python連接、操作mongodb數(shù)據(jù)庫的方法實例詳解
更新時間：2019年09月11日 08:45:19 作者：陽望
這篇文章主要介紹了python連接、操作mongodb數(shù)據(jù)庫的方法,結合實例形式詳細分析了Python針對MongoDB數(shù)據(jù)庫的連接、查詢、排序等相關操作技巧,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了python連接、操作mongodb數(shù)據(jù)庫的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：
數(shù)據(jù)庫連接
from pymongo import MongoClient
import pandas as pd
#建立MongoDB數(shù)據(jù)庫連接
client = MongoClient('162.23.167.36',27101)#或MongoClient("mongodb://162.23.167.36:27101/")
#連接所需數(shù)據(jù)庫,testDatabase為數(shù)據(jù)庫名:
db=client.testDatabase
#連接所用集合，也就是我們通常所說的表，testTable為表名
collection=db.testTable
查詢前幾條
dataSet=collection.find().limit(3) for item in dataSet: print(item)
無條件查詢全部
dataSet=collection.find() for item in dataSet: print(item)
按AND條件查詢全部
#查詢cpu使用率大于等于10且內存使用率大于等于10的所有字段數(shù)據(jù)
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}})
for item in dataSet:
print(item)
按AND條件查詢指定字段數(shù)據(jù)
#查詢cpu使用率大于等于10且內存使用率大于等于10的數(shù)據(jù)，字段只顯示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
print(item)
#查詢cpu使用率等于0且內存使用率等于0的數(shù)據(jù)，字段只顯示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"cpu":0,"mem":0}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
print(item)
按OR條件查詢指定字段數(shù)據(jù)
#查詢cpu使用率大于等于10或者內存使用率大于等于10的數(shù)據(jù)，字段只顯示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":{"$gte":10}},{"mem":{"$gte":10}}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
print(item)
#查詢cpu使用率等于10或者內存使用率等于10的數(shù)據(jù)，字段只顯示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":10},{"mem":10}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
print(item)
mongodb的條件操作符
# > - $gt # < - $lt # >= - $gte # <= - $lte
排序
#單列升序排序查詢，，1 為升序，-1為降序
dataSet=collection.find().sort([("cpu",1)])
for item in dataSet:
print(item)
#多列排序查詢
dataSet=collection.find().sort([('did',pymongo.ASCENDING),('cpu',pymongo.DESCENDING)])
for item in dataSet:
print(item)
查詢結果寫入excel
#查詢cpu使用率大于等于10且內存使用率大于等于10的數(shù)據(jù)，字段只顯示did、ts、cpu、mem，查詢結果寫入excel
import pandas as pd
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
did,ts,cpu,mem=[],[],[],[]
for item in dataSet:
did.append(item["did"])
ts.append(item["ts"])
cpu.append(item["cpu"])
mem.append(item["mem"])
df=pd.DataFrame({"did":did,"ts":ts,"cpu":cpu,"mem":mem})
df.to_excel("C:/Users/Desktop/設備cpu內存數(shù)據(jù).xlsx")
跳行查詢
#下面表示跳過兩條數(shù)據(jù)后讀取數(shù)據(jù) dataSet=collection.find().skip(2) for item in dataSet: print(item)
去重
#查詢cpu使用率大于20、did不重復的數(shù)據(jù)
dataSet=collection.distinct("did",{"cpu":{$gt:20}})
for item in dataSet:
print(item)
#等同mysql的select distinct(did) from user where cpu>20
參考：
操作mongodb更詳細說明http://www.dhdzp.com/article/169726.htm
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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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