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小编为您推荐： pymongo 数据库

windows pymongo是文件储存的数据库处理程序，能够针对MongoDB数据库的相互关系，这款高效率、高可用性的数据库产品，具有强大的面向集合储存功能，查询监视、复制文件等。有需要的朋友欢迎来IT猫扑下载使用。

pymongo说明

Python 使用MongoDB的简单教程，将使用pymongo对MongoDB进行的各种操作进行了简单的汇总，NoSQLFan进行了简单整理，使用Python的同学可以看一看。

下载相应平台的版本，解压即可。为方便使用，将bin路径添加到系统path环境变量里。其中mongod是服务器，mongo是客户shell，然后创建数据文件目录：在c盘下创建data文件夹，里面创建db文件夹。

windows pymongo下载

下载安装：

当前可下载选项：

pymongo-2.6.3.tar.gz Source

pymongo-2.6.3.win32-py2.7.exe MS Windows installer

PyMongo安装

安装pymongo-2.6.3.tar.gz

解压之后，cmd运行语句：

C:\Users\libing>cd /d E:\pymongo-2.6.3

E:\pymongo-2.6.3>python setup.py install

安装pymongo-2.6.3.win32-py2.7.exe

双击打开即可进入安装

安装对应语言的Driver，Python 安装 pymongo

$ easy_install pymongo

使用方法总结，摘自官方教程

创建连接

>>> import pymongo>>> connection=pymongo.Connection('localhost',27017)

切换数据库

>>> db = connection.test_database

获取collection

>>> collection = db.test_collection

db和collection都是延时创建的，在添加Document时才真正创建

文档添加，_id自动创建

>>> import datetime>>> post = {"author": "Mike",... "text": "My first blog post!",... "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],... "date": datetime.datetime.utcnow()}>>> posts = db.posts>>> posts.insert(post)ObjectId('...')

批量插入

>>> new_posts = [{"author": "Mike",... "text": "Another post!",... "tags": ["bulk", "insert"],... "date": datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)},... {"author": "Eliot",... "title": "MongoDB is fun",... "text": "and pretty easy too!",... "date": datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}]>>> posts.insert(new_posts)[ObjectId('...'), ObjectId('...')]

获取所有collection（相当于SQL的show tables）

>>> db.collection_names()[u'posts', u'system.indexes']

获取单个文档

>>> posts.find_one(){u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}

查询多个文档

>> for post in posts.find():... post...{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45), u'text': u'and pretty easy too!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Eliot', u'title': u'MongoDB is fun'}

加条件的查询

>>> posts.find_one({"author": "Mike"})

高级查询

>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author")

统计数量

>>> posts.count()3

加索引

>>> from pymongo import ASCENDING, DESCENDING>>> posts.create_index([("date", DESCENDING), ("author", ASCENDING)])u'date_-1_author_1'

查看查询语句的性能

>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["cursor"]u'BtreeCursor date_-1_author_1'>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["nscanned"]2