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Python 和 MongoDB 其实很配

发布日期:2021-10-06 23:40    点击次数:140
MongoDB 其实就是一个大大的 JSON,在 Python 的世界里 dict 也是最吃香的类型,所以,他们天生就是一对。 MongoDB 的安装 推荐使用 Docker 来部署管理,一行命令就可以搞定,官方版本: do...

MongoDB 其实就是一个大大的 JSON,在 Python 的世界里 dict 也是最吃香的类型,所以,他们天生就是一对。

MongoDB 的安装

推荐使用 Docker 来部署管理,一行命令就可以搞定,官方版本:

docker run -d --name mongodb \     -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin \     -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=admin \     -v ~/data/mongo_dir:/data/db \     -p 27017:27017 \     mongo 

官方版本的 Docker 啥都好,就是体积有点大。还有一个小体积的 alpine 版本,开发时使用很方便,不过不能配置账户和密码。

docker run -d --name mongo-lite \   -p 27018:27017 \   -v ~/data/mongo_lite:/data/db \   mvertes/alpine-mongo 

如果想尝试 Mongo 的命令行 (Mongo Shell),直接进到 Docker 里:

$ docker exec -it mongo-lite mongo MongoDB shell version v4.0.6 connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017/?gssapiServiceName=mongodb ...  > use mydb switched to db mydb  > db.User.insertOne({"name":"Toby",age:18}) {  "acknowledged" : true,  "insertedId" : ObjectId("612c84c5d93795436ad27ebc") }  > db.User.find() { "_id" : ObjectId("612c84c5d93795436ad27ebc"), "name" : "Toby", "age" : 18 } 

Mongo Shell 官方文档:https://docs.mongodb.com/manual/reference/mongo-shell/

PyMongo 五分钟上手

安装 PyMongo 可以通过 pip 搞定。

pip install pymongo 

以下内容也可以参考官方文档:https://pymongo.readthedocs.io/en/stable/

连接数据库

常见方式如下:

from pymongo import MongoClient  # 连接有密码的Mongo client = MongoClient('mongodb://admin:admin@localhost:27017/')  # 连接没密码的Mongo client = MongoClient('mongodb://localhost:27018/')  # 列出所有已经存在的DB for db in client.list_databases():     print(db)  # 使用Mongo里的某个DB,这个DB可以不存在,后面写数据时会被创建出来 db = client.mydb 
插入数据

插入的每条数据都是一个 dict,一样的字段允许类型不一样,也允许每次插入的数据字段不一样,可以理解成动态类型数据,你想放什么都行,唯一的约束就是他们会被放在同一个 Document 里。

# 插入一条数据 def add_one_user():     db.User.insert_one({         'name': 'Toby',         'age': 18     })  # 插入多条数据 def add_many_users():     db.User.insert_many([{         'name': 'Tom',         'age': 10     }, {         'name': 'Toby',         'age': 'unknown',         'hobbies': ['write bugs', 'raise dogs']     }]) 

这里的 User 约等于关系型数据库的表,但它的名字叫 Document,每次数据插入完成后会返回一个_id,这是 Mongo 里最重要的东西了,它就是靠这个_id 来保证数据的一致性,后续的数据修改和删除主要就是靠这个_id 来完成,所以一般针对某条特定的数据的处理,都是需要先查询它的_id,然后再进行后面的操作。

查询数据
# 查询多个数据 def show_users():     # 一个表里所有数据     for e in db.User.find():         print(e)      # 匹配条件的多条数据     for e in db.User.find({'name': 'Toby'}):         print(e)   # 查询单个数据 def query_user(name):     return db.User.find_one({'name': name})   # 忽略大小写 def query_user_ignore_case(name):     return db.User.find_one({'name': re.compile(name, re.IGNORECASE)})   # 使用运算符 https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/ def query_teenager():     return db.User.find_one({'age': {'$lt': 18}}) 

Mongo 的查询主要还是依赖 DB 自己提供的运算符,在 PyMongo 里要注意,这里不会抛出异常,如果找不到数据,默认返回 None。

通过运算符查询数据:https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/

通过聚合查询数据:https://docs.mongodb.com/manual/aggregation/

修改数据
# 修改一个数据 def update_user(user, attributes: dict):     user.update(attributes)     result = db.User.replace_one({'_id': user['_id']}, user, upsert=True)     return {'affected_count': result.modified_count}  u = query_user_ignore_case('toby') result = update_user(u, {'code': 'python'})  # 修改多个数据,注意有坑,Replace 和 Update是不一样的 def update_many():     todo = [         UpdateOne({'age': 19}, {'$set': {'name': 'Toby'}}),         ReplaceOne({'name': 'Tom'}, {'age': 19}),  # name 会被吃掉     ]     result = db.User.bulk_write(todo) 
def delete_user(name):     result = db.User.delete_one({'name': name})     return {'affected_count': result.deleted_count} 
    print(result.matched_count) 

Replace 是替换,所以要带上原有字段,这里有点坑。Update 不接受单独的 dict,需要用 $set / $unset 来标识修改的字段的方式。

[    { $set: { status: "Modified", comments: [ "$misc1", "$misc2" ] } },    { $unset: [ "misc1", "misc2" ] } ] 
删除数据
def delete_user(name):     result = db.User.delete_one({'name': name})     return {'affected_count': result.deleted_count} 

删除多个数据:

>>> db.test.count_documents({'x': 1}) 3 >>> result = db.test.delete_many({'x': 1}) >>> result.deleted_count 3 >>> db.test.count_documents({'x': 1}) 0 
常见问题

有什么办法可以让 Mongo 不自动添加 _id 到我的数据里?

几乎没有,这是 MongoDB 的特性决定的,如果你的数据没有 ID 的话,并且进行高并发插入时,大概率会遇到 BulkWriteError 这个错误。

>>> doc = {} >>> collection.insert_many(doc for _ in range(10)) Traceback (most recent call last): ... pymongo.errors.BulkWriteError: batch op errors occurred >>> doc {'_id': ObjectId('560f171cfba52279f0b0da0c')}  >>> docs = [{}] >>> collection.insert_many(docs * 10) Traceback (most recent call last): ... pymongo.errors.BulkWriteError: batch op errors occurred >>> docs [{'_id': ObjectId('560f1933fba52279f0b0da0e')}] 

如果你不想要自动生成的 ID,可以自己在插入数据前指定这个字段。

为啥我指定了_id 还是查询不到我的数据?

比如我要查询数据库里的某个 post:

>>> post_id_as_str = str(post_id) >>> posts.find_one({"_id": post_id_as_str}) # No result 

因为 pyMongo 里的这个 ID 不是字符串类型,你需要做一下数据转换。

from bson.objectid import ObjectId  # The web framework gets post_id from the URL and passes it as a string def get(post_id):     # Convert from string to ObjectId:     document = client.db.collection.find_one({'_id': ObjectId(post_id)}) 

用标准库里的 json 模块来序列化和反序列化 Mongo 的数据会有什么问题?

有一些数据类型在反序列后会得不到预期的结果,比如 ObjectId 和 DBRef,PyMongo 为了解决这个问题自己封装了一个辅助类 json_util,可以很好的解决这些问题。

from bson.json_util import loads from bson.json_util import dumps 
总结

Mongo 属于非关系型数据库,使用 Mongo 作为 DB 的思维需要做比较大的转变:

关系型数据库一般读写容易,修改难,容易理解 非关系型数据库一般是读写改容易,设计难(相对而言)

“关系型数据库支持 ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Duration) 即原子性,一致性,隔离性和持续性。相对而言,NoSQL 采用更宽松的模型 BASE (Basically Available, Soft state, Eventual Consistency) 即基本可用,软状态和最终一致性。

NoSQL 在精心的设计下查询性能会更高,数据结构也十分有弹性,特别适合快速发展和属性不确定的产品功能,但 Mongo 不支持事务,如何确保数据一致性是个挺大的挑战。

在选择上可以考虑从以下角度去思考:

需要 ACID 还是 BASE 需要结构化数据还是非结构化数据 需要对数据进行灵活扩展 开发人员的经验

很多情况只考虑最后一点就可以了。

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