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pymongo的简单使用

pymongo的使用 首先安装: pip install pymongo 安装好了使用 import pymongo # 链接mongodb,得到一个mongoclient的客户端对象 client...= pymongo.MongoClient() # 指定数据库 db = client.test db = client["test"] # 这两种方式都可以指定数据库,如果没有该数据库的话,会自行创建...# 更新文档 # 大概就是updateupdate_one,update_many # update(),至少传递两个参数,参数一就是filter(筛选条件),参数二就是更新后的文档 # 比如我有这样的一条文档...,不会像update那样,整条数据都进行更新 # 还是继续上面那个例子:将age字段改为23 collection.update_one({"name":"zhuyu"},{"$set":{"age":...23}}) # update_many,更新多条文档 # 删除文档,参数至少一个,就是filter(筛选条件) # delete_one() 删除一条文档 # delete_many()删除多条文档

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    Python 3 中 PyMongo 的用法

    import pymongo client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017) 这样我们就可以创建一个MongoDB的连接对象了。...为Kevin的数据的年龄进行更新,首先指定查询条件,然后将数据查询出来,修改年龄,之后调用update方法将原条件和修改后的数据传入,即可完成数据的更新。...另外update()方法其实也是官方不推荐使用的方法,在这里也分了update_one()方法和update_many()方法,用法更加严格,第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名,我们用示例感受一下...如果调用update_many()方法,则会将所有符合条件的数据都更新,示例如下: condition = {'age': {'$gt': 20}} result = collection.update_many...更多 另外PyMongo还提供了一些组合方法,如find_one_and_delete()、find_one_and_replace()、find_one_and_update(),就是查找后删除、替换

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    Pymongo的一个小坑

    // Pymongo的一个小坑 // 这两天遇到一个线上的问题,是关于Pymongo处理时间方面的,这里记录一下,希望对大家有帮助。...看到这里,继续追问业务方写入MongoDB的方法是什么,得知是pymongo之后,我查询了pymongo的官方文档,看到了下面的内容: ?...简单说,就是从pymongo驱动将当前时间写入到mongodb数据库的时候,时间字段需要使用python的utcnow()函数来写入,而不能使用now()函数。...encoding=utf-8 import pymongo import time from datetime import datetime, timedelta conn = pymongo.MongoClient...说明只有使用utcnow()的时候,pymongo才能写入正确的时间字段,否则,时间字段的转换就会出错,写入时间将是单签时间未来8小时的时间。

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    select for update和select for update wait和select for update nowait的区别

    他们三个共同点: 当使用select for update 或者select for update wait或者........,那么oralce会给符合where条件的数据行加上一个行级锁 1、select for update 但是如果你的select 语句加了for update,那么就不是上面这回事了,当oracle发现...会话二的update语句执行成功 2、select for update nowait for  update和for update nowait都会对查询到的当前结果集进行加锁,所不同的是,当有另外的会话在修改当前结果集中的数据...窗口2(相当于新建一个会话)select for update nowait操作 select * from test8 for update nowait ?...3、select for update wait 它也会对查询到的结果集进行加锁,select for update wait与select for update nowait不同的地方是,当有另外的会话对它的查询结果集中的某一行数据进行了加锁

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