本文实例讲述了Python操作mongodb数据库的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
安装pymongo
下载pymongo:
https://pypi.python.org/packages/82/26/f45f95841de5164c48e2e03aff7f0702e22cef2336238d212d8f93e91ea8/pymongo-3.4.0.tar.gz#md5=aa77f88e51e281c9f328cea701bb6f3e
安装pymongo:
解压后,cmd进入pymongo安装包信息目录,输入:python setup.py install 即可
在idle中可以成功导进该木块说明ok了。
>>import pymongo >>
python操作mongodb
#导入pymongo木块 >>> import pymongo as p #连接mongodb >>> client =p.MongoClient('localhost',27017) #查看mongodb有多少数据库 >>> client.database_names () ['liyue', 'local', 'test'] #连接具体某个数据库 >>> db1 =client.liyue >>> db2 =client.test #查看该数据库下所有集合 >>> db2.collection_names () ['col', 'test'] #for循环遍历查看集合中的文档:查看col集合中第2条数据。 >>> for i in db2.col.find().limit(1).skip(1): print(i) {'interests': ['balls', 'basketball', 12.0], '_id': ObjectId('583bb6dc8fbf0aee1d9c94bf'), 'name': 'Tom', 'sex': 'girl'} #清空集合,删除集合中所有数据 >>> db1.col.remove ({}) {'ok': 1, 'n': 0} #查看是否清空成功查询 >>> for i in db1.col.find(): print(i) #插入一个文档(一条数据) >>> db1.col.insert ({'name':"python接口测试","date":"today","age":"15","like":100}) ObjectId('5840fa9bbbd6900a787ac386') #查看插入是否成功查询 >>> for i in db1.col.find(): print(i) {'name': 'python接口测试', 'age': '15', '_id': ObjectId('5840fa9bbbd6900a787ac386'), 'date': 'today', 'like': 100} #插入多个文档 >>> documents =[{"name":"liy","age":"10"},{"name":"haha","age":"30"},{"name":"huhu","age":"20"}] >>> db1.col.insert(documents) [ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac387'), ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac388'), ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac389')] #查看插入的查询 >>> for i in db1.col.find().limit(3).skip(1): print(i) {'age': '10', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac387'), 'name': 'liy'} {'age': '30', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac388'), 'name': 'haha'} {'age': '20', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac389'), 'name': 'huhu'} #查看数据按and连接条件查询 >>> for i in db1.col.find({"name":"liy","age":"10"}): print(i) {'age': '10', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac387'), 'name': 'liy'} #查看数据以age字段倒序查询 >>> for i in db1.col.find().sort([("age",-1)]): print(i) {'age': '30', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac388'), 'name': 'haha'} {'age': '20', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac389'), 'name': 'huhu'} {'age': '10', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac387'), 'name': 'liy'} #更新已有文档数据 >>> db1.col.update ({"name":"huhu"},{"$set":{"name":"dongdong"}}) {'updatedExisting': True, 'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1} >>> for i in db1.col.find({"name":"dongdong"}): print(i) {'age': '20', '_id': ObjectId('5840fb6bbbd6900a787ac389'), 'name': 'dongdong'} #按条件删除某条数据 >>> db1.col.remove ({"name":"dongdong"}) {'ok': 1, 'n': 1} >>> db1.col.find({"name":"dongdong"}) <pymongo.cursor.Cursor object at 0x00000000045B6828> >>> for i in db1.col.find({"name":"dongdong"}): print(i)
应用于接口测试中:
接口自动化测试中如果要防止脏数据的影响,需要清除已有的数据再进行接口测试。最后一次接口测试用例插入的数据没有清除的,保留在mongo中的,这刚好为下一个接口提供数据关联。
import json import requests import unittest import pymongo class MyTest(unittest.TestCase):#封装测试环境的初始化和还原的类 def setUp(self): self.client = pymongo.MongoClient('192.168.12.250',27017) #连接mongodb self.db = client.dsp_online #获取具体某个数据库 self.db.Qualification.remove({}) #清空Qualification这个集合所有数据 print("start test") def tearDown(self): self.client.colse() #关闭数据库连接 print("end test") pass class test_qualification_add(MyTest):#把这个接口封装一个类,下面的方法是具体的测试用例 '''接口名称:增加资质''' def test_qualification_add(self): '''测试用例1:''' url = "http://audit.sf.katcin.com/audit/api/qualification/add" headers ={"Content-Type":"application/json"} data = { "token":"abcdefg", 'pid': '1', 'param': { 'Name': '我的资质1', 'QualificationId': 50, 'Email': '1111@163.com', 'SiteName': '10001', 'Materials': [ { 'Url': 'http://i9b482c85e06a5145410870.jpg', 'TypeId':1, } ], 'AdxInfo': [{ 'AdxId': 10008, #渠道Id 'Industry': 8000, #行业分类 'FullIndustry':[5301], #行业分类集合 'BrandName': '行业分类:电脑', #品牌名称 'Memo': '渠asd', } ] } } r = requests.post(url = url,json = data, headers = headers) #return r.json() print(r.text) #result = r.json() print(r.status_code) self.assertIn("true",r.text) if __name__=="__main__": unittest.main()
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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