Python并不仅仅是一个做Machine Learning的语言。
说到Python，一般都会感觉它关联着ML，如果不是做ML开发，就会觉得离自己很远。而实际上，作为一门语言，Python在应用中跟别的语言没什么区别，甚至在某些时间，它的方便会让人感觉很舒服。
试想一下，有个小需求，需要临时改一些数据库的数据。怎么搞？直接写数据库脚本？麻烦。开个IDE写段代码？更麻烦。这时候，有Python就很爽了 --- 随便开个Notepad或VIM，写段代码，就搞定了。
很方便，有没有？
所以，不管做什么样的开发，了解一点Python，还是有点意义的。
今天我们就整理一个知识点：Python操作MongoDB数据库。
为了防止不提供原网址的转载，特在这里加上原文链接：https://www.cnblogs.com/tiger-wang/p/13216977.html
一、运行准备首先，我们需要有Python3 。现在Python全线从v2转为v3，如果还停留在v2的年代，不妨升一下级。
Python3的安装不详细说，官网在https://www.python.org。
检查是否安装Python3，可以用以下命令：
% python3 --versionPython 3.7.4
如果安装了，会返回Python3的版本号。我装的是3.7.4 。
Python操作MongoDB数据库，需要PyMongo库的支持。
% pip install pymongo或者
% python3 -m pip install pymongo
pip是Python全系的软件包管理工具，类似于Ubuntu/Debian的apt、Centos的rpm、MacOS的brew。
新安装的Python3，可能没有pip命令。检查一下：
% pip --version同样，如果有安装，会返回pip的版本号。
如果没有安装，以下是命令：
% curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py% python3 get-pip.py
也可以去pip官网自行查找安装。官网在https://pip.pypa.io/en/stable/
MongoDB也需要安装好。安装过程在文章15分钟从零开始搭建支持10w+用户的生产环境(二)里有详细的步骤，这儿略过。
这样，我们就准备好了全部的运行环境。
二、操作MongoDB 1. 连接串MongoDB的连接串，在所有开发语言中都是一样的：
database_connection_uri = "mongodb://localhost:27031/admin"2. 连接数据库
PyMongo提供了MongoClient用来连接MongoDB，并初始化对象。
client = pymongo.MongoClient(database_connection_uri)3. 打开数据库和数据集 db = client["Test"]
collection = db["TestCollection"]
这个例子中，数据库叫Test，数据集Collection叫TestCollection 。
到这儿，数据集已经正常打开。
全部的代码如下：
#!/usr/local/bin python3# -*- coding: UTF-8 -*-
import pymongo
database_connection_uri = "mongodb://localhost:27031/admin"
def main():
client = pymongo.MongoClient(database_connection_uri)
db = client["Test"]
collection = db["TestCollection"]
print("Success !!!")
if __name__ == '__main__':
main()
4. 创建索引
MongoDB中，索引很关键。一个好的索引可以让上亿级的数据集查询在毫秒内出结果。
collection.create_index([("article_id", pymongo.ASCENDING)], background=True)升序是pymongo.ASCENDING，降序是pymongo.DESCENDING。
看参数就知道，如果创建联合索引，就把字段名一个一个列出来：
collection.create_index([("article_id", pymongo.ASCENDING), ("action_time", pymongo.DESCENDING)], background=True)在MongoDB中，索引可以在任何时候创建。
5. 创建数据PyMongo所有数据采用Json数据。
Demo数据：
import datetimearticle1 = {
"article_id": 1,
"title": "文章标题1",
"body": "文章内容1",
"action_time": datetime.datetime.utcnow()
}
直接调用collection对象的insert命令创建数据：
result = collection.insert(article1)创建成功后，会返回该数据文档的_id值。
看一下全部代码：
def main():client = pymongo.MongoClient(database_connection_uri)
db = client["Test"]
collection = db["TestCollection"]
article1 = {
"article_id": 1,
"title": "文章标题1",
"body": "文章内容1",
"action_time": datetime.datetime.utcnow()
}
result = collection.insert(article1)
print(result)
也可以一次创建多条文档：
result = collection.insert([article1, article2])注意那个中括号。
多条创建时，返回值result也是个列表，里面是所有创建记录的_id值。