更新时，若更新数据中包含原数据没有的字段，则会将该字段追加到原数据中（如上例新增mother字段），而不会删除原有字段。相反，若不使用$set，系统将从原数据中删除更新数据未包含的字段，再添加新字段（如上例删除mother字段并新增father字段，这实质上是将原数据完全替换为更新数据）。
4.4 update_one和update_many的区别:
import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#官方推荐使用
#update_one和update_many的区别
print('update_one: ')
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
#分割线
print()
print('='*20, '分割线', '='*20)
print()
print('update_many: ')
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)运行结果:
update_one:
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x7f6cace0f9c8>
1 1
==================== 分割线 ====================
update_many:
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x7f6cace0fa88>
3 3
12345678910
{‘age': {'$gt': 20}}为查找年龄大于20的, {‘inc': {‘age': 1}}为将年龄+15. 删除:
import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test4
collection = db.students
#删除
result = collection.remove({'name': 'Jack'})
print(result)
#推荐使用
result = collection.delete_one({'age': {'$gt': 20}})
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({'age': {'$gt': 20}})
print(result.deleted_count)运行结果:
{'ok': 1, 'n': 1} 1 2
6. 其他
除上述常用操作外，还包括find_one_and_delete()（查找后删除）和find_one_and_replace()（查找后替换）等方法，感兴趣者可进一步查阅官方文档或相关资料。
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python与Mongodb数据库之间的操作方法,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对本站网站的支持！ 如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！
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