Hướng dẫn how does python fetch data in mongodb? - python tìm nạp dữ liệu trong mongodb như thế nào?

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc is a cross-platform, document-oriented database that works on the concept of collections and documents. MongoDB offers high speed, high availability, and high scalability.

Bàn luận

MongoDB là một cơ sở dữ liệu theo hướng đa nền tảng, hướng đến tài liệu, hoạt động trên khái niệm về các bộ sưu tập và tài liệu. MongoDB cung cấp tốc độ cao, tính sẵn sàng cao và khả năng mở rộng cao.

Tìm nạp dữ liệu từ MongoDBThis method is used to fetch data from collection in mongoDB. It returns first first occurrence. 
Syntax :

find_one()

Example:

Pymongo cung cấp các phương pháp khác nhau để tìm nạp dữ liệu từ MongoDB. Hãy cùng nhìn thấy họ từng cái một.

Python3

1) Tìm một: Phương pháp này được sử dụng để tìm nạp dữ liệu từ bộ sưu tập trong MongoDB. Nó trả về lần đầu tiên xuất hiện. & Nbsp; cú pháp:

Cơ sở dữ liệu mẫu:

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

find({},{field_data:bool})

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

find({},{field_data:bool})

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

Đầu ra: : 

find()

Example:

Python3

1) Tìm một: Phương pháp này được sử dụng để tìm nạp dữ liệu từ bộ sưu tập trong MongoDB. Nó trả về lần đầu tiên xuất hiện. & Nbsp; cú pháp:

Cơ sở dữ liệu mẫu:

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

find({},{field_data:bool})

Python 3.9.12

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

Python 3.9.12

Output:  

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

find({},{field_data:bool})

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

find({},{field_data:bool})

Example:  

Python3

1) Tìm một: Phương pháp này được sử dụng để tìm nạp dữ liệu từ bộ sưu tập trong MongoDB. Nó trả về lần đầu tiên xuất hiện. & Nbsp; cú pháp:

Cơ sở dữ liệu mẫu:

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

from pymongo import MongoClient
def get_database():
 
   # Provide the mongodb atlas url to connect python to mongodb using pymongo
   CONNECTION_STRING = "mongodb+srv://user:/myFirstDatabase"
 
   # Create a connection using MongoClient. You can import MongoClient or use pymongo.MongoClient
   client = MongoClient(CONNECTION_STRING)
 
   # Create the database for our example (we will use the same database throughout the tutorial
   return client['user_shopping_list']
  
# This is added so that many files can reuse the function get_database()
if __name__ == "__main__":   
  
   # Get the database
   dbname = get_database()

from pymongo import MongoClient
def get_database():
 
   # Provide the mongodb atlas url to connect python to mongodb using pymongo
   CONNECTION_STRING = "mongodb+srv://user:/myFirstDatabase"
 
   # Create a connection using MongoClient. You can import MongoClient or use pymongo.MongoClient
   client = MongoClient(CONNECTION_STRING)
 
   # Create the database for our example (we will use the same database throughout the tutorial
   return client['user_shopping_list']
  
# This is added so that many files can reuse the function get_database()
if __name__ == "__main__":   
  
   # Get the database
   dbname = get_database()

python -m pip install "pymongo[srv]"

from pymongo import MongoClient
def get_database():
 
   # Provide the mongodb atlas url to connect python to mongodb using pymongo
   CONNECTION_STRING = "mongodb+srv://user:/myFirstDatabase"
 
   # Create a connection using MongoClient. You can import MongoClient or use pymongo.MongoClient
   client = MongoClient(CONNECTION_STRING)
 
   # Create the database for our example (we will use the same database throughout the tutorial
   return client['user_shopping_list']
  
# This is added so that many files can reuse the function get_database()
if __name__ == "__main__":   
  
   # Get the database
   dbname = get_database()

python -m pip install "pymongo[srv]"

from pymongo import MongoClient
def get_database():
 
   # Provide the mongodb atlas url to connect python to mongodb using pymongo
   CONNECTION_STRING = "mongodb+srv://user:/myFirstDatabase"
 
   # Create a connection using MongoClient. You can import MongoClient or use pymongo.MongoClient
   client = MongoClient(CONNECTION_STRING)
 
   # Create the database for our example (we will use the same database throughout the tutorial
   return client['user_shopping_list']
  
# This is added so that many files can reuse the function get_database()
if __name__ == "__main__":   
  
   # Get the database
   dbname = get_database()

python -m pip install "pymongo[srv]"

from pymongo import MongoClient
def get_database():
 
   # Provide the mongodb atlas url to connect python to mongodb using pymongo
   CONNECTION_STRING = "mongodb+srv://user:/myFirstDatabase"
 
   # Create a connection using MongoClient. You can import MongoClient or use pymongo.MongoClient
   client = MongoClient(CONNECTION_STRING)
 
   # Create the database for our example (we will use the same database throughout the tutorial
   return client['user_shopping_list']
  
# This is added so that many files can reuse the function get_database()
if __name__ == "__main__":   
  
   # Get the database
   dbname = get_database()

# Get the database using the method we defined in pymongo_test_insert file
from pymongo_get_database import get_database
dbname = get_database()
collection_name = dbname["user_1_items"]

find({},{field_data:bool})

find({},{field_data:bool})

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

find({},{field_data:bool})

Python 3.9.12

# Mongodb document (JSON-style)
document_1 = {
  "_id" : "BF00001CFOOD",
  "item_name" : "Bread",
  "quantity" : 2,
  "ingredients" : "all-purpose flour"
}

Python 3.9.12

Output: