标签：Python Mongodb db qty table print 操作 import id

客户端

客户端连接

$ bin/mongo.exe
MongoDB shell version v3.6.13
help 打开帮助

show dbs     #查看当前有哪些库

use blog     #有就切换过去，没有就创建后切换过去。刚创建的并不在数据库列表中，需要写入数据后才能看到

db           #查看当前数据库

db.users.insert({user:"tom", age:20}) #db指代当前数据库；users集合名

也可以使用官方的可视化工具Compass。https://www.mongodb.com/products/compass

连接地址mongodb://127.0.0.1:27017

Pycharm插件

在settings/plugins中输入mongo，安装Mongo Plugin，完成后重启Pycharm。

菜单项View/Tool Windows/Mongo Explorer

Python连接

开发指南https://docs.mongodb.com/guides/server/drivers/

Mongodb官方推荐使用pymongo。

参看 https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/pymongo/

缺省安装pymongo 3.x，支持MongoDB2.6+，兼容Python 3.4+。

mongodb的连接字符串

mongodb://username:[email protected]:27017/test

from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'

# 上下文管理连接数据库
#两种方法
#with MongoClient(host='127.0.0.1', port=27017) as cli:
with MongoClient(url) as cli:
    
    # 使用数据库 两种方法都可以
    #db: Database = cli['user']
    db: Database = cli.user
        
    print(type(db))
    
    # 使用表 两种方法都可以
    #table: Collection = db['pa']
    table: Collection = db.pa
        
    print(type(table), table)
    # 添加记录
    table.insert_one({
        "a": 123
    })
    # 查看所有记录
    l = table.find()
    print(*l)
    
"""
<class 'pymongo.database.Database'>
<class 'pymongo.collection.Collection'> Collection(Database(MongoClient(host=['127.0.0.1:27017'], document_class=dict, tz_aware=False, connect=True), 'user'), 'pa')
{'_id': ObjectId('61cb6292d8661642727b45bb'), 'a': 1, 'b': 2} {'_id': ObjectId('61cb66ef62ae9435ee42c319'), 'a': 123}
"""

既能用属性访问，又能像key一样访问，一定用到了魔术方法的__getattr__ 、__getitem__ 。

基本概念

MongoDB中可以创建使用多个库，但有一些数据库名是保留的，可以直接访问这些有特殊作用的数据
库。

admin：从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
config: 当Mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。

关系数据库（mariadb）	mongodb
Database(库)	Database
Table(表)	Collection
Row(记录)	Document
Column(字段)	Field
Join(连接)	Embedded Document嵌入文档或Reference引用
Primary Key(主键)	主键 (MongoDB提供了key为 _id )

插入数据

from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    print(type(db))
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
    print(type(table), table)
    # 添加记录
    i=table.insert_one({
        "a": 123
    })
    #返回id
    print(i.inserted_id)
    # 查看所有记录
    l = table.find()
    print(*l)

每条数据插入后都有一个唯一key，属性_id 唯一标识一个文档。没有没有显式指明该属性，会自动生成一个ObjectId类型的_id 属性。

ObjectId有12字节组成

4字节时间戳
3字节机器识别码
2字节进程id
3字节随机数

import datetime
 
i="61cb7db5fd08a5cc3fe73059"
print(datetime.datetime.fromtimestamp(int(i[:8],16)))

import bson

print(bson.ObjectId(i).generation_time)

文档

每一条记录对应一个文档，其格式使用BSON。BSON即Binary JSON。

类型参考 https://docs.mongodb.com/v3.6/reference/bson-types/

文档

文档中，使用键值对
文档中的键/值对是有序的
键是字符串
- 区分大小写，使用UTF-8字符
- 键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键字符串的结尾
  
  . 和$ 有特别的意义，只有在特定环境下才能使用
  
  以下划线_ 开头的键是保留的，例如_id
值可以是
- 字符串、32位或64位整数、双精度、时间戳（毫秒）、布尔型、null
- 字节数组、BSON数组、BSON对象

查询

单条查询

只返回一条，且为字典，不为对象

find_one第一参数是filter(过滤条件)，相当于SQL的where子句。

# 查询
result = users.find_one({'name':'tom'})
print(type(result), result) # 返回字典带_id

# 使用key查询
from bson.objectid import ObjectId

result = users.find_one({'_id':ObjectId('5d48d95d4fd47046028b8e54')})
print(type(result), result)
result = users.find_one({'name':'tommy'})
print(type(result), result) # 查不到，返回None

多条查询

返回多条，且为惰性生成器对象，需要主动遍历

# 多条查询
results = users.find({'name':'tom'})
print(type(results)) # pymongo.cursor.Cursor对象
print(results) # 可迭代对象
for x in results:
    print(type(x), x) # 字典

返回游标，可迭代对象

查询操作

比较

不同BSON类型值的比较参见指定的BSON比较顺序。

名称	描述	范例
`$eq`	等于=	`{ <field>: { $eq: <value> } }`或者直接写`{ field: <value> }`
`$gt`	大于>	`db.inventory.find( { qty: { $gt: 20 } } )`qty大于20的项e
`$gte`	大于等于>=	`db.inventory.find( { qty: { $gte: 20 } } )`qty大于等于20的项
`$in`	在集合里面 in	`db.inventory.find( { quantity: { $in: [ 5, 15 ] } } )`
`$lt`	小于<	`db.inventory.find( { qty: { $lt: 20 } } )`
`$lte`	小于等于<=	`db.inventory.find( { qty: { $lte: 20 } } )`
`$ne`	不等于!=	`db.inventory.find( { qty: { $ne: 20 } } )`
`$nin`	不在集合里面 not in	`db.inventory.find( { quantity: { $nin: [ 5, 15 ] } } )`

逻辑

名称	描述	范例
`$and`	与	`db.inventory.find( { $and: [ { price: { $ne: 1.99 } }, { price: { $exists: true } } ] } )` price不等于1.99且price存在
`$not`	非	`db.inventory.find( { price: { $not: { $gt: 1.99 } } } )` price不大于1.99或者不存在
`$or`	或	`db.inventory.find( { $or: [ { quantity: 20 }, { price: 10 } ] } )` quantity=20或者price=10

元素

名称	描述	范例
`$exists`	存在	`db.inventory.find( { qty: { $exists: true, $nin: [ 5, 15 ] } } )` qty存在且不在[5,15]中
`$type`	类型	`db.inventory.find({ field: { $type: [ <BSON type1> , <BSON type2>, ... ] } })` `db.inventory.find({'b': {'$type': 16}})`b类型为短整

type数据类型(BSON type)

Number	Alias	Notes
Double	1	"double"
String	2	"string"
Object	3	"object"
Array	4	"array"
Binary data	5	"binData"
ObjectId	7	"objectId"
Boolean	8	"bool"
Date	9	"date"
Null	10	"null"
Regular Expression(正则表达式)	11	"regex"
JavaScript	13	"javascript"
32-bit integer(短整)	16	"int"
Timestamp(时间戳)	17	"timestamp"
64-bit integer(长整)	18	"long"
Min key	-1	"minKey"
Max key	127	"maxKey"

评估

名称	描述	范例
`$expr`	允许在查询语言中使用聚合表达式。
`$mod`	取模	`db.inventory.find({'a': {'$mod': [3, 1]}})` 用a的值与3取余，余1的返回
`$regex`	正则表达式匹配	`db.inventory.find({'b': {'$regex': '^s'}})` 返回b的值以s开头的
`$where`	匹配满足 JavaScript 表达式的文档。

地理空间

名称	描述	范例
`$geoIntersects`	选择与GeoJSON几何相交的几何。该2dsphere索引支持 `$geoIntersects`。
`$geoWithin`	在边界GeoJSON 几何中选择几何。该2dsphere和2D指标支持 `$geoWithin`。
`$near`	返回点附近的地理空间对象。需要地理空间索引。该2dsphere和2D指标支持 `$near`。
`$nearSphere`	返回球体上某个点附近的地理空间对象。需要地理空间索引。该2dsphere和2D指标支持 `$nearSphere`。

数组

名称	描述	范例
`$all`	匹配包含查询中指定的所有元素的数组。
`$elemMatch`	如果数组字段中的元素与所有指定`$elemMatch`条件匹配，则选择文档。
`$size`	如果数组字段是指定大小，则选择文档。

按位

名称	描述	范例
`$bitsAllClear`	匹配其中一组位位置的数值或二进制值都具有值`0`。
`$bitsAllSet`	匹配其中一组位位置的数值或二进制值都具有值`1`。
`$bitsAnyClear`	匹配数字或二进制值，其中来自一组位位置的任何位的值为`0`。
`$bitsAnySet`	匹配数字或二进制值，其中来自一组位位置的任何位的值为`1`。

投影

from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
        
    #投影所有
    print(*table.find({'qty': 100}), sep='\n')
    # {'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003e'), 'item': 'paper', 'qty': 100, 'size': {'h': 8.5, 'w': 11, 'uom': 'in'}, 'status': 'D'}
    
    #投影'item', 'qty', 'status'这三个，这里会默认显示_id
    print(*table.find({'qty': 100}, ['item', 'qty', 'status']), sep='\n')
    # {'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003e'), 'item': 'paper', 'qty': 100, 'status': 'D'}
    
    #投影'item', 'qty', 'status'，用的是白名单，默认显示_id
    print(*table.find({'qty': 100}, {'item': 1, 'qty': True, 'status': 1}), sep='\n')
    #{'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003e'), 'item': 'paper', 'qty': 100, 'status': 'D'}
    
    #使用黑名单投影，除了'_id','size'中的'w' ,'status' 其他的都投影
    print(*table.find({'qty': 100}, {'_id': False, 'size.w': False, 'status': 0}), sep='\n')
    #{'item': 'paper', 'qty': 100, 'size': {'h': 8.5, 'uom': 'in'}}

聚合

from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
    #先匹配a存在的，然后聚合条数
    x=table.aggregate([
        {'$match':{'a':{'$exists':1}}},
        {'$count':'a的个数'}
    ])
    #{'a的个数': 9}
    
    x=table.aggregate([
        #先匹配
        {'$match':{'qty':{'$exists':1}}},
        #再分组求和 w_sum是自定义名称，作为求和后结果的key
        {'$group':{'_id':'$size.h','w_sum':{'$sum':'$size.w'}}},
        #最后再排序
        #1表示升序
        #-1表示降序
        {'$sort': {'_id':1}}
    ])
    """
    {'_id': 8.5, 'w_sum': 22}
    {'_id': 10, 'w_sum': 15.25}
    {'_id': 14, 'w_sum': 21}
    {'_id': 22.85, 'w_sum': 30}
    """
    print(*x,sep='\n')

排序

from pymongo import MongoClient,DESCENDING,ASCENDING
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
    #先过滤，再根据'size.w'倒序，'size.w'相同就用'qty'顺序排列，ASCENDING顺序可以省略
    x=table.find({'qty':{'$exists':1}}).sort([('size.w',DESCENDING),('qty',ASCENDING)])
    print(*x,sep='\n')

分页

from pymongo import MongoClient,DESCENDING,ASCENDING
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
        
        
        
    #跳过两个，取3个
    x=table.find().limit(3).skip(2)
    print(*x,sep='\n')

skip 跳过几个，limit限制结果个数。

也可在其他分组后使用

更新

更新操作	含义	实例
`$inc` \| 对给定字段数字值增减 \| `{'$inc':{'age':-5}}`
`$set` \| 设置字段值，如果字段不存在则创建 \| `{'$set':{'gender':'M'}}`
`$unset` \| 移除字段 \| `{'$unset':{'Name':""}}`

update_one

只修改匹配到的第一个
对数字操作$inc

from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # print(type(db))
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
    filte = {'qty': 25}
    all_list = table.find(filte)
    print(*all_list, sep='\n')
    print('=' * 100)
    #对匹配到的文档，'size.h'-2，'size.w'+2
    u = table.update_one(filte, {'$inc': {'size.h': -2, 'size.w': 2}})
    print('匹配：', u.matched_count)
    print('更新：', u.modified_count)
    print('更新行的id：', u.upserted_id)
    print('=' * 100)
    all_list = table.find(filte)
    print(*all_list, sep='\n')
    
"""
结果
{'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003c'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 10, 'w': 25, 'uom': 'cm'}, 'status': 'A'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9db'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 14, 'w': 21, 'uom': 'cm'}, 'status': 'A'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9dd'), 'item': 'mousepad', 'qty': 25, 'size': {'h': 19, 'w': 22.85, 'uom': 'cm'}, 'status': 'P'}
====================================================================================================
匹配： 1
更新： 1
更新行的id： None
====================================================================================================
{'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003c'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 8, 'w': 27, 'uom': 'cm'}, 'status': 'A'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9db'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 14, 'w': 21, 'uom': 'cm'}, 'status': 'A'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9dd'), 'item': 'mousepad', 'qty': 25, 'size': {'h': 19, 'w': 22.85, 'uom': 'cm'}, 'status': 'P'}
"""

update_many

修改所有的
修改$set

from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # print(type(db))
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
    filte = {'qty': 25}
    all_list = table.find(filte)
    print(*all_list, sep='\n')
    print('=' * 100)
    u = table.update_many(filte, {'$set': {'size.uom': 'www'}})
    print('匹配：', u.matched_count)
    print('更新：', u.modified_count)
    print('=' * 100)
    all_list = table.find(filte)
    print(*all_list, sep='\n')
"""
结果
{'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003c'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 48, 'w': 27, 'uom': 'www'}, 'status': 'A'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9db'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 14, 'w': 21, 'uom': 'cm'}, 'status': 'A'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9dd'), 'item': 'mousepad', 'qty': 25, 'size': {'h': 19, 'w': 22.85, 'uom': 'cm'}, 'status': 'P'}
====================================================================================================
匹配： 3
更新： 2
====================================================================================================
{'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003c'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 48, 'w': 27, 'uom': 'www'}, 'status': 'A'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9db'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 14, 'w': 21, 'uom': 'www'}, 'status': 'A'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9dd'), 'item': 'mousepad', 'qty': 25, 'size': {'h': 19, 'w': 22.85, 'uom': 'www'}, 'status': 'P'}
"""

移除字段$unset

from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # print(type(db))
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
    filte = {'qty': 25}
    all_list = table.find(filte)
    print(*all_list, sep='\n')
    print('=' * 100)
    u = table.update_many(filte, {'$unset': {'size.ppp': ''}})
    print('匹配：', u.matched_count)
    print('更新：', u.modified_count)
    print('=' * 100)
    all_list = table.find(filte)
    print(*all_list, sep='\n')
"""
结果
{'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003c'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 48, 'w': 27, 'uom': 'www', 'ppp': 'abc'}, 'status': 'A'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9db'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 14, 'w': 21, 'uom': 'www'}, 'status': 'A'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9dd'), 'item': 'mousepad', 'qty': 25, 'size': {'h': 19, 'w': 22.85, 'uom': 'www'}, 'status': 'P'}
====================================================================================================
匹配： 3
更新： 1
====================================================================================================
{'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003c'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 48, 'w': 27, 'uom': 'www'}, 'status': 'A'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9db'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 14, 'w': 21, 'uom': 'www'}, 'status': 'A'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9dd'), 'item': 'mousepad', 'qty': 25, 'size': {'h': 19, 'w': 22.85, 'uom': 'www'}, 'status': 'P'}
"""

replace_one

替换与过滤器匹配的单个文档。

匹配到多个，也只更新一个

from pymongo import MongoClient
# 使用_id来查询，需要导入ObjectId
from bson.objectid import ObjectId
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # print(type(db))
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
    filte = {'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003c')}
    all_list = table.find(filte)
    print(*all_list, sep='\n')
    print('=' * 100)
    u = table.replace_one(filte, {'a': 1, 'b': 2})
    print('匹配：', u.matched_count)
    print('更新：', u.modified_count)
    print('=' * 100)
    all_list = table.find(filte)
    print(*all_list, sep='\n')
"""
结果
{'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003c'), 'item': 'journal', 'qty': 25, 'size': {'h': 48, 'w': 27, 'uom': 'www'}, 'status': 'A'}
====================================================================================================
匹配： 1
更新： 1
====================================================================================================
{'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003c'), 'a': 1, 'b': 2}
"""

也可以使用upsert选项来，在未匹配到的情况下，将替换文档插入为新的文档

from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # print(type(db))
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
    filte = {'a': 2}
    all_list = table.find(filte)
    print(*all_list, sep='\n')
    print('=' * 100)
    u = table.replace_one(filte, {'a': 1, 'b': 2},upsert=True)
    print('匹配：', u.matched_count)
    print('更新：', u.modified_count)
    print('插入的新文档id',u.upserted_id)
    print('=' * 100)
    all_list = table.find({'a': 1, 'b': 2})
    print(*all_list, sep='\n')
    
"""
结果

====================================================================================================
匹配： 0
更新： 0
插入的新文档id 61cdf9500e69d7b9f5f09caa
====================================================================================================
{'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003c'), 'a': 1, 'b': 2}
{'_id': ObjectId('61cdf9500e69d7b9f5f09caa'), 'a': 1, 'b': 2}
"""

全文索引

https://docs.mongodb.com/manual/text-search/

创建索引

from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # print(type(db))
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
    #创建文本索引
    x = table.create_index([('item', 'text'), ('status', 'text')])
    print(type(x),x)

查找

$text将使用空格和大多数标点符号作为分隔符OR对搜索字符串进行标记，并对搜索字符串中的所有此类标记执行逻辑运算。

查询查找包含"paper" "P"的文档

from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # print(type(db))
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
    #文本搜索
    l=table.find({'$text':{'$search':'paper P'}})
    print(*l,sep='\n')
"""
结果
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9de'), 'item': 'notebook', 'qty': 50, 'size': {'h': 8.5, 'w': 11, 'uom': 'in'}, 'status': 'P'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9dd'), 'item': 'mousepad', 'qty': 25, 'size': {'h': 19, 'w': 22.85, 'uom': 'www'}, 'status': 'P'}
{'_id': ObjectId('61cdee229cb0723f93bce9df'), 'item': 'paper', 'qty': 100, 'size': {'h': 8.5, 'w': 11, 'uom': 'in'}, 'status': 'D'}
{'_id': ObjectId('61ccadbaa4c36483d0e8003e'), 'item': 'paper', 'qty': 100, 'size': {'h': 8.5, 'w': 11, 'uom': 'in'}, 'status': 'D'}
"""

删除

delete_one

删除匹配到的第一条

from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # print(type(db))
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
    fil = {'status': 'A'}
    print('目前个数：', table.count_documents(fil))
    print('=' * 50)
    l = table.delete_one(fil)
    print('删除的个数：', l.deleted_count)
    print('返回的信息：', l.raw_result)
    print('=' * 50)
    all_list = table.count_documents(fil)
    print('目前个数：', all_list)
"""
结果
目前个数： 3
==================================================
删除的个数： 1
返回的信息： {'n': 1, 'ok': 1.0}
==================================================
目前个数： 2
"""

delete_many

删除匹配到的所有

from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection

url = 'mongodb://127.0.0.1:27017'
# 上下文管理连接数据库
with MongoClient(url) as cli:
    # 使用数据库
    db: Database = cli.user
    # print(type(db))
    # 使用表
    table: Collection = db.pa
    fil = {'status': 'D'}
    print('目前个数：', table.count_documents(fil))
    print('=' * 50)
    l = table.delete_many(fil)
    print('删除的个数：', l.deleted_count)
    print('返回的信息：', l.raw_result)
    print('=' * 50)
    all_list = table.count_documents(fil)
    print('目前个数：', all_list)
    
"""
结果
目前个数： 3
==================================================
删除的个数： 3
返回的信息： {'n': 3, 'ok': 1.0}
==================================================
目前个数： 0
"""

db.collection.delete_many({}) 删除所有文档，慎用

标签：Python,Mongodb,db,qty,table,print,操作,import,id
From： https://www.cnblogs.com/guangdelw/p/17077684.html

Python操作Mongodb

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