使用Python怎么操作mongodb数据库？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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安装pymongo

解压后，cmd进入pymongo安装包信息目录,输入：python setup.py  install 即可

在idle中可以成功导进该木块说明ok了。

>>import pymongo
>>

python操作mongodb

#导入pymongo木块
>>> import pymongo as p
#连接mongodb
>>> client =p.MongoClient('localhost',27017)
#查看mongodb有多少数据库
>>> client.database_names ()
['liyue', 'local', 'test']
#连接具体某个数据库
>>> db1 =client.liyue
>>> db2 =client.test
#查看该数据库下所有集合
>>> db2.collection_names ()
['col', 'test']
#for循环遍历查看集合中的文档：查看col集合中第2条数据。
>>> for i in db2.col.find().limit(1).skip(1):
    print(i)
{'interests': ['balls', 'basketball', 12.0], '_id': ObjectId('583bb6dc8fbf0aee1d9c94bf'), 'name': 'Tom', 'sex': 'girl'}
#清空集合，删除集合中所有数据
>>> db1.col.remove ({})
{'ok': 1, 'n': 0}
#查看是否清空成功查询
>>> for i in db1.col.find():
    print(i)
#插入一个文档（一条数据）
>>> db1.col.insert ({'name':"python接口测试","date":"today","age":"15","like":100})
ObjectId('5840fa9bbbd6900a787ac386')
#查看插入是否成功查询
>>> for i in db1.col.find():
    print(i)
{'name': 'python接口测试', 'age': '15', '_id': ObjectId('5840fa9bbbd6900a787ac386'), 'date': 'today', 'like': 100}
#插入多个文档
>>> documents =[{"name":"liy","age":"10"},{"name":"haha","age":"30"},{"name":"huhu","age":"20"}]
>>> db1.col.insert(documents)
[ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac387'), ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac388'), ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac389')]
#查看插入的查询
>>> for i in db1.col.find().limit(3).skip(1):
    print(i)
{'age': '10', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac387'), 'name': 'liy'}
{'age': '30', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac388'), 'name': 'haha'}
{'age': '20', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac389'), 'name': 'huhu'}
#查看数据按and连接条件查询
>>> for i in db1.col.find({"name":"liy","age":"10"}):
    print(i)
{'age': '10', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac387'), 'name': 'liy'}
#查看数据以age字段倒序查询
>>> for i in db1.col.find().sort([("age",-1)]):
    print(i)
{'age': '30', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac388'), 'name': 'haha'}
{'age': '20', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac389'), 'name': 'huhu'}
{'age': '10', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac387'), 'name': 'liy'}
#更新已有文档数据
>>> db1.col.update ({"name":"huhu"},{"$set":{"name":"dongdong"}})
{'updatedExisting': True, 'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1}
>>> for i in db1.col.find({"name":"dongdong"}):
    print(i)
{'age': '20', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac389'), 'name': 'dongdong'}
#按条件删除某条数据
>>> db1.col.remove ({"name":"dongdong"})
{'ok': 1, 'n': 1}
>>> db1.col.find({"name":"dongdong"})

>>> for i in db1.col.find({"name":"dongdong"}):
    print(i)

应用于接口测试中：

接口自动化测试中如果要防止脏数据的影响，需要清除已有的数据再进行接口测试。最后一次接口测试用例插入的数据没有清除的，保留在mongo中的，这刚好为下一个接口提供数据关联。

import json
import requests
import unittest
import pymongo
class MyTest(unittest.TestCase):#封装测试环境的初始化和还原的类
  def setUp(self):
    self.client = pymongo.MongoClient('192.168.12.250',27017)  #连接mongodb
    self.db = client.dsp_online    #获取具体某个数据库
    self.db.Qualification.remove({})  #清空Qualification这个集合所有数据
    print("start test")
  def tearDown(self):
    self.client.colse()        #关闭数据库连接
    print("end test")
    pass
class test_qualification_add(MyTest):#把这个接口封装一个类，下面的方法是具体的测试用例
  '''接口名称：增加资质'''
  def test_qualification_add(self):
    '''测试用例1：'''
    url = "http://audit.sf.katcin.com/audit/api/qualification/add"
    headers ={"Content-Type":"application/json"}
    data = {
    "token":"abcdefg",
    'pid': '1',
    'param': {
      'Name': '我的资质1',
      'QualificationId': 50,
      'Email': '1111@163.com',
      'SiteName': '10001',
      'Materials': [
        {
          'Url': 'http://i9b482c85e06a5145410870.jpg',
          'TypeId':1,
        }
      ],
       'AdxInfo': [{
          'AdxId': 10008,       #渠道Id
          'Industry': 8000,      #行业分类
          'FullIndustry':[5301], #行业分类集合
          'BrandName': '行业分类：电脑',   #品牌名称
          'Memo': '渠asd',
         }
       ]
      }
     }
    r = requests.post(url = url,json = data, headers = headers)
    #return r.json()
    print(r.text)
    #result = r.json()
    print(r.status_code)
    self.assertIn("true",r.text)
if __name__=="__main__":
  unittest.main()

python主要应用领域有哪些

1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。

看完上述内容，你们掌握使用Python怎么操作mongodb数据库的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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当前标题：使用Python怎么操作mongodb数据库-创新互联
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