前言
本文主要給大家介紹的是關於在Python3使用PyMongo的方法，分享出來供大家參考學習，下面話不多說了，來一起看看詳細介紹：
MongoDB儲存
在這裡我們來看一下Python3下MongoDB的儲存操作，在本節開始之前請確保你已經安裝好了MongoDB並啟動了其服務，另外安裝好了Python的PyMongo庫。
沒有安裝的朋友們可以參考：https://www.jianshu.com/p/c6eac5b9224e
本人對於Python學習建立了一個小小的學習圈子，為各位提供了一個平臺，大家一起來討論學習Python。歡迎各位到來Python學習群：960410445一起討論視訊分享學習。Python是未來的發展方向，正在挑戰我們的分析能力及對世界的認知方式，因此，我們與時俱進，迎接變化，並不斷的成長，掌握Python核心技術，才是掌握真正的價值所在。
連線MongoDB
連線MongoDB我們需要使用PyMongo庫裡面的MongoClient，一般來說傳入MongoDB的IP及埠即可，第一個引數為地址host，第二個引數為埠port，埠如果不傳預設是27017。
這樣我們就可以建立一個MongoDB的連線物件了。
另外MongoClient的第一個引數host還可以直接傳MongoDB的連線字串，以mongodb開頭，例如：
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
可以達到同樣的連線效果。
指定資料庫
MongoDB中還分為一個個資料庫，我們接下來的一步就是指定要操作哪個資料庫，在這裡我以test資料庫為例進行說明，所以下一步我們需要在程式中指定要使用的資料庫。
db =client.test
呼叫client的test屬性即可返回test資料庫，當然也可以這樣來指定：
db =client['test']
兩種方式是等價的。
指定集合
MongoDB的每個資料庫又包含了許多集合Collection，也就類似與關係型資料庫中的表，下一步我們需要指定要操作的集合，在這裡我們指定一個集合名稱為students，學生集合。還是和指定資料庫類似，指定集合也有兩種方式。
collection =db.students
collection =db['students']
插入資料
接下來我們便可以進行資料插入了，對於students這個Collection，我們新建一條學生資料，以字典的形式表示：
在這裡我們指定了學生的學號、姓名、年齡和性別，然後接下來直接呼叫collection的insert()方法即可插入資料。
在MongoDB中，每條資料其實都有一個_id屬性來唯一標識，如果沒有顯式指明_id，MongoDB會自動產生一個ObjectId型別的_id屬性。insert()方法會在執行後返回的_id值。
執行結果：
5932a68615c2606814c91f3d
當然我們也可以同時插入多條資料，只需要以列表形式傳遞即可，示例如下：
返回的結果是對應的_id的集合，執行結果：
[ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]
實際上在PyMongo 3.X版本中，insert()方法官方已經不推薦使用了，當然繼續使用也沒有什麼問題，官方推薦使用insert_one()和insert_many()方法將插入單條和多條記錄分開。
執行結果：
<pymongo.results.InsertOneResultobject at 0x10d68b558>
5932ab0f15c2606f0c1cf6c5
返回結果和insert()方法不同，這次返回的是InsertOneResult物件，我們可以呼叫其inserted_id屬性獲取_id。
對於insert_many()方法，我們可以將資料以列表形式傳遞即可，示例如下：
insert_many()方法返回的型別是InsertManyResult，呼叫inserted_ids屬性可以獲取插入資料的_id列表，執行結果：
查詢
插入資料後我們可以利用find_one()或find()方法進行查詢，find_one()查詢得到是單個結果，find()則返回多個結果。
在這裡我們查詢name為Mike的資料，它的返回結果是字典型別，執行結果：
可以發現它多了一個_id屬性，這就是MongoDB在插入的過程中自動新增的。
我們也可以直接根據ObjectId來查詢，這裡需要使用bson庫裡面的ObjectId。
其查詢結果依然是字典型別，執行結果：
{'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}
當然如果查詢結果不存在則會返回None。
對於多條資料的查詢，我們可以使用find()方法，例如在這裡查詢年齡為20的資料，示例如下：
執行結果：
返回結果是Cursor型別，相當於一個生成器，我們需要遍歷取到所有的結果，每一個結果都是字典型別。
如果要查詢年齡大於20的資料，則寫法如下：
results =collection.find({'age': {'$gt': 20}})
在這裡查詢的條件鍵值已經不是單純的數字了，而是一個字典，其鍵名為比較符號$gt，意思是大於，鍵值為20，這樣便可以查詢出所有年齡大於20的資料。
在這裡將比較符號歸納如下表：
另外還可以進行正則匹配查詢，例如查詢名字以M開頭的學生資料，示例如下：
results =collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}})
在這裡使用了$regex來指定正則匹配，^M.*代表以M開頭的正規表示式，這樣就可以查詢所有符合該正則的結果。
在這裡將一些功能符號再歸類如下：
