Python MongoDB - Guida rapida

Pymongo è una distribuzione python che fornisce strumenti per lavorare con MongoDB, è il modo più preferito per comunicare con il database MongoDB da python.

Installazione

Per installare pymongo prima di tutto assicurati di aver installato correttamente python3 (insieme a PIP) e MongoDB. Quindi eseguire il seguente comando.

C:\WINDOWS\system32>pip install pymongo
Collecting pymongo
Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/cb/a6/b0ae3781b0ad75825e00e29dc5489b53512625e02328d73556e1ecdf12f8/pymongo-3.9.0-cp37-cp37m-win32.whl
Installing collected packages: pymongo
Successfully installed pymongo-3.9.0

Verifica

Dopo aver installato pymongo, apri un nuovo documento di testo, incolla la riga seguente e salvalo come test.py.

import pymongo

Se hai installato correttamente pymongo, se esegui test.py come mostrato di seguito, non dovresti riscontrare alcun problema.

D:\Python_MongoDB>test.py
D:\Python_MongoDB>

A differenza di altri database, MongoDB non fornisce comandi separati per creare un database.

In generale, il comando use viene utilizzato per selezionare / passare al database specifico. Questo comando verifica inizialmente se il database da noi specificato esiste, in caso affermativo, si connette ad esso. Se il database, specificato con il comando use non esiste, verrà creato un nuovo database.

Pertanto, puoi creare un database in MongoDB utilizzando il Use comando.

Sintassi

Sintassi di base di use DATABASE l'affermazione è la seguente:

use DATABASE_NAME

Esempio

Il seguente comando crea un database denominato in mydb.

>use mydb
switched to db mydb

Puoi verificare la tua creazione usando il comando db , questo mostra il database corrente.

>db
mydb

Creazione di database utilizzando Python

Per connetterti a MongoDB usando pymongo, devi importare e creare un MongoClient, quindi puoi accedere direttamente al database che devi creare nell'attributo passion.

Esempio

L'esempio seguente crea un database in MangoDB.

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['mydb']
print("Database created........")

#Verification
print("List of databases after creating new one")
print(client.list_database_names())

Produzione

Database created........
List of databases after creating new one:
['admin', 'config', 'local', 'mydb']

È inoltre possibile specificare la porta e i nomi host durante la creazione di un MongoClient e accedere ai database in stile dizionario.

Esempio

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['mydb']
print("Database created........")

Produzione

Database created........

Una raccolta in MongoDB contiene una serie di documenti, è analoga a una tabella nei database relazionali.

Puoi creare una raccolta utilizzando il file createCollection()metodo. Questo metodo accetta un valore String che rappresenta il nome della raccolta da creare e un parametro di opzioni (opzionale).

Usando questo puoi specificare quanto segue:

La dimensione della collezione.
Il numero massimo di documenti consentiti nella raccolta limitata.
Indica se la raccolta che creiamo deve essere limitata alla raccolta (raccolta a dimensione fissa)
Indica se la raccolta che creiamo deve essere indicizzata automaticamente.

Sintassi

Di seguito è riportata la sintassi per creare una raccolta in MongoDB.

db.createCollection("CollectionName")

Esempio

Il metodo seguente crea una raccolta denominata ExampleCollection.

> use mydb
switched to db mydb
> db.createCollection("ExampleCollection")
{ "ok" : 1 }
>

Allo stesso modo, la seguente è una query che crea una raccolta utilizzando le opzioni del metodo createCollection ().

>db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size :
6142800, max : 10000 } )
{ "ok" : 1 }
>

Creazione di una raccolta utilizzando Python

Il seguente esempio di python si connette a un database in MongoDB (mydb) e crea una raccolta al suo interno.

Esempio

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['mydb']

#Creating a collection
collection = db['example']
print("Collection created........")

Produzione

Collection created........

Puoi archiviare i documenti in MongoDB utilizzando il metodo insert () . Questo metodo accetta un documento JSON come parametro.

Sintassi

Di seguito è riportata la sintassi del metodo di inserimento.

>db.COLLECTION_NAME.insert(DOCUMENT_NAME)

Esempio

> use mydb
switched to db mydb
> db.createCollection("sample")
{ "ok" : 1 }
> doc1 = {"name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"}
{ "name" : "Ram", "age" : "26", "city" : "Hyderabad" }
> db.sample.insert(doc1)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>

Allo stesso modo, puoi anche inserire più documenti utilizzando il file insert() metodo.

> use testDB
switched to db testDB
> db.createCollection("sample")
{ "ok" : 1 }
> data = [
   {"_id": "1001", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"}, 
   {"_id": "1002", "name" : "Rahim", "age" : 27, "city" : "Bangalore" }, 
   {"_id": "1003", "name" : "Robert", "age" : 28, "city" : "Mumbai" }
]
[
   {"_id" : "1001", "name" : "Ram", "age" : "26", "city" : "Hyderabad"},
   {"_id" : "1002", "name" : "Rahim", "age" : 27, "city" : "Bangalore"},
   {"_id" : "1003", "name" : "Robert", "age" : 28, "city" : "Mumbai"}
]
> db.sample.insert(data)
BulkWriteResult({
   "writeErrors" : [ ],
   "writeConcernErrors" : [ ],
   "nInserted" : 3,
   "nUpserted" : 0,
   "nMatched" : 0,
   "nModified" : 0,
   "nRemoved" : 0,
   "upserted" : [ ]
})
>

Creazione di una raccolta utilizzando Python

Pymongo fornisce un metodo chiamato insert_one () per inserire un documento in MangoDB. A questo metodo, dobbiamo passare il documento in formato dizionario.

Esempio

L'esempio seguente inserisce un documento nella raccolta denominata example.

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['mydb']

#Creating a collection
coll = db['example']

#Inserting document into a collection
doc1 = {"name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"}
coll.insert_one(doc1)
print(coll.find_one())

Produzione

{'_id': ObjectId('5d63ad6ce043e2a93885858b'), 'name': 'Ram', 'age': '26', 'city': 'Hyderabad'}

Per inserire più documenti in MongoDB utilizzando pymongo, è necessario richiamare il metodo insert_many ().

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['mydb']

#Creating a collection
coll = db['example']

#Inserting document into a collection
data = [
   {"_id": "101", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   {"_id": "102", "name": "Rahim", "age": "27", "city": "Bangalore"},
   {"_id": "103", "name": "Robert", "age": "28", "city": "Mumbai"}
]
res = coll.insert_many(data)
print("Data inserted ......")
print(res.inserted_ids)

Produzione

Data inserted ......
['101', '102', '103']

Puoi leggere / recuperare i documenti archiviati da MongoDB utilizzando il find()metodo. Questo metodo recupera e visualizza tutti i documenti in MongoDB in modo non strutturato.

Sintassi

Di seguito è riportata la sintassi di find() metodo.

>db.COLLECTION_NAME.find()

Esempio

Supponiamo di aver inserito 3 documenti in un database denominato testDB in una raccolta denominata sample utilizzando le seguenti query:

> use testDB
> db.createCollection("sample")
> data = [
   {"_id": "1001", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   {"_id": "1002", "name" : "Rahim", "age" : 27, "city" : "Bangalore" },
   {"_id": "1003", "name" : "Robert", "age" : 28, "city" : "Mumbai" }
]
> db.sample.insert(data)

Puoi recuperare i documenti inseriti usando il metodo find () come -

> use testDB
switched to db testDB
> db.sample.find()
{ "_id" : "1001", "name" : "Ram", "age" : "26", "city" : "Hyderabad" }
{ "_id" : "1002", "name" : "Rahim", "age" : 27, "city" : "Bangalore" }
{ "_id" : "1003", "name" : "Robert", "age" : 28, "city" : "Mumbai" }
>

Puoi anche recuperare il primo documento nella raccolta usando il metodo findOne () come -

> db.sample.findOne()
{ "_id" : "1001", "name" : "Ram", "age" : "26", "city" : "Hyderabad" }

Recupero dei dati (trova) utilizzando Python

Il find_One() il metodo di pymongo viene utilizzato per recuperare un singolo documento in base alla tua query, in caso di nessuna corrispondenza questo metodo non restituisce nulla e se non usi alcuna query restituisce il primo documento della raccolta.

Questo metodo è utile ogni volta che è necessario recuperare un solo documento di un risultato o, se si è sicuri che la query restituisca un solo documento.

Esempio

Seguendo l'esempio di Python, recupera il primo documento di una raccolta -

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['mydatabase']

#Creating a collection
coll = db['example']

#Inserting document into a collection
data = [
   {"_id": "101", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   {"_id": "102", "name": "Rahim", "age": "27", "city": "Bangalore"},
   {"_id": "103", "name": "Robert", "age": "28", "city": "Mumbai"}
]
res = coll.insert_many(data)
print("Data inserted ......")
print(res.inserted_ids)

#Retrieving the first record using the find_one() method
print("First record of the collection: ")
print(coll.find_one())

#Retrieving a record with is 103 using the find_one() method
print("Record whose id is 103: ")
print(coll.find_one({"_id": "103"}))

Produzione

Data inserted ......
['101', '102', '103']
First record of the collection:
{'_id': '101', 'name': 'Ram', 'age': '26', 'city': 'Hyderabad'}
Record whose id is 103:
{'_id': '103', 'name': 'Robert', 'age': '28', 'city': 'Mumbai'}

Per ottenere più documenti in una singola query (chiamata singola o metodo find), puoi utilizzare il find()metodo del pymongo. Se non hai passato alcuna query, restituisce tutti i documenti di una raccolta e, se hai passato una query a questo metodo, restituisce tutti i documenti corrispondenti.

Esempio

#Getting the database instance
db = client['myDB']

#Creating a collection
coll = db['example']

#Inserting document into a collection
data = [
   {"_id": "101", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   {"_id": "102", "name": "Rahim", "age": "27", "city": "Bangalore"},
   {"_id": "103", "name": "Robert", "age": "28", "city": "Mumbai"}
]
res = coll.insert_many(data)
print("Data inserted ......")

#Retrieving all the records using the find() method
print("Records of the collection: ")
for doc1 in coll.find():
   print(doc1)

#Retrieving records with age greater than 26 using the find() method
print("Record whose age is more than 26: ")
for doc2 in coll.find({"age":{"$gt":"26"}}):
   print(doc2)

Produzione

Data inserted ......
Records of the collection:
{'_id': '101', 'name': 'Ram', 'age': '26', 'city': 'Hyderabad'}
{'_id': '102', 'name': 'Rahim', 'age': '27', 'city': 'Bangalore'}
{'_id': '103', 'name': 'Robert', 'age': '28', 'city': 'Mumbai'}
Record whose age is more than 26:
{'_id': '102', 'name': 'Rahim', 'age': '27', 'city': 'Bangalore'}
{'_id': '103', 'name': 'Robert', 'age': '28', 'city': 'Mumbai'}

Durante il recupero utilizzando find()metodo, è possibile filtrare i documenti utilizzando l'oggetto query. È possibile passare la query specificando la condizione per i documenti richiesti come parametro a questo metodo.

Operatori

Di seguito è riportato l'elenco degli operatori utilizzati nelle query in MongoDB.

Operazione	Sintassi	Esempio
Uguaglianza	{"chiave": "valore"}	db.mycol.find ({"by": "tutorials point"})
Meno di	{"chiave": {$ lt: "valore"}}	db.mycol.find ({"mi piace": {$ lt: 50}})
Minore di uguale	{"chiave": {$ lte: "valore"}}	db.mycol.find ({"mi piace": {$ lte: 50}})
Più grande di	{"chiave": {$ gt: "valore"}}	db.mycol.find ({"mi piace": {$ gt: 50}})
Maggiore di uguale a	{"chiave" {$ gte: "valore"}}	db.mycol.find ({"mi piace": {$ gte: 50}})
Non uguale	{"chiave": {$ ne: "valore"}}	db.mycol.find ({"mi piace": {$ ne: 50}})

Esempio 1

L'esempio seguente recupera il documento in una raccolta il cui nome è sarmista.

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['sdsegf']

#Creating a collection
coll = db['example']

#Inserting document into a collection
data = [
   {"_id": "1001", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   {"_id": "1002", "name": "Rahim", "age": "27", "city": "Bangalore"},
   {"_id": "1003", "name": "Robert", "age": "28", "city": "Mumbai"},
   {"_id": "1004", "name": "Romeo", "age": "25", "city": "Pune"},
   {"_id": "1005", "name": "Sarmista", "age": "23", "city": "Delhi"},
   {"_id": "1006", "name": "Rasajna", "age": "26", "city": "Chennai"}
]
res = coll.insert_many(data)
print("Data inserted ......")

#Retrieving data
print("Documents in the collection: ")
for doc1 in coll.find({"name":"Sarmista"}):
   print(doc1)

Produzione

Data inserted ......
Documents in the collection:
{'_id': '1005', 'name': 'Sarmista', 'age': '23', 'city': 'Delhi'}

Esempio 2

L'esempio seguente recupera il documento in una raccolta il cui valore di età è maggiore di 26.

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['ghhj']

#Creating a collection
coll = db['example']

#Inserting document into a collection
data = [
   {"_id": "1001", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   {"_id": "1002", "name": "Rahim", "age": "27", "city": "Bangalore"},
   {"_id": "1003", "name": "Robert", "age": "28", "city": "Mumbai"},
   {"_id": "1004", "name": "Romeo", "age": "25", "city": "Pune"},
   {"_id": "1005", "name": "Sarmista", "age": "23", "city": "Delhi"},
   {"_id": "1006", "name": "Rasajna", "age": "26", "city": "Chennai"}
]
res = coll.insert_many(data)
print("Data inserted ......")

#Retrieving data
print("Documents in the collection: ")
for doc in coll.find({"age":{"$gt":"26"}}):
   print(doc)

Produzione

Data inserted ......
Documents in the collection:
{'_id': '1002', 'name': 'Rahim', 'age': '27', 'city': 'Bangalore'}
{'_id': '1003', 'name': 'Robert', 'age': '28', 'city': 'Mumbai'}

Durante il recupero dei contenuti di una raccolta, è possibile ordinarli e disporli in ordine crescente o decrescente utilizzando il sort() metodo.

A questo metodo, puoi passare i campi e l'ordinamento che è 1 o -1. Dove, 1 è per l'ordine crescente e -1 è l'ordine decrescente.

Sintassi

Di seguito è riportata la sintassi del metodo sort () .

>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

Esempio

Supponiamo di aver creato una raccolta e di avervi inserito 5 documenti come mostrato di seguito -

> use testDB
switched to db testDB
> db.createCollection("myColl")
{ "ok" : 1 }
> data = [
   ... {"_id": "1001", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   ... {"_id": "1002", "name": "Rahim", "age": 27, "city": "Bangalore"},
   ... {"_id": "1003", "name": "Robert", "age": 28, "city": "Mumbai"},
   ... {"_id": "1004", "name": "Romeo", "age": 25, "city": "Pune"},
   ... {"_id": "1005", "name": "Sarmista", "age": 23, "city": "Delhi"},
   ... {"_id": "1006", "name": "Rasajna", "age": 26, "city": "Chennai"}
]
> db.sample.insert(data)
BulkWriteResult({
   "writeErrors" : [ ],
   "writeConcernErrors" : [ ],
   "nInserted" : 6,
   "nUpserted" : 0,
   "nMatched" : 0,
   "nModified" : 0,
   "nRemoved" : 0,
   "upserted" : [ ]
})

La riga seguente recupera tutti i documenti della collezione che sono ordinati in ordine crescente in base all'età.

> db.sample.find().sort({age:1})
{ "_id" : "1005", "name" : "Sarmista", "age" : 23, "city" : "Delhi" }
{ "_id" : "1004", "name" : "Romeo", "age" : 25, "city" : "Pune" }
{ "_id" : "1006", "name" : "Rasajna", "age" : 26, "city" : "Chennai" }
{ "_id" : "1002", "name" : "Rahim", "age" : 27, "city" : "Bangalore" }
{ "_id" : "1003", "name" : "Robert", "age" : 28, "city" : "Mumbai" }
{ "_id" : "1001", "name" : "Ram", "age" : "26", "city" : "Hyderabad" }

Ordinamento dei documenti utilizzando Python

Per ordinare i risultati di una query in ordine crescente o decrescente, pymongo fornisce l'estensione sort()metodo. A questo metodo, passa un valore numerico che rappresenta il numero di documenti necessari nel risultato.

Per impostazione predefinita, questo metodo ordina i documenti in ordine crescente in base al campo specificato. Se è necessario ordinare in ordine decrescente, passare -1 insieme al nome del campo -

coll.find().sort("age",-1)

Esempio

L'esempio seguente recupera tutti i documenti di una raccolta disposti in base ai valori di età in ordine crescente -

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['b_mydb']

#Creating a collection
coll = db['myColl']

#Inserting document into a collection
data = [
   {"_id": "1001", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   {"_id": "1002", "name": "Rahim", "age": "27", "city": "Bangalore"},
   {"_id": "1003", "name": "Robert", "age": "28", "city": "Mumbai"},
   {"_id": "1004", "name": "Romeo", "age": 25, "city": "Pune"},
   {"_id": "1005", "name": "Sarmista", "age": 23, "city": "Delhi"},
   {"_id": "1006", "name": "Rasajna", "age": 26, "city": "Chennai"}
]
res = coll.insert_many(data)
print("Data inserted ......")

#Retrieving first 3 documents using the find() and limit() methods
print("List of documents (sorted in ascending order based on age): ")
for doc1 in coll.find().sort("age"):
   print(doc1)

Produzione

Data inserted ......
List of documents (sorted in ascending order based on age):
{'_id': '1005', 'name': 'Sarmista', 'age': 23, 'city': 'Delhi'}
{'_id': '1004', 'name': 'Romeo', 'age': 25, 'city': 'Pune'}
{'_id': '1006', 'name': 'Rasajna', 'age': 26, 'city': 'Chennai'}
{'_id': '1001', 'name': 'Ram', 'age': '26', 'city': 'Hyderabad'}
{'_id': '1002', 'name': 'Rahim', 'age': '27', 'city': 'Bangalore'}
{'_id': '1003', 'name': 'Robert', 'age': '28', 'city': 'Mumbai'}

Puoi eliminare i documenti in una raccolta utilizzando il file remove()metodo di MongoDB. Questo metodo accetta due parametri opzionali:

Criteri di eliminazione che specificano la condizione per eliminare i documenti.
Solo uno, se passi true o 1 come secondo parametro, verrà eliminato solo un documento.

Sintassi

Di seguito è riportata la sintassi del metodo remove ():

>db.COLLECTION_NAME.remove(DELLETION_CRITTERIA)

Esempio

Supponiamo di aver creato una raccolta e di avervi inserito 5 documenti come mostrato di seguito -

> use testDB
switched to db testDB
> db.createCollection("myColl")
{ "ok" : 1 }
> data = [
   ... {"_id": "1001", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   ... {"_id": "1002", "name": "Rahim", "age": 27, "city": "Bangalore"},
   ... {"_id": "1003", "name": "Robert", "age": 28, "city": "Mumbai"},
   ... {"_id": "1004", "name": "Romeo", "age": 25, "city": "Pune"},
   ... {"_id": "1005", "name": "Sarmista", "age": 23, "city": "Delhi"},
   ... {"_id": "1006", "name": "Rasajna", "age": 26, "city": "Chennai"}
]
> db.sample.insert(data)
BulkWriteResult({
   "writeErrors" : [ ],
   "writeConcernErrors" : [ ],
   "nInserted" : 6,
   "nUpserted" : 0,
   "nMatched" : 0,
   "nModified" : 0,
   "nRemoved" : 0,
   "upserted" : [ ]
})

La seguente query cancella i documenti della raccolta che hanno valore nome come Sarmista.

> db.sample.remove({"name": "Sarmista"})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.sample.find()
{ "_id" : "1001", "name" : "Ram", "age" : "26", "city" : "Hyderabad" }
{ "_id" : "1002", "name" : "Rahim", "age" : 27, "city" : "Bangalore" }
{ "_id" : "1003", "name" : "Robert", "age" : 28, "city" : "Mumbai" }
{ "_id" : "1004", "name" : "Romeo", "age" : 25, "city" : "Pune" }
{ "_id" : "1006", "name" : "Rasajna", "age" : 26, "city" : "Chennai" }

Se invochi remove() senza passare i criteri di cancellazione, tutti i documenti nella raccolta verranno eliminati.

> db.sample.remove({})
WriteResult({ "nRemoved" : 5 })
> db.sample.find()

Eliminazione di documenti utilizzando Python

Per eliminare documenti da una raccolta di MangoDB, è possibile eliminare documenti da una raccolta utilizzando i metodi delete_one() e delete_many() metodi.

Questi metodi accettano un oggetto query che specifica la condizione per l'eliminazione dei documenti.

Il metodo detele_one () elimina un singolo documento, in caso di corrispondenza. Se non viene specificata alcuna query, questo metodo elimina il primo documento nella raccolta.

Esempio

Il seguente esempio di python elimina il documento nella raccolta che ha il valore id come 1006.

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['lpaksgf']

#Creating a collection
coll = db['example']

#Inserting document into a collection
data = [
   {"_id": "1001", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   {"_id": "1002", "name": "Rahim", "age": "27", "city": "Bangalore"},
   {"_id": "1003", "name": "Robert", "age": "28", "city": "Mumbai"},
   {"_id": "1004", "name": "Romeo", "age": 25, "city": "Pune"},
   {"_id": "1005", "name": "Sarmista", "age": 23, "city": "Delhi"},
   {"_id": "1006", "name": "Rasajna", "age": 26, "city": "Chennai"}
]
res = coll.insert_many(data)
print("Data inserted ......")

#Deleting one document
coll.delete_one({"_id" : "1006"})

#Retrieving all the records using the find() method
print("Documents in the collection after update operation: ")
for doc2 in coll.find():
   print(doc2)

Produzione

Data inserted ......
Documents in the collection after update operation:
{'_id': '1001', 'name': 'Ram', 'age': '26', 'city': 'Hyderabad'}
{'_id': '1002', 'name': 'Rahim', 'age': '27', 'city': 'Bangalore'}
{'_id': '1003', 'name': 'Robert', 'age': '28', 'city': 'Mumbai'}
{'_id': '1004', 'name': 'Romeo', 'age': 25, 'city': 'Pune'}
{'_id': '1005', 'name': 'Sarmista', 'age': 23, 'city': 'Delhi'}

Allo stesso modo, il delete_many() metodo di pymongo cancella tutti i documenti che soddisfano la condizione specificata.

Esempio

L'esempio seguente elimina tutti i documenti nella raccolta il cui valore di età è maggiore di 26 -

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['sampleDB']

#Creating a collection
coll = db['example']

#Inserting document into a collection
data = [
   {"_id": "1001", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   {"_id": "1002", "name": "Rahim", "age": "27", "city": "Bangalore"},
   {"_id": "1003", "name": "Robert", "age": "28", "city": "Mumbai"},
   {"_id": "1004", "name": "Romeo", "age": "25", "city": "Pune"},
   {"_id": "1005", "name": "Sarmista", "age": "23", "city": "Delhi"},
   {"_id": "1006", "name": "Rasajna", "age": "26", "city": "Chennai"}
]
res = coll.insert_many(data)
print("Data inserted ......")

#Deleting multiple documents
coll.delete_many({"age":{"$gt":"26"}})

#Retrieving all the records using the find() method
print("Documents in the collection after update operation: ")
for doc2 in coll.find():
   print(doc2)

Produzione

Data inserted ......
Documents in the collection after update operation:
{'_id': '1001', 'name': 'Ram', 'age': '26', 'city': 'Hyderabad'}
{'_id': '1004', 'name': 'Romeo', 'age': '25', 'city': 'Pune'}
{'_id': '1005', 'name': 'Sarmista', 'age': '23', 'city': 'Delhi'}
{'_id': '1006', 'name': 'Rasajna', 'age': '26', 'city': 'Chennai'}

Se si richiama il metodo delete_many () senza passare alcuna query, questo metodo elimina tutti i documenti nella raccolta.

coll.delete_many({})

Puoi eliminare le raccolte utilizzando drop() metodo di MongoDB.

Sintassi

Di seguito è riportata la sintassi del metodo drop ():

db.COLLECTION_NAME.drop()

Esempio

L'esempio seguente rilascia la raccolta con il nome del campione -

> show collections
myColl
sample
> db.sample.drop()
true
> show collections
myColl

Eliminazione della raccolta tramite Python

È possibile eliminare / eliminare una raccolta dalla corrente invocando il metodo drop ().

Esempio

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['example2']

#Creating a collection
col1 = db['collection']
col1.insert_one({"name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"})
col2 = db['coll']
col2.insert_one({"name": "Rahim", "age": "27", "city": "Bangalore"})
col3 = db['myColl']
col3.insert_one({"name": "Robert", "age": "28", "city": "Mumbai"})
col4 = db['data']
col4.insert_one({"name": "Romeo", "age": "25", "city": "Pune"})

#List of collections
print("List of collections:")
collections = db.list_collection_names()
for coll in collections:
   print(coll)

#Dropping a collection
col1.drop()
col4.drop()
print("List of collections after dropping two of them: ")

#List of collections
collections = db.list_collection_names()
for coll in collections:
   print(coll)

Produzione

List of collections:
coll
data
collection
myColl
List of collections after dropping two of them:
coll
myColl

È possibile aggiornare il contenuto di un documento esistente utilizzando il file update() metodo o save() metodo.

Il metodo di aggiornamento modifica il documento esistente mentre il metodo di salvataggio sostituisce il documento esistente con quello nuovo.

Sintassi

Di seguito è riportata la sintassi dei metodi update () e save () di MangoDB -

>db.COLLECTION_NAME.update(SELECTION_CRITERIA, UPDATED_DATA)
Or,
db.COLLECTION_NAME.save({_id:ObjectId(),NEW_DATA})

Esempio

Supponiamo di aver creato una raccolta in un database e di aver inserito 3 record in esso come mostrato di seguito -

> use testdatabase
switched to db testdatabase
> data = [
   ... {"_id": "1001", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   ... {"_id": "1002", "name" : "Rahim", "age" : 27, "city" : "Bangalore" },
   ... {"_id": "1003", "name" : "Robert", "age" : 28, "city" : "Mumbai" }
]
[
   {"_id" : "1001", "name" : "Ram", "age" : "26", "city" : "Hyderabad"},
   {"_id" : "1002", "name" : "Rahim", "age" : 27, "city" : "Bangalore"},
   {"_id" : "1003", "name" : "Robert", "age" : 28, "city" : "Mumbai"}
]
> db.createCollection("sample")
{ "ok" : 1 }
> db.sample.insert(data)

Il seguente metodo aggiorna il valore della città del documento con ID 1002.

>db.sample.update({"_id":"1002"},{"$set":{"city":"Visakhapatnam"}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.sample.find()
{ "_id" : "1001", "name" : "Ram", "age" : "26", "city" : "Hyderabad" }
{ "_id" : "1002", "name" : "Rahim", "age" : 27, "city" : "Visakhapatnam" }
{ "_id" : "1003", "name" : "Robert", "age" : 28, "city" : "Mumbai" }

Allo stesso modo puoi sostituire il documento con nuovi dati salvandolo con lo stesso ID usando il metodo save ().

> db.sample.save({ "_id" : "1001", "name" : "Ram", "age" : "26", "city" : "Vijayawada" })
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.sample.find()
{ "_id" : "1001", "name" : "Ram", "age" : "26", "city" : "Vijayawada" }
{ "_id" : "1002", "name" : "Rahim", "age" : 27, "city" : "Visakhapatnam" }
{ "_id" : "1003", "name" : "Robert", "age" : 28, "city" : "Mumbai" }

Aggiornamento dei documenti utilizzando python

Simile al metodo find_one () che recupera un singolo documento, il metodo update_one () di pymongo aggiorna un singolo documento.

Questo metodo accetta una query che specifica quale documento aggiornare e l'operazione di aggiornamento.

Esempio

L'esempio di Python seguente aggiorna il valore della posizione di un documento in una raccolta.

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['myDB']

#Creating a collection
coll = db['example']

#Inserting document into a collection
data = [
   {"_id": "101", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   {"_id": "102", "name": "Rahim", "age": "27", "city": "Bangalore"},
   {"_id": "103", "name": "Robert", "age": "28", "city": "Mumbai"}
]
res = coll.insert_many(data)
print("Data inserted ......")

#Retrieving all the records using the find() method
print("Documents in the collection: ")
for doc1 in coll.find():
   print(doc1)
coll.update_one({"_id":"102"},{"$set":{"city":"Visakhapatnam"}})

#Retrieving all the records using the find() method
print("Documents in the collection after update operation: ")
for doc2 in coll.find():
   print(doc2)

Produzione

Data inserted ......
Documents in the collection:
{'_id': '101', 'name': 'Ram', 'age': '26', 'city': 'Hyderabad'}
{'_id': '102', 'name': 'Rahim', 'age': '27', 'city': 'Bangalore'}
{'_id': '103', 'name': 'Robert', 'age': '28', 'city': 'Mumbai'}
Documents in the collection after update operation:
{'_id': '101', 'name': 'Ram', 'age': '26', 'city': 'Hyderabad'}
{'_id': '102', 'name': 'Rahim', 'age': '27', 'city': 'Visakhapatnam'}
{'_id': '103', 'name': 'Robert', 'age': '28', 'city': 'Mumbai'}

Allo stesso modo, il update_many() metodo di pymongo aggiorna tutti i documenti che soddisfano la condizione specificata.

Esempio

L'esempio seguente aggiorna il valore della posizione in tutti i documenti in una raccolta (condizione vuota) -

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['myDB']

#Creating a collection
coll = db['example']

#Inserting document into a collection
data = [
   {"_id": "101", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   {"_id": "102", "name": "Rahim", "age": "27", "city": "Bangalore"},
   {"_id": "103", "name": "Robert", "age": "28", "city": "Mumbai"}
]
res = coll.insert_many(data)
print("Data inserted ......")

#Retrieving all the records using the find() method
print("Documents in the collection: ")
for doc1 in coll.find():
   print(doc1)
coll.update_many({},{"$set":{"city":"Visakhapatnam"}})

#Retrieving all the records using the find() method
print("Documents in the collection after update operation: ")
for doc2 in coll.find():
   print(doc2)

Produzione

Data inserted ......
Documents in the collection:
{'_id': '101', 'name': 'Ram', 'age': '26', 'city': 'Hyderabad'}
{'_id': '102', 'name': 'Rahim', 'age': '27', 'city': 'Bangalore'}
{'_id': '103', 'name': 'Robert', 'age': '28', 'city': 'Mumbai'}
Documents in the collection after update operation:
{'_id': '101', 'name': 'Ram', 'age': '26', 'city': 'Visakhapatnam'}
{'_id': '102', 'name': 'Rahim', 'age': '27', 'city': 'Visakhapatnam'}
{'_id': '103', 'name': 'Robert', 'age': '28', 'city': 'Visakhapatnam'}

Durante il recupero del contenuto di una raccolta è possibile limitare il numero di documenti nel risultato utilizzando il metodo limit (). Questo metodo accetta un valore numerico che rappresenta il numero di documenti desiderati nel risultato.

Sintassi

Di seguito è riportata la sintassi del metodo limit ():

>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)

Esempio

Supponiamo di aver creato una raccolta e di avervi inserito 5 documenti come mostrato di seguito -

> use testDB
switched to db testDB
> db.createCollection("sample")
{ "ok" : 1 }
> data = [
   ... {"_id": "1001", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   ... {"_id": "1002", "name": "Rahim", "age": 27, "city": "Bangalore"},
   ... {"_id": "1003", "name": "Robert", "age": 28, "city": "Mumbai"},
   ... {"_id": "1004", "name": "Romeo", "age": 25, "city": "Pune"},
   ... {"_id": "1005", "name": "Sarmista", "age": 23, "city": "Delhi"},
   ... {"_id": "1006", "name": "Rasajna", "age": 26, "city": "Chennai"}
]
> db.sample.insert(data)
BulkWriteResult({
   "writeErrors" : [ ],
   "writeConcernErrors" : [ ],
   "nInserted" : 6,
   "nUpserted" : 0,
   "nMatched" : 0,
   "nModified" : 0,
   "nRemoved" : 0,
   "upserted" : [ ]
})

La riga seguente recupera i primi 3 documenti della collezione.

> db.sample.find().limit(3)
{ "_id" : "1001", "name" : "Ram", "age" : "26", "city" : "Hyderabad" }
{ "_id" : "1002", "name" : "Rahim", "age" : 27, "city" : "Bangalore" }
{ "_id" : "1003", "name" : "Robert", "age" : 28, "city" : "Mumbai" }

Limitare i documenti usando Python

Per limitare i risultati di una query a un numero particolare di documenti, pymongo fornisce il limit()metodo. A questo metodo passare un valore numerico che rappresenta il numero di documenti necessari nel risultato.

Esempio

L'esempio seguente recupera i primi tre documenti in una raccolta.

from pymongo import MongoClient

#Creating a pymongo client
client = MongoClient('localhost', 27017)

#Getting the database instance
db = client['l']

#Creating a collection
coll = db['myColl']

#Inserting document into a collection
data = [
   {"_id": "1001", "name": "Ram", "age": "26", "city": "Hyderabad"},
   {"_id": "1002", "name": "Rahim", "age": "27", "city": "Bangalore"},
   {"_id": "1003", "name": "Robert", "age": "28", "city": "Mumbai"},
   {"_id": "1004", "name": "Romeo", "age": 25, "city": "Pune"},
   {"_id": "1005", "name": "Sarmista", "age": 23, "city": "Delhi"},
   {"_id": "1006", "name": "Rasajna", "age": 26, "city": "Chennai"}
]
res = coll.insert_many(data)
print("Data inserted ......")

#Retrieving first 3 documents using the find() and limit() methods
print("First 3 documents in the collection: ")
for doc1 in coll.find().limit(3):
   print(doc1)

Produzione

Data inserted ......
First 3 documents in the collection:
{'_id': '1001', 'name': 'Ram', 'age': '26', 'city': 'Hyderabad'}
{'_id': '1002', 'name': 'Rahim', 'age': '27', 'city': 'Bangalore'}
{'_id': '1003', 'name': 'Robert', 'age': '28', 'city': 'Mumbai'}

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