实验准备
打开实验环境，在终端输入如下命令启动 MongoDB 服务，进入命令行交互客户端：
$ cd
$ sudo service mongodb start
$ mongo
Python 的 MongoDB 驱动
Python 使用 MongoDB 需要第三方库 pymongo 提供驱动，我们使用包管理工具 pip3 安装它。
首先打开一个新的终端标签：
image.png
更新 pip3 并安装最新的 pymongo 第三方库：
$ cd
$ sudo pip3 install -U pip
$ sudo pip3 install -U pymongo
操作截图如下：
image.png
在前面的实验中，我们使用的是 MongoDB 自己的命令行交互客户端来操作数据库。本节实验我们使用 Python 的命令行解释器 ipython 来操作数据库。
在终端执行 ipython3 打开命令行交互解释器：
image.png
在命令行交互解释器中执行如下代码：
In [1]: from pymongo import MongoClient
In [2]: client = MongoClient(host='localhost', port=27017)
In [3]:
其中第 1 行代码的作用是从 pymongo 库中引入 MongoClient 类。第 2 行代码是创建类的实例 client ，需要提供 host 和 port 两个参数，它们都是固定值。host 的值也可以写成 '127.0.0.1' ，因为是本地连接数据库；port 是本地 MongoDB 服务运行的端口号，它是固定值。client 这个对象就相当于 MongoDB 的客户端，接下来所有 MongoDB 相关操作都要通过该对象。
创建数据库和集合
我们可以使用 client 的 list_database_names 方法查询 MongoDB 中有哪些数据库：
In [4]: client.list_database_names()
Out[4]: ['admin', 'config', 'local', 'shiyanlou']
对应到 MongoDB 客户端中的查询结果：
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
shiyanlou 0.000GB
>
我们知道 MongoDB 没有创建数据库的操作，那么怎么在 ipython 中实现 MongoDB 客户端中的 use shiyanlou 操作呢？我们使用 client 的 get_database 方法，将数据库的名字以字符串的格式作为参数，该方法的返回值就是数据库对象 db 了。
我们使用 'learn' 作为数据库的名字：
In [6]: db = client.get_database('learn')
当然此时并未创建 learn 数据库，需要添加数据或者创建一个文档集合才会创建数据库。
创建文档集合使用 create_collection 方法，参数为集合的名字：
In [12]: course = db.create_collection('course')
In [13]: course
Out[13]: Collection(Database(MongoClient(host=['localhost:27017'], document_class=dict, tz_aware=False, connect=True), 'learn'), 'course')
In [15]: db.list_collection_names()
Out[15]: ['course']
如上所示，db.create_collection 方法的返回值即为集合对象，将其赋值给变量 course 。我们可以使用 list_collection_names 方法查看当前数据库 learn 中的集合列表。
同时 db 也就有了 course 这个属性，属性值就是集合对象：
In [16]: db.course
Out[16]: Collection(Database(MongoClient(host=['localhost:27017'], document_class=dict, tz_aware=False, connect=True), 'learn'), 'course')
此外，我们还可以像字典对象获取 key 对应的 value 一样获取集合对象：
In [17]: db['course']
Out[17]: Collection(Database(MongoClient(host=['localhost:27017'], document_class=dict, tz_aware=False, connect=True), 'learn'), 'course')
此时 MongoDB 客户端中可以看到上述操作的结果：
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
learn 0.000GB
local 0.000GB
shiyanlou 0.000GB
> use learn
switched to db learn
> show collections
course
>
插入数据
在 MongoDB 客户端中使用 insert 、insertOne 、insertMany 等函数插入数据，这些函数由集合调用。同样在 Python 中也有这些方法，方法名也类似。Python 中变量的命名规则通常采用下划线法，insertOne 对应为 insert_one ，insertMany 对应 insert_many 。目前的 pymongo 推荐使用这两个方法来添加数据。
我们来尝试使用它们：
In [18]: course.insert_one(
...: {'name': 'Linux 入门基础', 'author': 'James', 'students_number': 1234}
...: )
Out[18]: <pymongo.results.InsertOneResult at 0x7ff485e971c8>
In [19]: course.insert_many([
...: {'name': 'Python 简明教程', 'author': 'Wade', 'students_number': 2234},
...: {'name': 'Git 与 GitHub 入门实践', 'author': 'Wade', 'students_number': 8777}
...: ])
Out[19]: <pymongo.results.InsertManyResult at 0x7ff49f223e48>
这样就创建了三条文档在 course 集合中。可以看出这两个方法的返回值就是文档本身，我们可以将其赋值给某个变量。当然啦，也可以使用 course 的 find 方法来查询集合中的文档，需要注意的是该方法的返回值不是文档的列表，而是一个光标对象，它是一个迭代器：
In [20]: c = course.find()
In [21]: from collections import Iterator
In [22]: isinstance(c, Iterator)
Out[22]: True
我们知道 Python 中的迭代器对象相比列表对象的优势就是几乎不占用内存，而是存储算法。如果数据量极大，使用迭代器的优势就很明显。
我们可以使用 list 方法获取文档对象，或者使用 for 循环获取文档：
In [23]: results = list(c)
In [24]: results
Out[24]:
[{'_id': ObjectId('5e4cbad16ee351d4d8bd62b9'),
'author': 'James',
'name': 'Linux 入门基础',
'students_number': 1234},
{'_id': ObjectId('5e4cbb676ee351d4d8bd62ba'),
'author': 'Wade',
'name': 'Python 简明教程',
'students_number': 2234},
{'_id': ObjectId('5e4cbb676ee351d4d8bd62bb'),
'author': 'Wade',
'name': 'Git 与 GitHub 入门实践',
'students_number': 8777}]
In [25]: for result in course.find():
...: print(result)
...:
{'name': 'Linux 入门基础', 'students_number': 1234, '_id': ObjectId('5e4cbad16ee351d4d8bd62b9'), 'author': 'James'}
{'name': 'Python 简明教程', 'students_number': 2234, '_id': ObjectId('5e4cbb676ee351d4d8bd62ba'), 'author': 'Wade'}
{'name': 'Git 与 GitHub 入门实践', 'students_number': 8777, '_id': ObjectId('5e4cbb676ee351d4d8bd62bb'), 'author': 'Wade'}
到这里，我们来看一下 MongoDB 客户端中的情况：
> use learn
switched to db learn
> db.course.find().pretty()
{
"_id" : ObjectId("5e4cbad16ee351d4d8bd62b9"),
"name" : "Linux 入门基础",
"students_number" : 1234,
"author" : "James"
}
{
"_id" : ObjectId("5e4cbb676ee351d4d8bd62ba"),
"name" : "Python 简明教程",
"students_number" : 2234,
"author" : "Wade"
}
{
"_id" : ObjectId("5e4cbb676ee351d4d8bd62bb"),
"name" : "Git 与 GitHub 入门实践",
"students_number" : 8777,
"author" : "Wade"
}
>
与预期相符，我们使用 Python 代码成功添加了文档数据。
删除集合和数据库
删除集合的方法很简单，与 MongoDB 客户端的操作方法一致，使用 drop 方法：
In [25]: db.list_collection_names()
Out[25]: ['course']
In [26]: course.drop()
In [27]: db.list_collection_names()
Out[27]: []
或者使用 db 对象的 drop_collection 方法，将集合名字作为参数。操作如下：
# 先创建一些测试集合备用
In [28]: for i in 'abc':
...: db.create_collection(i)
...:
In [29]: db.list_collection_names()
Out[29]: ['c', 'a', 'b']
In [30]: db.drop_collection('c')
Out[30]: {'nIndexesWas': 1, 'ns': 'learn.c', 'ok': 1.0}
In [31]: db.list_collection_names()
Out[31]: ['a', 'b']
删除数据库需要用到客户端对象 client 了，使用它的 drop_database 方法，将被删除的数据库名字作为参数：
In [32]: client.list_database_names()
Out[32]: ['admin', 'config', 'learn', 'local', 'shiyanlou']
In [33]: client.drop_database('learn')
In [34]: client.list_database_names()
Out[34]: ['admin', 'config', 'local', 'shiyanlou']
此时 MongoDB 客户端的情况如下：
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
shiyanlou 0.000GB
>
可以看到本节实验中创建的 learn 数据库不在了，一切回到了最初的状态。
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