python连接、操作mongodb数据库的方法实例详解
作者：阳望
这篇文章主要介绍了python连接、操作mongodb数据库的方法,结合实例形式详细分析了Python针对MongoDB数据库的连接、查询、排序等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了python连接、操作mongodb数据库的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
数据库连接
from pymongo import MongoClient
import pandas as pd
#建立MongoDB数据库连接
client = MongoClient('162.23.167.36',27101)#或MongoClient("mongodb://162.23.167.36:27101/")
#连接所需数据库,testDatabase为数据库名:
db=client.testDatabase
#连接所用集合，也就是我们通常所说的表，testTable为表名
collection=db.testTable
查询前几条
dataSet=collection.find().limit(3) for item in dataSet: print(item)
无条件查询全部
dataSet=collection.find() for item in dataSet: print(item)
按AND条件查询全部
#查询cpu使用率大于等于10且内存使用率大于等于10的所有字段数据
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}})
for item in dataSet:
print(item)
按AND条件查询指定字段数据
#查询cpu使用率大于等于10且内存使用率大于等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
print(item)
#查询cpu使用率等于0且内存使用率等于0的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"cpu":0,"mem":0}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
print(item)
按OR条件查询指定字段数据
#查询cpu使用率大于等于10或者内存使用率大于等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":{"$gte":10}},{"mem":{"$gte":10}}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
print(item)
#查询cpu使用率等于10或者内存使用率等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":10},{"mem":10}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
print(item)
mongodb的条件操作符
# > - $gt # < - $lt # >= - $gte # <= - $lte
排序
#单列升序排序查询，，1 为升序，-1为降序
dataSet=collection.find().sort([("cpu",1)])
for item in dataSet:
print(item)
#多列排序查询
dataSet=collection.find().sort([('did',pymongo.ASCENDING),('cpu',pymongo.DESCENDING)])
for item in dataSet:
print(item)
查询结果写入excel
#查询cpu使用率大于等于10且内存使用率大于等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem，查询结果写入excel
import pandas as pd
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
did,ts,cpu,mem=[],[],[],[]
for item in dataSet:
did.append(item["did"])
ts.append(item["ts"])
cpu.append(item["cpu"])
mem.append(item["mem"])
df=pd.DataFrame({"did":did,"ts":ts,"cpu":cpu,"mem":mem})
df.to_excel("C:/Users/Desktop/设备cpu内存数据.xlsx")
跳行查询
#下面表示跳过两条数据后读取数据 dataSet=collection.find().skip(2) for item in dataSet: print(item)
去重
#查询cpu使用率大于20、did不重复的数据
dataSet=collection.distinct("did",{"cpu":{$gt:20}})
for item in dataSet:
print(item)
#等同mysql的select distinct(did) from user where cpu>20
参考：
操作mongodb更详细说明https://www.jb51.net/article/169726.htm
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。