Python 實戰：week2 在 MongoDB 中篩選房源

作業效果：

> show dbs
local    0.000GB
xiaozhu  0.000GB
> use xiaozhu
switched to db xiaozhu
> show collections
duanzhufang
> db.duanzhufang.find().count()
72
> db.duanzhufang.find()[0]
{
    "_id" : ObjectId("5749a313e002823df42c62b1"),
    "name" : "北京海韻之家",
    "title" : "天壇前門崇文門新世界精裝溫馨舒適大床房",
    "gender" : "女",
    "price" : 398,
    "fangdong_img_url" : "http://image.xiaozhustatic2.com/21/5,0,3,1063,496,496,904259a0.jpg",
    "address" : "北京市東城區西花市",
    "img_url" : "http://image.xiaozhustatic3.com/00,800,533/6,0,4,439,1800,1200,62007875.jpg"
}
> db.duanzhufang.find()[71]
{
    "_id" : ObjectId("5749a383e002823df42c62f8"),
    "name" : "iHOME望喜",
    "title" : "百子灣、地鐵七號線、國貿CBD北歐簡約公寓",
    "gender" : "女",
    "price" : 448,
    "fangdong_img_url" : "http://image.xiaozhustatic1.com/21/2,0,27,3262,373,373,16f7694a.jpg",
    "address" : "北京市朝陽區后現代城6號樓",
    "img_url" : "http://image.xiaozhustatic2.com/00,800,533/3,0,27,1207,1800,1200,99f27baa.jpg"
}
>

價格大于等于500的房源

> db.duanzhufang.find({price:{$gte:500}})
{ "_id" : ObjectId("5749a31be002823df42c62b6"), "name" : "ocheese", "title" : "到鳥巢去散步，安慧東里敞亮大三居", "gender" : "女", "price" : 698, "fangdong_img_url" : "http://image.xiaozhustatic2.com/21/1,0,45,5961,260,260,6e0c45fc.jpg", "address" : "北京市朝陽區新都市計劃大廈", "img_url" : "http://image.xiaozhustatic3.com/00,800,533/3,0,89,2758,1800,1200,1490009a.jpg" }
{ "_id" : ObjectId("5749a31de002823df42c62b7"), "name" : "暖陽洋Sunny", "title" : "緊鄰798、望京、酒仙橋，精品大三居。", "gender" : "男", "price" : 798, "fangdong_img_url" : "http://image.xiaozhustatic2.com/21/2,0,86,206,375,375,d46c51ef.jpg", "address" : "北京市朝陽區彩虹路", "img_url" : "http://image.xiaozhustatic3.com/00,800,533/3,0,86,2879,1800,1200,c654a19b.jpg" }
{ "_id" : ObjectId("5749a320e002823df42c62b9"), "name" : "uujaa", "title" : "勁松雙井國貿華騰園大三室整租家庭朋友聚好居所", "gender" : "女", "price" : 698, "fangdong_img_url" : "http://image.xiaozhustatic3.com/21/4,0,97,7907,320,320,708221d7.jpg", "address" : "北京市朝陽區東三環南路54號8號樓", "img_url" : "http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/5,0,68,984,1800,1200,e7fee234.jpg" }
{ "_id" : ObjectId("5749a333e002823df42c62c5"), "name" : "uujaa", "title" : "雙井、九龍山地鐵附近首城國際三室一廳整租", "gender" : "女", "price" : 650, "fangdong_img_url" : "http://image.xiaozhustatic3.com/21/4,0,97,7907,320,320,708221d7.jpg", "address" : "北京市朝陽區廣渠路36號首城國際", "img_url" : "http://image.xiaozhustatic1.com/00,800,533/5,0,23,1659,1800,1200,c1dcc86c.jpg" }
{ "_id" : ObjectId("5749a344e002823df42c62d0"), "name" : "甜蜜城堡", "title" : "頤和園圓明園清華北大309西苑醫院農大西校區", "gender" : "女", "price" : 898, "fangdong_img_url" : "http://image.xiaozhustatic2.com/21/2,0,33,1767,375,375,e6fe566d.jpg", "address" : "北京市海淀區圓明園西路", "img_url" : "http://image.xiaozhustatic3.com/00,800,533/2,0,17,2154,825,550,982bfb60.jpg" }

作業項目地址

小結

需要安裝 pymongo，是 python 中的 mongodb 客戶端。用于連接 python 和 mongodb 服務器。

  • 導入 pymongo 模塊

import pymongo

  • 連接到服務器

在 python 中用 pymongo 創建一個客戶端實例對象，激活客戶端，指定連接的服務器的地址和端口。

client = pymongo.MongoClient()

如果不指定任何參數，那么MongoClient默認連接到運行在localhost``27017端口的MongoDB實例。一個實例可以有多個數據庫。

client = MongoClient('localhost', 27017)

這相當于連接到了運行在localhost``27017端口的一個 MongoDB 實例。

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

這相當于連接到了運行在mongodb0.example.net系統27017端口的的一個 MongoDB 實例。

  • 創建數據庫

獲取指定名稱的數據庫，同時在 python 中賦值給一個變量名。如果當前數據庫中沒有，會自動以這個名稱創建新數據庫。

db = client['']

  • 創建集合

在數據庫中獲取集合，如果沒有，會自動創建集合

sheet = db['']

在 MongoDB 中，collections and databases 懶惰地創建，以上的命令并不會實際地在 MongoDB server 上執行任何操作。Collections and databases 會在第一個 document 被插入時才創建。

  • 插入文檔

文檔保存在集合中。文檔是類似 JSON 的 BSON 格式。BSON 字符串是用utf-8編碼的。

向集合寫入數據，填寫一行

data = {"author": "Mike",
        "text": "My first blog post!",
        "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
        "date": datetime.datetime.utcnow()
       }

sheet.insert_one(data)

插入后會自動生成_id字段，類似 excel 行號和列號。并建立數據索引。

一次性插入多個文檔

>>> new_posts = [{"author": "Mike",
...               "text": "Another post!",
...               "tags": ["bulk", "insert"],
...               "date": datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)},
...              {"author": "Eliot",
...               "title": "MongoDB is fun",
...               "text": "and pretty easy too!",
...               "date": datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}]
>>> posts.insert_many(new_posts)

數據庫的操作應該完全在 terminal 中完成，或者用腳本進行

  • 查詢單個文檔

sheet.find_one() # 獲取一個集合中的第一個文檔

sheet.find_one({"author": "Mike"}) # 獲取一個集合中符合某個條件的第一個文檔

  • 查詢多個文檔

sheet.find() # 獲取一個集合中所有文檔
sheet.find({'words':0}) # 篩選有特定數據的行 ('words'=0)

  • 范圍查詢

條件查找，大于小于等于

$lt/$lte/$gt/$gte/$ne，</<=/>/>=/!=，less greater equal not

query 官方文檔

sheet.find({'words':{"$lt":5}}) # 篩選 words 小于 5 的行

有沒有引號無所謂

> db.duanzhufang.find({price:{$lt:500}}).count()
67
> db.duanzhufang.find({"price":{$lt:500}}).count()
67
> db.duanzhufang.find({"price":{"$lt":500}}).count()
67
  • 計數

如果想知道一個集合中有多少文檔，可以使用count()。

>>> posts.count()
3

或者匹配指定查詢條件的文檔數量

>>> posts.find({"author": "Mike"}).count()
2

PyMongo Tutorial 快速簡介

  • 命令行客戶端mongo

使用命令行客戶端mongo連接運行的MongoDB實例

$ mongo
MongoDB shell version: 3.2.4
connecting to: test
> show dbs
local    0.000GB
xiaozhu  0.000GB
>
> use xiaozhu
switched to db xiaozhu
> db
xiaozhu
> show collections
duanzhufang
> db.duanzhufang.remove({})
WriteResult({ "nRemoved" : 24 })
> db.duanzhufang.find()

mongo

創建、讀取、更新、刪除 文檔

MongoDB CRUD Operations

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