核心工具包：pymongo
python通過pymongo來連接mongo
pymongo安裝
命令提示符中安裝：pip install pymongo
查看安裝版本：pip show pymongo
創建MongoClient對象，連接mongo
1） 創建對象
myclient = pymongo.MongoClient(“mongodb://localhost:27017/”)
2）查看現有數據庫
list_database_names()
3）讀取數據庫
db = myclient[數據庫名]
示例
查詢集合、文檔
1）查看現有集合
db.list_collection_names()
2）讀取集合
data = db[集合名]
示例
3）查詢文檔
查詢單條數據： find_one() → 輸出字典
查詢所有數據： find({}) → 輸出可迭代對象<class ‘pymongo.cursor.Cursor’>
示例
查找一條數據
查找多條數據
也可以把多條數據存成dataframe格式的數據，直接進行數據分析
插入文檔
插入單個文檔：insert_one()
插入多個文檔：insert_many() → 通過字典列表插入
示例
刪除集合、文檔
1）刪除文檔
刪除一個文檔：delete_one()
刪除多個文檔：delete_many()
如果傳入的是一個空的查詢對象，則會刪除集合中的所有文檔
示例
刪除單條數據
刪除多條數據
刪除所有數據
2）刪除集合
drop()
示例
pandas如何配合mongo：
1）通過查詢的方式，將數據存成dataframe（剛剛已經嘗試過了）
示例
2）dataframe通過.to_dict()方法輸出字典列表，再通過insert_many()導入數據庫
DataFrame.to_dict(orient=’’)，orient參數如下，這裏建議用’records’
‘dict’ (default) : dict like {column -> {index -> value}}
‘list’ : dict like {column -> [values]}
‘series’ : dict like {column -> Series(values)}
‘split’ : dict like {‘index’ -> [index], ‘columns’ -> [columns], ‘data’ -> [values]}
‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}]
‘index’ : dict like {index -> {column -> value}}
示例
注意：
數據修改、處理、分析，都在pandas中執行
數據爬取過程中，以字典方式存儲每一條數據，可以直接通過insert_one()插入數據庫中