Python + MongoDB 小型程序利器

|作为一个用着和领扣 LeetCode 同样技术栈 —— Python 的程序员，对于平时一些小的想法和 Demo 自然是通过 Python 来解决，但是在学习和使用的过程中，对于数据的存储一直难以统一，最初使用纯文本文件存储，发现对于格式化索引来说纯文本存储效率太低，之后又转了 MySQL 存储，但是发现过于复杂，对于一些热更新数据来说写起来十分不雅观，限制太多，无奈便换成了 JSON 格式存储，当然，那是在现在使用的 MongoDB 之前了。

MongoDB 概要

MongoDB 用起来其实比较随意，相关命令遍写的感觉和 Python 这类弱类型语言很相似，用起来比较 Geek。

MongoDB 是一个面向文档的数据库，目前由 10gen 开发并维护，它的功能丰富，齐全，完全可以替代 MySQL。 MonogDB 的一些亮点：

• 使用 JSON 风格 语法，易于掌握和理解：MongoDB 使用 JSON 的变种 BSON 作为内部存储的格式和语法。针对 MongoDB 的操作都使用 JSON 风格语法，客户端提交或接收的数据都使用 JSON 形式来展现。相对于 SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。
• Schema-less，支持嵌入子文档：MongoDB 是一个 Schema-free 的文档数据库。一个数据库可以有多个Collection，每个 Collection 是Documents的集合。Collection 和 Document 和传统数据库的 Table 和 Row并不对等。无需事先定义 Collection，随时可以创建。
• Collection中可以包含具有不同 schema 的文档记录。 这意味着，你上一条记录中的文档有3个属性，而下一条记录的文档可以有10个属 性，属性的类型既可以是基本的数据类型（如数字、字符串、日期等），也可以是数组或者散列，甚至还可以是一个子文档（embed document）。这样，可以实现逆规范化（denormalizing）的数据模型，提高查询的速度。

如果在本地测试或者仅仅是为了临时丢一些数据进去的话，安装并启动 mongod 后直接在命令行下 mongo 即可完成连接，默认没有连接密码，如果看到类似如下提示的话，说明 MongoDB 已经安装完成了：

Python + MongoDB

下面让 Python 连接上 MongoDB：

安装 PyMongo：

pip3 install pymongo

在 Python 中引入：

import pymongo

指定数据表并连接：

# 默认的 MongoDB 监听地址
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

# 使用上一步建立的 myclient 连接，并且使用 leetcode 数据库
db = myclient["leetcode"]

# 使用 db 连接的 leetcode 数据库中的 articles 表
table = db['articles']

增删改查：

# 定义我们要插入的数据，JSON 格式，在 Python 中就是 Dict 格式
post = {"author": "Nova Kwok",
        "text": "LeetCode is in China!",
        "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
        "date": datetime.datetime.utcnow()}

插入一条记录：

# 插入一条记录并返回插入 ID
post_id = posts.insert_one(post).inserted_id

查询记录，这里我们需要多 import 一个包，pprint：

import pprint
pprint.pprint(posts.find_one())

返回结果：

{u'_id': ObjectId('...'),
u'author': u'Nova Kwok',
u'date': datetime.datetime(...),
u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo'],
u'text': u'LeetCode is now in China!'}