Python 学习之旅：高级阶段（十）数据库操作 MongoDB
在 Python 编程的高级阶段，掌握数据库操作是迈向更高程度的关键一步。MongoDB 作为一款盛行的非关系型数据库，以其独特的数据存储方式和强盛的功能，在众多项目中发挥偏告急作用。接下来，让我们一同走进 Python 与 MongoDB 的交互天下，了解如何用 Python 操作 MongoDB。一、MongoDB 简介
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，属于非关系型数据库（NoSQL）。与传统的关系型数据库（如 MySQL、SQLite）不同，MongoDB 不使用表格和行来存储数据，而是以文档（类似 Python 中的字典）的形式存储，这些文档被分组到集合（类似表格）中。你可以把它想象成一个大型的文档仓库，每个文档都有自己独特的结构，不需要遵循统一的模式，这使得它在处理复杂和多变的数据时非常灵活。
（一）MongoDB 的特点
文档型存储：数据以 BSON（Binary JSON，二进制 JSON）格式存储，这种格式不仅支持复杂的数据结构，如嵌套的文档和数组，还能进步数据的存储和传输服从。例如，一个存储用户信息的文档可以包含用户的基本资料、接洽方式，以致是用户的偏好设置等多个层级的数据。
高扩展性：MongoDB 天生支持分布式架构，能够轻松地扩展到多个服务器节点，实现程度扩展。这意味着当数据量不停增长时，可以通过添加更多的服务器来提升存储和处理能力，而不会影响系统的正常运行。
灵活的查询语言：它提供了丰富的查询操作符，能够满足各种复杂的查询需求。不仅可以根据字段进行简单的查询，还能进行范围查询、正则表达式查询等，方便开发者从海量数据中提取所需信息。
（二）应用场景
Web 应用开发：在构建动态网站和 Web 应用时，MongoDB 可以快速存储和检索大量的用户天生数据，如社交网络中的用户动态、评论，电商平台的商品信息和用户订单等。
大数据分析：由于其能够处理海量数据和灵活的数据结构，MongoDB 常被用于大数据分析场景。它可以与其他大数据工具（如 Hadoop、Spark）集成，对大规模的结构化和非结构化数据进行分析和发掘。
内容管理系统：对于需要存储和管理大量文本、图片、视频等多媒体内容的系统，MongoDB 的文档型存储方式可以很好地顺应不同范例内容的存储需求，方便内容的构造和检索。
（三）优缺点
长处：数据模型灵活，适合处理快速变化的业务需求；具有精良的扩展性和高可用性，能够应对大数据量和高并发的场景；查询功能强盛，支持复杂查询。
缺点：不支持复杂的事务处理，在需要严格事务一致性的场景下表现不佳；与传统关系型数据库相比，学习成本相对较高，尤其是对于习惯了 SQL 语法的开发者。
二、Python 连接 MongoDB
在 Python 中操作 MongoDB，需要使用pymongo库。假如尚未安装，可以使用pip install pymongo下令进行安装。下面是一个简单的连接 MongoDB 的示例代码：
from pymongo import MongoClient
# 连接MongoDB
# 方式一：默认连接本地localhost，端口27017
client = MongoClient()
# 方式二: 指定主机地址和端口号
# client = MongoClient('localhost', 27017)
# 方式三: 使用URI连接参数
# client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
# 选择数据库，如果不存在则创建
db = client['test_database']
在这段代码中，MongoClient()用于创建一个连接到 MongoDB 服务器的客户端对象。假如不传入参数，默认连接当地的 MongoDB 服务器，端口为 27017。client['test_database']用于选择一个数据库，假如指定的数据库不存在，MongoDB 会在插入数据时自动创建。
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