Mongo是一种非关系型数据库，相较于典型的关系型数据库(如Oracle，Mysql)，访问速度更快，更适合于数据变化快的场景。
Python 需要一个 MongoDB 驱动程序来访问 MongoDB 数据库。我将使用 MongoDB 驱动程序 PyMongo
本文实例讲述了python使用pymongo与MongoDB基本交互操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
上一篇介绍了如何在Mac环境下安装PyMySQL，这一次同样可以使用pip这个工具安装mongoDB。
MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，它将数据存储在类似JSON的文档中，使数据库非常灵活和可扩展
其中，'localhost'是MongoDB服务器的主机名，27017是服务器的端口号。
上节中，我们介绍了几个数据库的安装方式，但这仅仅是用来存储数据的数据库，它们提供了存储服务，但如果想要和 Python 交互的话，还需要安装一些 Python 存储库，如 MySQL 需要安装 PyMySQL，MongoDB 需要安装 PyMongo 等。本节中，我们来说明一下这些存储库的安装方式。
我的 MongoDB 上面有很多库，每个库里面有很多集合。他们占用了太多的储存空间。现在我想找到占用空间最大的10个集合，应该如何操作？
最近一直在忙着开发一套知识图谱的接口，主要用到的是mongoDB和neo4j，今天先来总结一部分：mongoDB的使用。
Python3操作MongoDB数据库 0. 写在前面 1. 安装开源驱动库pymongo 2. 参考 ---- ---- 0. 写在前面 Linux：Ubuntu Kylin 16.04 MongoDB：MongoDB3.2.7 Python：Anaconda With Python3.7 1. 安装开源驱动库pymongo ❝pymongo驱动程序可以直接连接MongoDB数据库 ❞ zhangsan@node01:~$ conda create -n py39 python = 3.9 zhan
如果连接用户名和密码包含诸如':', '/', '+' 及'@'保留字符，则使用前应该先进行编码，如下：
在之前我用了 3 篇文章的篇幅来介绍了用 Python 操作 MySQL 数据库，今天呢，我们再来介绍另一种可以用 Python 操作的数据库 MongoDB。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
我们发现这样写有一个问题——类在初始化的时候，就会创建数据库的链接。但我们并不是在类刚刚初始化时就读写数据库。
MongoDB是一种开源的、面向文档的NoSQL数据库，它使用JSON类似的文档格式存储数据。MongoDB具有高度的可伸缩性和性能，并且支持复杂的查询和聚合操作。在Python中，我们可以使用pymongo驱动程序来连接和操作MongoDB数据库。
使用Python操作MongoDB需要使用一个第三方库——PyMongo。安装这个库与安装Python其他的第三方库一样，使用pip安装即可：
前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列：推荐算法理论+新闻推荐实战。本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之MongoDB。MongoDB数据库在该项目中会用来存储画像数据（用户画像、新闻画像），使用MongoDB存储画像的一个主要原因就是方便扩展，因为画像内容可能会随着产品的不断发展而不断的更新。作为算法工程师需要了解常用的MongoDB语法（比如增删改查，排序等），因为在实际的工作可能会从MongoDB中获取用户、新闻画像来构造相关特征。本着这个目的，本文对MongoDB常见的语法及Python操作MongoDB进行了总结，方便大家快速了解。
作为非关系数据库的代表--Mongo，可以说是让人又爱又恨，让人爱的是它的便捷性，让人恨的是它的配置，实在是坑多。那么今天我们就来深入剖析它吧。
官网：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/（按需下载）
PyMongo是Mongodb的Python接口开发包，是使用python和Mongodb的推荐方式。 官方文档
在前面一节我们介绍了几个数据库的安装方式，但这仅仅是用来存储数据的数据库，它们提供了存储服务，但如果想要和 Python 交互的话也同样需要安装一些 Python 存储库，如 MySQL 需要安装 PyMySQL，MongoDB 需要安装 PyMongo 等等，本节我们来说明一下这些库的安装方式。
NO SQL 的产品在操作方面虽然有很多 GUI 的工具，或者让人熟悉的命令行，但这些数据库软件的操作，如果有程序语言的加入则会变得要方便的多，Mongodb 如果使用一些语言，例如JAVASCRIPT 在内部操作很多事情将变得简单。通用的语言python 在操作数据库方面已经是很成熟的东西，连接mongodb 的python的方法也很多。
Python 连接 MongoDB 安装PyMongo模块 1 pip install pymongo 使用MongoClient建立连接 12345 from pymongo import MongoClient# 以下为三种建立连接的方式#client = MongoClient()#client = MongoClient('localhost', 27017)#client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') 获取数据库 123 # 以下是两种
MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。 1. 准备工作 在开始之前，请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务，并且安装好了Python的PyMongo库。 2. 连接MongoDB 连接MongoDB时，我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient。一般来说，传入MongoDB的
MongoDB 和 Redis 一样均为 key-value 存储系统，它具有以下特点：
MongoDB是一个跨平台的NoSQL，基于Key-Value形式保存数据。其储存格式非常类似于Python的字典，因此用Python操作MongoDB会非常的容易。
MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。
一、安装pymongo库 pip install pymongo 二、使用pymongo模块连接mongoDB数据库 #! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from pymongo import MongoClient client = MongoClient('192.168.2.230',27017) #建立MongoDB数据库连接 db=client.admin
二进制 Javascript 对象表示法 (BSON) 是 JSON 文档的二进制编码序列化。JSON 更易于理解，因为它是人类可读的，但与 BSON 相比，它支持的数据类型更少。BSON 已扩展为添加一些可选的非 JSON 原生数据类型，例如日期和二进制数据。
在使用 pymongo 连接 MongoDB 的时候，如果数据库出现问题，pymongo 默认会等待 20 秒左右才会报连接超时，如下图所示：
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pymongo 3.x版本中，insert()方法官方已不推荐使用，推荐使用insert_one()和insert_many()将插入单条和多条记录分开。
PyMongo是Mongodb的Python接口开发包，是使用python和Mongodb的推荐方式。
Python中常用的数据存储的方式有：pickle模块，shelve模块，MySQL数据库，MongoDB数据库，SQLite轻量数据库，Excel表格存储等等。
学了那么多的爬虫库，怎么能没有数据库这个东东呢？在开发过程中，数据是必不可少的，数据库也是应运而生了，数据和数据库这两个兄弟是缺一不可的
我们写代码时，一般会先在自己电脑上进行开发，然后把代码部署到服务器上。如果一段代码涉及到读写数据库，或者访问某些其他的线上服务接口，那么在开发时，为了不影响线上环境，我们一般会把测试环境的数据库和线上环境的数据库分开。
要从MongoDB的集合中选择数据，我们可以使用 find_one() 方法。 find_one() 方法返回选择中的第一个文档。
Python是一种强大的编程语言，广泛用于各种领域的开发。而MongoDB则是一种流行的NoSQL数据库，用于存储非结构化数据。在Python中使用MongoDB进行数据查询和操作，可以快速地构建高效的应用程序。
mongoDB有不同的认证机制，3.0版本以后采用的是’SCRAM-SHA-1’, 之前的版本采用的是’MONGODB-CR’。所以，以我的版本情况，显然应该用’MONGODB-CR’
使用pymongo 连接本地的MongoDB，跟个老师的视频，出现报错，后查询资料改正
# 安装 pymongo pip install pymongo import pymongo try: # 1.链接mongod的服务 mongo_py = pymongo.MongoClient() # 2.库和表的名字; 有数据会自动建库建表 # 数据库 # db = mongo_py['six'] # 表 集合 # collection = db['stu'] # collection = mongo_py['six']['stu
目录[-] Python是开发社区中用于许多不同类型应用的强大编程语言。很多人都知道它是可以处理几乎任何任务的灵活语言。因此，在Python应用中需要一个什么样的与语言本身一样灵活的数据库呢？那就是NoSQL，比如MongoDB。 英文原文:https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python 1、SQL vs NoSQL 如果你不是很熟悉NoSQL这个概念，MongoDB就是一个NoSQL数据库。近几年来它越
最近爬虫获取到的数据想存储到MongoDB中，先入门下咯\color{red}{MangoDB}
MongoDB是一个基于分布式文件存储的文档数据库，可以说是非关系型（NoSQL，Not Only SQL）数据库中比较像关系型数据库的一个，具有免费、操作简单、面向文档、自动分片、可扩展性强、查询功能强大等特点，对大数据处理支持较好，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
mongo全版本下载地址 https://www.mongodb.org/dl/linux/
MongoDB存储 在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作，在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务，另外安装好了Python的PyMongo库。 连接M
12月的第一天，祝所有小伙伴儿的12月都能够被温柔以待。 能在学校悠哉写推送的日子所剩不多了，为了珍惜剩下所剩不多的推送机会，打算12月写一些实践性强一些的内容，比如数据库（包括关系型的和noSQL）。 前段时间一直在探索数据抓取的内容，那么现在问题来了，抓完数据如何存储呢？ 保存成本地文件是一种方案，但是借助关系型数据库或者noSQL数据库，我们可以给自己获取的数据提供一个更为理想的安身之所。 今天这一篇粗浅的聊一聊非结构化数据存储，以及R语言和Python与mongoDB之间的通讯。 写这一篇是因为之
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