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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
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python常见数据库操作技巧汇总》、《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/19
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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