Python - mongoDB 다루기

어떤 데이터셋이든 정규화가 가능하지만, 정규화에 드는 비용은 비싸다.
특정한 데이터 타입(텍스트,이미지,음성,불규칙한 데이터구조 등)은 그 자체가 정규화를 거부한다.
이러한 데이터를 SQL으로 강제로 맞추기 위해 잘라내거나 늘리면 안된다.
이런 경우 NoSQL(문서 데이터베이스)를 사용할 수 있다.

NoSQL은 객체의 비휘발성 묶음으로, 보통 속성이 있는 문서이다.

MongoDB는 비관계형 데이터베이스이다. 하나의 MongoDB 서버는 서로 연결되지 않은 다양한 데이터베이스를 지원한다. 하나의 데이터베이스는 하나 이상의 문서 컬렉션으로 구성된다. 하나의 컬렉션에 있는 모든 문서에는 고유 구분자(unique identified)가 들어있다.

파이썬의 MongoDB 클라이언트는 파이썬 모듈인 ‘pymongo’으로 구현되어 있고, MongoClient 클래스의 인스턴스이다. 파라미터 없이 클라이언트를 생성할 수 있고, 서버의 호스트, 포트번호를 지정하거나 서버의 URI를 파라미터로 설정할 수도 있다.

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
https://s1004games.com

In [1]: import pymongo as mongo
# 기본 클라이언트를 설정
In [2]: client1 = mongo.MongoClient()
# 호스트와 포트를 지정
In [3]: client2 = mongo.MongoClient('localhost',27017)
# URL로 호스트와 포트를 지정
In [4]: client3 = mongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
# 데이터베이스를 생성 혹은 지정
In [5]: db = client1.dsdb  # db = client1["dsdb"]
# collection을 생성 혹은 지정
In [6]: people = db.people  # people = db["people"]
# 파이썬의 딕셔너리로 MongoDB 문서를 표현
# 객체를 표현하는 딕셔너리는 반드시 _id 키를 가져야 함
# 키가 없다면 서버가 자동으로 생성
In [7]: person1 = {'empname':'John Smith', 'dob':'1957-12-24'}

In [8]: person2 = {'_id':'XVT162', 'empname':'Jane Doe', 'dob':'1964-05-16'}
# 컬렉션 객체는 컬렉션에 있는 문서를 입력,조회,삭제,업데이트,교체,집계하고 인덱스를 생성하는 함수들을 제공
# insert_one(doc)과 insert_many(docs)는 1개의 문서나 문서 리스트를 컬렉션에 입력
# InsertOneResult나 InsertManyResult 객체를 반환
# 각각 inserted_id, inserted_ids 속성을 제공
In [9]: person_id1 = people.insert_one(person1).inserted_id
# _id 필드가 생성 됨
In [10]: person_id1
Out[10]: ObjectId('5c040397b520d9da78f217ef')

In [11]: person1
Out[11]:
{'empname': 'John Smith',
'dob': '1957-12-24',
'_id': ObjectId('5c040397b520d9da78f217ef')}
#  _id를 지정했기 때문에 키를 자동으로 생성하지 않음
In [12]: person_id2 = people.insert_one(person2).inserted_id

In [13]: person_id2
Out[13]: 'XVT162'

In [14]: persons = [{'empname':'Abe Lincoln', 'dob':'1809-02-12'},
   ...: {'empname':'Anon I. Muss'}]

In [15]: result = people.insert_many(persons)

In [16]: result.inserted_ids
Out[16]: [ObjectId('5c04040fb520d9da78f217f0'), ObjectId('5c04040fb520d9da78f217f1')]
# find_one(), find()는 특정 조건에 부합하는 하나 이상의 문서를 찾을 때 사용
# find_one()는 문서를 반환, find()는 커서 제너레이터를 반환
# 이는 list()나 for 루프에서 이터레이터를 사용해서 리스트를 반환할 수 있음
# 딕셔너리를 파라미터로 전달하면 파라미터로 전달된 키 값과 일치하는 값을 지닌 문서를 반환
In [17]: everyone = people.find()

In [18]: list(everyone)
Out[18]:
[{'_id': ObjectId('5c040397b520d9da78f217ef'),
 'empname': 'John Smith',
 'dob': '1957-12-24'},
{'_id': 'XVT162', 'empname': 'Jane Doe', 'dob': '1964-05-16'},
{'_id': ObjectId('5c04040fb520d9da78f217f0'),
 'empname': 'Abe Lincoln',
 'dob': '1809-02-12'},
{'_id': ObjectId('5c04040fb520d9da78f217f1'), 'empname': 'Anon I. Muss'}]

In [19]: list(people.find({'dob':'1957-12-24'}))
Out[19]:
[{'_id': ObjectId('5c040397b520d9da78f217ef'),
 'empname': 'John Smith',
 'dob': '1957-12-24'}]

In [21]: people.find_one()
Out[21]:
{'_id': ObjectId('5c040397b520d9da78f217ef'),
'empname': 'John Smith',
'dob': '1957-12-24'}

In [22]: people.find_one({'empname':'Abe Lincoln'})
Out[22]:
{'_id': ObjectId('5c04040fb520d9da78f217f0'),
'empname': 'Abe Lincoln',
'dob': '1809-02-12'}

In [23]: people.find_one({'_id':'XVT162'})
Out[23]: {'_id': 'XVT162', 'empname': 'Jane Doe', 'dob': '1964-05-16'}

In [24]: people.count()
/usr/local/var/pyenv/versions/mysql/bin/ipython:1: DeprecationWarning: count is deprecated. Use estimated_document_count or count_documents instead. Please note that $where must be replaced by $expr, $near must be replaced by $geoWithin with $center, and $nearSphere must be replaced by $geoWithin with $centerSphere
 #!/usr/local/var/pyenv/versions/3.6.0/envs/mysql/bin/python
Out[24]: 4

In [25]: people.find({'dob':'1957-12-24'}).count()
/usr/local/var/pyenv/versions/mysql/bin/ipython:1: DeprecationWarning: count is deprecated. Use Collection.count_documents instead.
 #!/usr/local/var/pyenv/versions/3.6.0/envs/mysql/bin/python
Out[25]: 1

In [26]: people.find().sort('dob')
Out[26]: <pymongo.cursor.Cursor at 0x1100a3978>

In [27]: print(people.find().sort('dob'))
<pymongo.cursor.Cursor object at 0x11008b4e0>
# delete_one(doc), delete_many(docs)는 하나의 문서 혹은 컬렉션에서 특졍 조건을 만족하는 문서를 삭제
In [28]: result = people.delete_many({'dob':'1957-12-24'})

In [29]: result.deleted_count
Out[29]: 1

출처

[출처] https://kimdoky.github.io/python/2018/12/03/python-nosql/

 

본 웹사이트는 광고를 포함하고 있습니다.
광고 클릭에서 발생하는 수익금은 모두 웹사이트 서버의 유지 및 관리, 그리고 기술 콘텐츠 향상을 위해 쓰여집니다.
번호 제목 글쓴이 날짜 조회 수
57 [python 인공지능] Deploy ML models with FastAPI, Docker, and Heroku | Tutorial 졸리운_곰 2025.07.08 467
56 [python 인공지능] [VSCode] VSCode에서 ipynb 파일을 HTML(PDF 등..)로 졸리운_곰 2025.05.27 289
55 [Python 인공지능] [파이썬을 이용한 한글 NLP] 03. 간단한 키워드 추출기 졸리운_곰 2025.01.29 459
54 [Python 인공지능] [ 한글 키워드 시각화 ] 파이썬 python 텍스트 마이닝 한글 ( 워드 클라우드 WordCloud, squrify 트리맵으로 빅데이터 마스터) file 졸리운_곰 2025.01.29 398
53 [Python 인공지능] 기계 학습의 A to Z : IPython notebook과 scikit-learn을 활용한 기계 학습 file 졸리운_곰 2024.08.10 523
52 [python] 인공지능 python : 한글 문서 자동 요약 - lexrank 졸리운_곰 2023.07.06 404
51 [python] 인공지능 katiehouse / django-scikit-learn-tutorial file 졸리운_곰 2023.06.03 664
50 [python] [Anaconda]가상환경 설치,삭제 file 졸리운_곰 2022.12.03 405
49 [python][머신러닝] Scikit-learn Tutorial: Machine Learning in Python file 졸리운_곰 2022.11.29 497
48 [python] 파이썬(sklearn) 사이킷런(sklearn) 기초 졸리운_곰 2022.08.20 321
47 [python] scikit-learn이란 file 졸리운_곰 2022.08.20 455
46 [anaconde3][python] Create environment for tensorflow 1.4 in Anaconda 3 졸리운_곰 2022.07.02 563
45 [python][인공지능] [TensorFlow] Anaconda 가상환경 이용하여 TensorFlow GPU 설치 졸리운_곰 2022.01.20 438
44 [Python 인공지능] TextRank 를 이용한 키워드 추출과 핵심 문장 추출 (구현과 실험) file 졸리운_곰 2021.11.22 597
43 [python][인공지능] FLASK를 이용하여 PYTHON에서 PYTORCH를 REST API로 배포하기 졸리운_곰 2021.03.20 364
42 [python 파이썬] Creating REST API for TensorFlow models file 졸리운_곰 2021.02.01 488
41 [python 파이썬 인공지능] Keras 모델을 REST API로 배포해보기 file 졸리운_곰 2021.02.01 411
40 [파이썬 머신러닝] Scikit-learn 기초 졸리운_곰 2020.01.31 579
39 파이썬으로 간단한 뉴럴 네트워크 만들기 How to Create a Simple Neural Network in Python file 졸리운_곰 2020.01.29 22636
38 Keras를 활용한 주식 가격 예측 file 졸리운_곰 2019.02.25 983
대표 김성준 주소 : 경기 용인 분당수지 U타워 등록번호 : 142-07-27414
통신판매업 신고 : 제2012-용인수지-0185호 출판업 신고 : 수지구청 제 123호 개인정보보호최고책임자 : 김성준 sjkim70@stechstar.com
대표전화 : 010-4589-2193 [fax] 02-6280-1294 COPYRIGHT(C) stechstar.com ALL RIGHTS RESERVED