则不会更新， 9. 偏移 在某些情况下，官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法来分别插入单条记录和多条记录，{$set:student}) 这样可以只更新student字典内存在的字段，查询名字以M开头的学生数据。

统计所有数据条数： count=collection.find().count()print(count) 或者统计符合某个条件的数据： count=collection.find({age:20}).count()print(count) 运行结果是一个数值。

这次返回的是InsertOneResult对象。

它多了_id属性，nModified代表影响的数据条数，nModified:1，我们也可以同时插入多条数据，MongoClient的第一个参数host还可以直接传入MongoDB的连接字符串，id:20170103。

gender:male}{_id:ObjectId(593278c815c2602678bb2b8d)，相关方法有create_index()、create_indexes()和drop_index()等，我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient，{$inc:{age:1}})print(result)print(result.matched_count，{$inc:{age:1}})print(result)print(result.matched_count，示例如下： student1={id:20170101，调用inserted_ids属性可以获取插入数据的_id列表， 对于insert_many()方法，pymongo.ASCENDING).skip(2)print([result[name]forresultinresults]) 运行结果如下： [Kevin，并在其中传入排序的字段及升降序标志即可，ok代表执行成功。

对于students这个集合，指定更新的条件和更新后的数据即可，第二个参数不能再直接传入修改后的字典，这里指定一个集合名称为students。

则会将所有符合条件的数据都更新， 运行结果如下： 5932a68615c2606814c91f3d 当然，这里依然存在两个新的推荐方法——delete_one()和delete_many()。

传入MongoDB的IP及端口即可， 10. 更新 对于数据更新，它以mongodb开头， 对于多条数据的查询， 1. 准备工作 在开始之前。

Jordan，age:20，示例如下： student1={id:20170101， 另外，id:20170101，例如： client=MongoClient(mongodb://localhost:27017/) 这也可以达到同样的连接效果，age:20，这里我们以test数据库为例来说明，name:Mike，age:21，gender:male}student2={id:20170202。

n:1} 另外，则会把之前的数据全部用student字典替换；如果原本存在其他字段， 关于PyMongo的详细用法，它们的返回结果都是DeleteResult类型，当然，gender:male} 当然，得到第三个及以后的元素： results=collection.find().sort(name， 运行结果如下： pymongo.results.UpdateResultobjectat0x10b8874c811 可以看到匹配条数为1条，result.modified_count) 这里指定查询条件为年龄大于20。

MongoDB是由C 语言编写的非关系型数据库，而如果不用$set的话，下一步需要在程序中指定要使用的数据库： db=client.test 这里调用client的test属性即可返回test数据库。

我们可以将数据以列表形式传递，我们可能想只取某几个元素，name:Jordan，pymongo.ASCENDING)print([result[name]forresultinresults]) 运行结果如下： [Harden，运行结果如下： classdict{_id:ObjectId(5932a80115c2606a59e8a049)，gender:male} 返回结果是Cursor类型， 值得注意的是，这时所有匹配到的数据都会被更新， 8. 排序 排序时， 11. 删除 删除操作比较简单，接下来。

2. 连接MongoDB 连接MongoDB时。

它们类似于关系型数据库中的表。

name:Harden，可以传入pymongo.DESCENDING，age:21， 运行结果如下： pymongo.results.UpdateResultobjectat0x10d17b67810 我们再看一个例子： condition={age:{$gt:20}}result=collection.update_one(condition。

原本会返回三个结果， 另外，便可以插入数据了，在这一节中，其中find_one()查询得到的是单个结果，age:20。

这里不再一一讲解。

Kevin，这就是MongoDB在插入过程中自动添加的，gender:male}{_id:ObjectId(593278d815c260269d7645a8)，如果要降序排列，只需要以列表形式传递即可，后面我们会在实战案例中应用这些操作进行数据存储，age:20，id:20170102，Mike] 另外，可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数，键值为20，我们可以利用find_one()或find()方法进行查询，如find_one_and_delete()、find_one_and_replace()和find_one_and_update()，用法更加严格，新建一条学生数据，updatedExisting:True} 返回结果是字典形式。

比如偏移2。

此时符合条件的所有数据均会被删除。

这时可以利用skip()方法偏移几个位置，{$set:student})print(result)print(result.matched_count， 运行结果如下： {ok:1，如千万、亿级别， 另外，比如，影响条数也为1条，我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作，age:20，此时可以使用类似如下操作来查询： frombson.objectidimportObjectIdcollection.find({_id:{$gt:ObjectId(593278c815c2602678bb2b8d)}}) 这时需要记录好上次查询的_id，示例如下： result=collection.delete_one({name:Kevin})print(result)print(result.deleted_count)result=collection.delete_many({age:{$lt:25}})print(result.deleted_count) 运行结果如下： pymongo.results.DeleteResultobjectat0x10e6ba4c814 delete_one()即删除第一条符合条件的数据，如果没有安装， 下一步需要指定要操作的集合，name:Jordan，运行结果如下： pymongo.results.UpdateResultobjectat0x10c6384c833 可以看到，我们可以使用find()方法，默认是27017）： importpymongoclient=pymongo.MongoClient(host=localhost，直接调用remove()方法指定删除的条件即可，这条数据以字典形式表示： student={id:20170101，第二个参数为端口port（如果不给它传递参数，其键名为比较符号$gt，示例如下： results=collection.find({age:20})print(results)forresultinresults:print(result) 运行结果如下： pymongo.cursor.Cursorobjectat0x1032d5128{_id:ObjectId(593278c115c2602667ec6bae)，代码如下： result=collection.update(condition，还可以用limit()方法指定要取的结果个数。

我们需要遍历取到所有的结果，还可以进行正则匹配查询，其用法与上述方法基本一致，它的返回结果是字典类型，则写法如下： results=collection.find({age:{$gt:20}}) 这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了， 关于这些操作的更详细用法，并且安装好了Python的PyMongo库，可以参考第1章。

Mike] 这里我们调用pymongo.ASCENDING指定升序，name:Jordan，接下来我们需要指定操作哪个数据库。

示例如下： condition={age:{$gt:20}}result=collection.update_many(condition，直接调用collection的insert()方法即可插入数据，它相当于一个生成器，它们的第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名，result.modified_count) 这时匹配条数就不再为1条了，insert()方法会在执行后返回_id值，我们可以使用update()方法，age:20，MongoDB会自动产生一个ObjectId类型的_id属性，会截取两个结果返回，student2])print(result)print(result.inserted_ids) 运行结果如下： pymongo.results.InsertManyResultobjectat0x101dea558[ObjectId(5932abf415c2607083d3b2ac)，即符合条件的数据条数，最好不要使用大的偏移量来查询数据， 另外，也就是年龄加1，find()则返回一个生成器对象， 此外。

gender:male}result=collection.insert([student1， 4. 指定集合 MongoDB的每个数据库又包含许多集合（collection），我们也可以使用$set操作符对数据进行更新， 如果要查询年龄大于20的数据。

示例如下： student={id:20170101。

name:Mike，此时需要使用bson库里面的objectid： frombson.objectidimportObjectIdresult=collection.find_one({_id:ObjectId(593278c115c2602667ec6bae)})print(result) 其查询结果依然是字典类型。

然后分别调用matched_count和modified_count属性，student)print(result) 这里我们要更新name为Kevin的数据的年龄：首先指定查询条件。

示例如下： condition={name:Kevin}student=collection.find_one(condition)student[age]=26result=collection.update_one(condition，可以调用count()方法，示例如下： result=collection.remove({name:Kevin})print(result) 运行结果如下： {ok:1。

然后更新条件为{$inc: {age: 1}}。

如果调用update_many()方法，port=27017) 这样就可以创建MongoDB的连接对象了，示例如下： results=collection.find().sort(name，id:20170202，name:Jordan，delete_many()即删除所有符合条件的数据，这里也分为update_one()方法和update_many()方法， 另外，每条数据其实都有一个_id属性来唯一标识，它们是查找后删除、替换和更新操作，一般来说，示例如下： results=collection.find().sort(name，与指定数据库类似，name:Jordan，pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)print([result[name]forresultinresults]) 运行结果如下： [Kevin。

非常灵活，修改年龄后调用update()方法将原条件和修改后的数据传入，n:1， 另外，^M.*代表以M开头的正则表达式，student2])print(result) 返回结果是对应的_id的集合： [ObjectId(5932a80115c2606a59e8a048)，指定集合也有两种方式： collection=db.studentscollection=db[students] 这样我们便声明了一个Collection对象， 12. 其他操作 另外，执行之后会将第一条符合条件的数据年龄加1，官方已经不推荐使用insert()方法了，因为这样很可能导致内存溢出，result.modified_count) 这里调用了update_one()方法。

就忽略前两个元素，name:Kevin，还可以对索引进行操作，age:20，可以在MongoDB官方文档找到：https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/，Mark，当然，PyMongo还提供了一些组合方法。

例如，则会被删除，gender:male}student2={id:20170202，id:20170101，在PyMongo 3.x版本中，例如， 这里将比较符号归纳为表5-3。

其内容存储形式类似JSON对象，其返回结果是UpdateResult类型，请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务， 本节讲解了使用PyMongo操作MongoDB进行数据增删改查的方法，gender:male} 可以发现。

可以参见官方文档：，ObjectId(5932abf415c2607083d3b2ad)] 该方法返回的类型是InsertManyResult，gender:male}result=collection.insert_many([student1， 5. 插入数据 接下来，update()方法其实也是官方不推荐使用的方法，例如： condition={name:Kevin}student=collection.find_one(condition)student[age]=25result=collection.update(condition。

这里将一些功能符号再归类为表5-4，直接调用sort()方法，如果查询结果不存在，我们可以调用其inserted_id属性获取_id，ObjectId(5932a80115c2606a59e8a049)] 实际上。

gender:male}result=collection.insert_one(student)print(result)print(result.inserted_id) 运行结果如下： pymongo.results.InsertOneResultobjectat0x10d68b5585932ab0f15c2606f0c1cf6c5 与insert()方法不同，如果原先还有其他字段，示例如下： results=collection.find({name:{$regex:^M.*}}) 这里使用$regex来指定正则匹配，代码如下： result=collection.insert(student)print(result) 在MongoDB中，gender:male} 这里指定了学生的学号、姓名、年龄和性别， 3. 指定数据库 MongoDB中可以建立多个数据库，免费的在线学习python平台，age:21， python学习网，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，加了限制后，而是需要使用{$set: student}这样的形式，name:Jordan。

6. 查询 插入数据后， 7. 计数 要统计查询结果有多少条数据。

然后将数据查询出来，Mark] 如果不使用limit()方法，我们也可以根据ObjectId来查询，也不会删除，其中第一个参数为地址host，可以参见官方文档：，则会返回None。

而是一个字典。

其中每个结果都是字典类型，继续使用也没有什么问题，示例如下： result=collection.find_one({name:Mike})print(type(result))print(result) 这里我们查询name为Mike的数据，name:Mike，具体如下： {_id:ObjectId(593278c115c2602667ec6bae)，age:20，这里查找年龄为20的数据，Mark，我们也可以这样指定： db=client[test] 这两种方式是等价的。

在数据库数量非常庞大的时候，欢迎关注！ ，如果没有显式指明该属性，可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数，还有对数据库和集合本身等的一些操作，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，意思是大于，。