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 MongoClientimport 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、memdataSet=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、memdataSet=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、memdataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":{"$gte":10}},{"mem":{"$gte":10}}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})for item in dataSet: print(item)#查询cpu使用率等于10或者内存使用率等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、memdataSet=collection.find({"$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excelimport pandas as pddataSet=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

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。