Python - NoSQL 数据库

随着越来越多的数据以非结构化或半结构化形式提供，通过 NoSql 数据库管理这些数据的需求也随之增加。Python 还可以以与关系数据库交互类似的方式与 NoSQL 数据库交互。在本章中，我们将使用 Python 与 MongoDB 作为 NoSQL 数据库进行交互。 如果您是 MongoDB 新手，您可以在我们的教程此处中学习它。>

为了连接到 MongoDB，Python 使用一个名为 pymongo 的库。您可以使用 Anaconda 环境中的以下命令将此库添加到您的 Python 环境中。

conda install pymongo

此库使 Python 能够使用数据库客户端连接到 MOngoDB。连接后，我们选择要用于各种操作的数据库名称。

插入数据

要将数据插入 MongoDB，我们使用数据库环境中可用的 insert() 方法。首先，我们使用下面显示的 Python 代码连接到数据库，然后我们 以一系列键值对的形式提供文档详细信息。

# 导入 Python 库
from pymongo import MongoClient
from pprint import pprint

# 选择合适的客户端
client = MongoClient()

# 连接到测试数据库
db=client.test

# 使用员工集合
employee = db.employee
employee_details = {
    'Name': 'Raj Kumar',
    'Address': 'Sears Streer, NZ',
    'Age': '42'
}

# 使用插入方法
result = employee.insert_one(employee_details)

# 查询插入的文档。
Queryresult = employee.find_one({'Age': '42'})
pprint(Queryresult)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果。

{u'Address': u'Sears Streer, NZ',
 u'Age': u'42',
 u'Name': u'Raj Kumar',
 u'_id': ObjectId('5adc5a9f84e7cd3940399f93')}

更新数据

更新现有 MongoDB 数据与插入类似。我们使用 mongoDB 原生的 update() 方法。在下面的代码中，我们用新的键值对替换现有 记录。请注意我们如何使用条件标准来决定要更新哪条记录。

# 导入 python 库
from pymongo import MongoClient
from pprint import pprint

# 选择适当的客户端
client = MongoClient()

# 连接到数据库
db=client.test
employee = db.employee

# 使用条件选择记录
# 并使用更新方法
db.employee.update_one(
        {"Age":'42'},
        {
        "$set": {
            "Name":"Srinidhi",
            "Age":'35',
            "Address":"New Omsk, WC"
        }
        }
    )

Queryresult = employee.find_one({'Age':'35'})

pprint(Queryresult)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果。

{u'Address': u'New Omsk, WC',
 u'Age': u'35',
 u'Name': u'Srinidhi',
 u'_id': ObjectId('5adc5a9f84e7cd3940399f93')}

删除数据

使用 delete 方法删除记录也很简单。这里我们还提到了用于选择要删除的记录的条件。

# 导入 Python 库
from pymongo import MongoClient
from pprint import pprint

# 选择适当的客户端
client = MongoClient()

# 连接到数据库
db=client.test
employee = db.employee

# 使用条件选择记录
# 并使用删除方法
db.employee.delete_one({"Age":'35'})

Queryresult = employee.find_one({'Age':'35'})

pprint(Queryresult)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果。

None

因此，我们看到数据库中不再存在该特定记录。