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Python MongoDB

MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一，使用的数据类型 BSON（类似 JSON）。

MongoDB 数据库安装与介绍可以查看我们的 MongoDB 教程。

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PyMongo

Python 要连接 MongoDB 需要 MongoDB 驱动，这里我们使用 PyMongo 驱动来连接。

pip 安装

pip 是一个通用的 Python 包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。

安装 pymongo:

$ python3 -m pip3 install pymongo

更新 pymongo 命令：

$ python3 -m pip3 install --upgrade pymongo

测试 PyMongo

接下来我们可以创建一个测试文件 demo_test_mongodb.py，代码如下：

import pymongo

执行以上代码文件，如果没有出现错误，表示安装成功。

创建数据库

创建一个数据库

创建数据库需要使用 MongoClient 对象，并且指定连接的 URL 地址和要创建的数据库名。

如下实例中，我们创建的数据库 runoobdb :

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["runoobdb"]

注意: 在 MongoDB 中，数据库只有在内容插入后才会创建! 就是说，数据库创建后要创建集合(数据表)并插入一个文档(记录)，数据库才会真正创建。

判断数据库是否已存在

我们可以读取 MongoDB 中的所有数据库，并判断指定的数据库是否存在：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
 
dblist = myclient.list_database_names()
# dblist = myclient.database_names() 
if "runoobdb" in dblist:
  print("数据库已存在！")

注意：database_names 在最新版本的 Python 中已废弃，Python3.7+ 之后的版本改为了 list_database_names()。

创建集合

MongoDB 中的集合类似 SQL 的表。

创建一个集合

MongoDB 使用数据库对象来创建集合，实例如下：

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["runoobdb"]
 
mycol = mydb["sites"]

注意: 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。

判断集合是否已存在

我们可以读取 MongoDB 数据库中的所有集合，并判断指定的集合是否存在：

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
 
mydb = myclient['runoobdb']
 
collist = mydb. list_collection_names()
# collist = mydb.collection_names()
if "sites" in collist:   # 判断 sites 集合是否存在
  print("集合已存在！")

注意：collection_names 在最新版本的 Python 中已废弃，Python3.7+ 之后的版本改为了 list_collection_names()。

增、删、改、查等操作

1.添加数据

插入集合

集合中插入文档使用 insert_one() 方法，该方法的第一参数是字典 name => value 对。

以下实例向 sites 集合中插入文档：

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["runoobdb"]
mycol = mydb["sites"]
 
mydict = { "name": "RUNOOB", "alexa": "10000", "url": "https://www.runoob.com" }
 
x = mycol.insert_one(mydict) 
print(x)
print(x)

执行输出结果为：

<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10a34b288>

返回 _id 字段

insert_one() 方法返回 InsertOneResult 对象，该对象包含 inserted_id 属性，它是插入文档的 id 值。

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
mydb = myclient['runoobdb']
mycol = mydb["sites"]
 
mydict = { "name": "Google", "alexa": "1", "url": "https://www.google.com" }
 
x = mycol.insert_one(mydict)
 
print(x.inserted_id)

执行输出结果为：

5b2369cac315325f3698a1cf

如果我们在插入文档时没有指定 _id，MongoDB 会为每个文档添加一个唯一的 id。

插入多个文档

集合中插入多个文档使用 insert_many() 方法，该方法的第一参数是字典列表。

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["runoobdb"]
mycol = mydb["sites"]
 
mylist = [
  { "name": "Taobao", "alexa": "100", "url": "https://www.taobao.com" },
  { "name": "QQ", "alexa": "101", "url": "https://www.qq.com" },
  { "name": "Facebook", "alexa": "10", "url": "https://www.facebook.com" },
  { "name": "知乎", "alexa": "103", "url": "https://www.zhihu.com" },
  { "name": "Github", "alexa": "109", "url": "https://www.github.com" }
]
 
x = mycol.insert_many(mylist)
 
# 输出插入的所有文档对应的 _id 值
print(x.inserted_ids)

输出结果类似如下：

[ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb6'), ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb7'), ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb8'), ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb9'), ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbba')]

insert_many() 方法返回 InsertManyResult 对象，该对象包含 inserted_ids 属性，该属性保存着所有插入文档的 id 值。

执行完以上查找，我们可以在命令终端，查看数据是否已插入:

 

 

插入指定 _id 的多个文档

我们也可以自己指定 id，插入，以下实例我们在 site2 集合中插入数据，_id 为我们指定的：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["runoobdb"]
mycol = mydb["site2"]
 
mylist = [
  { "_id": 1, "name": "RUNOOB", "cn_name": "菜鸟教程"},
  { "_id": 2, "name": "Google", "address": "Google 搜索"},
  { "_id": 3, "name": "Facebook", "address": "脸书"},
  { "_id": 4, "name": "Taobao", "address": "淘宝"},
  { "_id": 5, "name": "Zhihu", "address": "知乎"}
]
 
x = mycol.insert_many(mylist)
 
# 输出插入的所有文档对应的 _id 值
print(x.inserted_ids)

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5]

执行完以上查找，我们可以在命令终端，查看数据是否已插入:

 

 

SQLite - Python

安装

SQLite3 可使用 sqlite3 模块与 Python 进行集成。sqlite3 模块是由 Gerhard Haring 编写的。它提供了一个与 PEP 249 描述的 DB-API 2.0 规范兼容的 SQL 接口。您不需要单独安装该模块，因为 Python 2.5.x 以上版本默认自带了该模块。

为了使用 sqlite3 模块，您首先必须创建一个表示数据库的连接对象，然后您可以有选择地创建光标对象，这将帮助您执行所有的 SQL 语句。

Python sqlite3 模块 API

以下是重要的 sqlite3 模块程序，可以满足您在 Python 程序中使用 SQLite 数据库的需求。如果您需要了解更多细节，请查看 Python sqlite3 模块的官方文档。

序号	API & 描述
1	sqlite3.connect(database [,timeout ,other optional arguments]) 该 API 打开一个到 SQLite 数据库文件 database 的链接。您可以使用 ":memory:" 来在 RAM 中打开一个到 database 的数据库连接，而不是在磁盘上打开。如果数据库成功打开，则返回一个连接对象。 当一个数据库被多个连接访问，且其中一个修改了数据库，此时 SQLite 数据库被锁定，直到事务提交。timeout 参数表示连接等待锁定的持续时间，直到发生异常断开连接。timeout 参数默认是 5.0（5 秒）。 如果给定的数据库名称 filename 不存在，则该调用将创建一个数据库。如果您不想在当前目录中创建数据库，那么您可以指定带有路径的文件名，这样您就能在任意地方创建数据库。
2	connection.cursor([cursorClass]) 该例程创建一个 cursor，将在 Python 数据库编程中用到。该方法接受一个单一的可选的参数 cursorClass。如果提供了该参数，则它必须是一个扩展自 sqlite3.Cursor 的自定义的 cursor 类。
3	cursor.execute(sql [, optional parameters]) 该例程执行一个 SQL 语句。该 SQL 语句可以被参数化（即使用占位符代替 SQL 文本）。sqlite3 模块支持两种类型的占位符：问号和命名占位符（命名样式）。 例如：cursor.execute("insert into people values (?, ?)", (who, age))
4	connection.execute(sql [, optional parameters]) 该例程是上面执行的由光标（cursor）对象提供的方法的快捷方式，它通过调用光标（cursor）方法创建了一个中间的光标对象，然后通过给定的参数调用光标的 execute 方法。
5	cursor.executemany(sql, seq_of_parameters) 该例程对 seq_of_parameters 中的所有参数或映射执行一个 SQL 命令。
6	connection.executemany(sql[, parameters]) 该例程是一个由调用光标（cursor）方法创建的中间的光标对象的快捷方式，然后通过给定的参数调用光标的 executemany 方法。
7	cursor.executescript(sql_script) 该例程一旦接收到脚本，会执行多个 SQL 语句。它首先执行 COMMIT 语句，然后执行作为参数传入的 SQL 脚本。所有的 SQL 语句应该用分号 ; 分隔。
8	connection.executescript(sql_script) 该例程是一个由调用光标（cursor）方法创建的中间的光标对象的快捷方式，然后通过给定的参数调用光标的 executescript 方法。
9	connection.total_changes() 该例程返回自数据库连接打开以来被修改、插入或删除的数据库总行数。
10	connection.commit() 该方法提交当前的事务。如果您未调用该方法，那么自您上一次调用 commit() 以来所做的任何动作对其他数据库连接来说是不可见的。
11	connection.rollback() 该方法回滚自上一次调用 commit() 以来对数据库所做的更改。
12	connection.close() 该方法关闭数据库连接。请注意，这不会自动调用 commit()。如果您之前未调用 commit() 方法，就直接关闭数据库连接，您所做的所有更改将全部丢失！
13	cursor.fetchone() 该方法获取查询结果集中的下一行，返回一个单一的序列，当没有更多可用的数据时，则返回 None。
14	cursor.fetchmany([size=cursor.arraysize]) 该方法获取查询结果集中的下一行组，返回一个列表。当没有更多的可用的行时，则返回一个空的列表。该方法尝试获取由 size 参数指定的尽可能多的行。
15	cursor.fetchall() 该例程获取查询结果集中所有（剩余）的行，返回一个列表。当没有可用的行时，则返回一个空的列表。

连接数据库

下面的 Python 代码显示了如何连接到一个现有的数据库。如果数据库不存在，那么它就会被创建，最后将返回一个数据库对象。

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('test.db')

print "Opened database successfully"

在这里，您也可以把数据库名称复制为特定的名称 :memory:，这样就会在 RAM 中创建一个数据库。现在，让我们来运行上面的程序，在当前目录中创建我们的数据库 test.db。您可以根据需要改变路径。保存上面代码到 sqlite.py 文件中，并按如下所示执行。如果数据库成功创建，那么会显示下面所示的消息：

$chmod +x sqlite.py
$./sqlite.py
Open database successfully

创建表

下面的 Python 代码段将用于在先前创建的数据库中创建一个表：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('test.db')
print "Opened database successfully"
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE COMPANY
       (ID INT PRIMARY KEY     NOT NULL,
       NAME           TEXT    NOT NULL,
       AGE            INT     NOT NULL,
       ADDRESS        CHAR(50),
       SALARY         REAL);''')
print "Table created successfully"
conn.commit()
conn.close()

上述程序执行时，它会在 test.db 中创建 COMPANY 表，并显示下面所示的消息：

Opened database successfully
Table created successfully

INSERT 操作

下面的 Python 程序显示了如何在上面创建的 COMPANY 表中创建记录：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('test.db')
c = conn.cursor()
print "Opened database successfully"

c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
      VALUES (1, 'Paul', 32, 'California', 20000.00 )")

c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
      VALUES (2, 'Allen', 25, 'Texas', 15000.00 )")

c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
      VALUES (3, 'Teddy', 23, 'Norway', 20000.00 )")

c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
      VALUES (4, 'Mark', 25, 'Rich-Mond ', 65000.00 )")

conn.commit()
print "Records created successfully"
conn.close()

上述程序执行时，它会在 COMPANY 表中创建给定记录，并会显示以下两行：

Opened database successfully
Records created successfully

SELECT 操作

下面的 Python 程序显示了如何从前面创建的 COMPANY 表中获取并显示记录：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('test.db')
c = conn.cursor()
print "Opened database successfully"

cursor = c.execute("SELECT id, name, address, salary  from COMPANY")
for row in cursor:
   print "ID = ", row[0]
   print "NAME = ", row[1]
   print "ADDRESS = ", row[2]
   print "SALARY = ", row[3], "\n"

print "Operation done successfully"
conn.close()

上述程序执行时，它会产生以下结果：

Opened database successfully
ID =  1
NAME =  Paul
ADDRESS =  California
SALARY =  20000.0

ID =  2
NAME =  Allen
ADDRESS =  Texas
SALARY =  15000.0

ID =  3
NAME =  Teddy
ADDRESS =  Norway
SALARY =  20000.0

ID =  4
NAME =  Mark
ADDRESS =  Rich-Mond
SALARY =  65000.0

Operation done successfully

UPDATE 操作

下面的 Python 代码显示了如何使用 UPDATE 语句来更新任何记录，然后从 COMPANY 表中获取并显示更新的记录：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('test.db')
c = conn.cursor()
print "Opened database successfully"

c.execute("UPDATE COMPANY set SALARY = 25000.00 where ID=1")
conn.commit()
print "Total number of rows updated :", conn.total_changes

cursor = conn.execute("SELECT id, name, address, salary  from COMPANY")
for row in cursor:
   print "ID = ", row[0]
   print "NAME = ", row[1]
   print "ADDRESS = ", row[2]
   print "SALARY = ", row[3], "\n"

print "Operation done successfully"
conn.close()

上述程序执行时，它会产生以下结果：

Opened database successfully
Total number of rows updated : 1
ID =  1
NAME =  Paul
ADDRESS =  California
SALARY =  25000.0

ID =  2
NAME =  Allen
ADDRESS =  Texas
SALARY =  15000.0

ID =  3
NAME =  Teddy
ADDRESS =  Norway
SALARY =  20000.0

ID =  4
NAME =  Mark
ADDRESS =  Rich-Mond
SALARY =  65000.0

Operation done successfully

DELETE 操作

下面的 Python 代码显示了如何使用 DELETE 语句删除任何记录，然后从 COMPANY 表中获取并显示剩余的记录：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('test.db')
c = conn.cursor()
print "Opened database successfully"

c.execute("DELETE from COMPANY where ID=2;")
conn.commit()
print "Total number of rows deleted :", conn.total_changes

cursor = conn.execute("SELECT id, name, address, salary  from COMPANY")
for row in cursor:
   print "ID = ", row[0]
   print "NAME = ", row[1]
   print "ADDRESS = ", row[2]
   print "SALARY = ", row[3], "\n"

print "Operation done successfully"
conn.close()

上述程序执行时，它会产生以下结果：

Opened database successfully
Total number of rows deleted : 1
ID =  1
NAME =  Paul
ADDRESS =  California
SALARY =  20000.0

ID =  3
NAME =  Teddy
ADDRESS =  Norway
SALARY =  20000.0

ID =  4
NAME =  Mark
ADDRESS =  Rich-Mond
SALARY =  65000.0

Operation done successfully

 

a.把文件写入到以db+学号命名的数据库中；

b.查询我们学校在校排名和得分；

c.查询并显示广东省的学校的排名和得分；

d.将广东省的学校的排名和得分存为一个新表，并给出一个综合算法，综合考虑给出一个总排名，并显示。

1、把大学csv文件写入到以db+学号命名的数据库中：

import pandas
import csv
import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect("db+2019310143133.db")
df = pandas.read_csv('C:/Users/透心凉i/Desktop/HTML.csv')
df.to_sql('db2019310143133', conn, if_exists='append', index=False)
 
cursor = conn.cursor()
 
for row in cursor.execute('select * from db2019310143133 ORDER BY "序号"'):
    print(row)
     
cursor.close()
conn.commit()
cursor.close()

经过查询 http://www.zuihaodaxue.com/zuihaodaxuepaiming2016.html 发现，2016年并没有关于广东技术师范大学的数据，所以我们将时间改为2018年，链接为

http://www.zuihaodaxue.com/zuihaodaxuepaiming2018.html

我们获得一个新的csv 文件，命名为 NEW ONE.csv  , 并新建一个数据表命名为 deng2019310143133

import pandas
import csv
import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect("db+2019310143133.db")
df = pandas.read_csv('C:/Users/透心凉i/Desktop/NEW ONE.csv')
df.to_sql('deng2019310143133', conn, if_exists='append', index=False)
 
cursor = conn.cursor()
 
cursor.execute('select * from deng2019310143133')
all = cursor.fetchall()
for line in all:
    if "广东技术师范学院" in line:
        print(line)
        break
    else:
        print("False")
cursor.close()
conn.commit()
cursor.close()

 

 

查询并显示广东省的学校的排名和得分，以2018年社会声誉（社会捐赠收入，千元）为例<学号尾数3>:

相关代码如下：

import pandas
import sqlite3
import pandas
conn= sqlite3.connect("db+2019310143133.db")
df = pandas.read_csv('C:/Users/透心凉i/Desktop/NEW ONE.csv')
df.to_sql('YUE', conn, if_exists='append', index=False)
cur = conn.cursor()
cur.execute('SELECT * FROM YUE')
yue = cur.fetchall()
for line in yue:
    if "广东" in line:
        print("{} {} {} {}".format(line[0],line[1],line[2],line[5]))
conn.close()

 

将广东省的学校的排名和得分存为一个新表，并给出一个综合算法，综合考虑给出一个总排名，并显示。

 代码如下：

import pandas
import sqlite3
conn= sqlite3.connect("db+2019310143133.db")
k = pandas.read_csv('C:/Users/透心凉i/Desktop/guangdong.csv',encoding='utf-8')
k.to_sql('Guang', conn, if_exists='append', index=False)
 
conn = sqlite3.connect('db+2019310143133.db')
cur = conn.cursor()
cur.execute('SELECT * FROM Guang')
li = cur.fetchall()
i=0
for line in li:
    i+=1
    for item in line:
        print(item, end=' ')
    print()
    if i==10:
        break
conn.close()

标签：大学排名,数据库,自己,cursor,sqlite3,import,print,设计,conn
来源： https://www.cnblogs.com/wangyingjie123/p/12970094.html

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