result2=pd.DataFrame(list(result1))print(result2) 四、count()方法计数和sort() 方法排序 4.1 要统计查询结果有多少条数据,可以调用count()方法 如统计所有数据条数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 count=collection.find().count()print(count) 查询hometown为NEWYORK的数据条数! 代码...
{'$gt': 10}}) # '$gte' '$lt' '$lte' '$ne' '$in':list '$nin':list # 正则表达式 # limit 可以限制查询数目 result_re = collection.find({'name':{'$regex':'^S.*'}}).sort('n_coment',-1) # 排序-1 表示逆序 # 高级查询 senior = pd.DataFrame(collection.find({'$where':'...
linkbase.find_one({'hash_url':hash_data}) if result == None: return True else: return False mongo_insert = Connect_mongo() 一些大神回复: 内存占用跟你取出来的数据是如何缓存,以及你是否释放了内存有关。 举个例子,一次性取出5万条记录,然后存在一个list中,如果取多了,不停往list中添加,内存...
pprint.pprint(list(lecturers.find({"salary": {'$lt':50000}}).sort('salary', 1))) 输出:查询2 : 在department_id 1 中显示薪资大于 40000 的讲师记录,并按其薪资降序排序。# lecturer records with salary greater than 40000 # in department_id 1 and sort according to their # salary in ...
upsert=False)printrs# 返回更新前的文档# 同样的还有find_one_and_replace和find_one_and_deleteprintlist(coll.find({'a':2,'b':3}))# 上述文档已经被更新为这个文档coll.find_one_and_update({'a':1,'b':2}, {'$set': {'b':3},'$inc': {'a':1}}, ...
七、统计 result7 = video_old.find({'type':'3'}).count() print('result7=%d'%result7) # result7 = 6 八、排序 result8 = video_old.find({'type':'3'}).sort('vid',pymongo.DESCENDING) # result8_list = [u for u in result8] print('result8_list=%s'%result8_list) # result8...
find({'type':'3'}).count() print('result7=%d'%result7) # result7 = 6 八、排序 result8 = video_old.find({'type':'3'}).sort('vid',pymongo.DESCENDING) # result8_list = [u for u in result8] print('result8_list=%s'%result8_list) # result8_list = [ # {'_id': Object...
document = client.db.collection.find_one({'_id': ObjectId(post_id)}) See also When I query for a document by ObjectId in my web application I get no result 关于Unicode Strings 的一点说明 很可能你已经注意到,我们从服务器上获取的字符串和存储时的常规 Python 字符串看起来有所不同(如读取的...
insert_many(mylist) print(result.inserted_ids) 1 2 3 4 5 从mongo数据库查询数据 从mongo数据库查询一条纪录 result = mg_collection.find_one() print(result) 1 2 从mongo数据集查询所有数据 result = mg_collection.find() for item in result: print(item) 1 2 3 使用find()方法查询指定...
():"""测试从亿级数据中find and count的性能, 带索引:return:"""# --- 将name 加上索引index_list=[('name',pymongo.ASCENDING)]add_index_if_not_exists(index_list)# 继续查询keyword='慕容'query_filter={'name':{'$regex':keyword,'$options':'i'}}count=user_coll.find(query_filter).count...