大家好，这是皮爷给大家带来的最新的学习Python能干啥？之Django教程的
进阶版
。
在之前《
用Django全栈开发
》系列专辑里面，皮爷详细的阐述了如何编写一个完整的网站，具体效果可以浏览线上网站：Peekpa.com
从进阶篇开始，每一篇文章都是干货满满。
这一节，我们来讲述一下，在Django中，如何花式玩转pymongo。pymongo如何模糊查询，排序
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皮爷的每一篇文章，都配置相对应的代码。这篇文章的代码对应的Tag是“
Advanced_02
”。
前瞻回顾
在上一节《用Django全栈开发（进阶篇）——01. 如何让Django连接MongoDB》，我们主要讲述了如何使用Django连接MongoDB数据库，并从里面读取数据的方法。
整体浏览
本文大概将会讲述以下内容：
由于内容很多，所以分开文章来说。接下来，就由我来给大家讲述以下如何玩转PyMongo。其实你只要会玩了PyMongo，MongoDB也就基本会个80%了，因为这俩差不多的。不信，你瞧。
插入
插入，非常的简单，PyMongo提供的插入函数主要有两个：
self.collection.insert()
self.collection.insert_many()
这里，
insert()
主要是插入单个数据，插入的内容为
字典类型
的数据即可。
insert_many()
则是插入一组数据，
一个数组，里面存放的是字典类型的数据
。
具体可参考的代码，是我当初创建地震数据库信息的时候。从核心数据库读取的100条数据，然后直接调用
insert_many()
方法插入到新的数据库中。
查找
我们在上一篇的例子中，将100条地震信息全部显示，通过的是一条：
list_data = self.collection.find()
来找到的。这个显然是返回了全部的数据。可以看到，如果调用
count()
方法，返回的数据是100:
count = list_data.count()
print(count)
这里要注意一下，这个
.count()
是PyMongo里面的方法，这个和MongoDB里面的
.count()
是一样的，返回的是cursor的结果数目。
接下来，我们来介绍一下关于搜索更加丰富的用法。
指定搜索条件精确查找
在实际开发中，很多情况，我们并不需要将全部数据都返回，可能只需要返回符合条件的特定数据，比如某天的数据，比如某个ID的数据，这种数据精确查找。
我们页面顶部右侧有个搜索输入框，我们就来通过这个给大家展示一下条件搜索怎么做：
这的搜索，我们主要是以地名为关键字的搜索。
首先，我们来到
front/template/datacenter/jpearth/manage.html
里面，来确认一下这个form是什么形式发送的关键字：
<form action="" method="get" class="form-inline ml-auto">
<div class="form-group mr-4">
<label for="title-input">标题：</label>
<input type="text" class="form-control" name="search" id="title-input" placeholder="关键字">
</div>
<div class="form-group mr-4">
<button class="btn btn-primary">查询</button>
</div>
</form>
看到这里在
form
标签里面，是个
get
请求。判断
http://127.0.0.1:8000/jpearth/
这个url是正常的显示全部还是说搜索，关键就在于url后面有没有跟
search
参数。而这个参数就是在上面的这个
input
标签里面，因为它的
name
是
search
。
这下子就简单多了，我们只需要接着修改我们前一节的
JpEarthView
里面的
get
函数就可以了。
def process_paramter(self, request):
search_key = request.GET.get('search')
handle_type = self.TYPE_ALL if search_key is None else self.TYPE_SEARCH
return handle_type, search_key
def get_data_from_db(self, handle_type, search_key):
if handle_type == self.TYPE_ALL:
result = self.collection.find()
else:
result = self.collection.find({"jp_location": search_key})
return list(result)
这个时候我们来实验一下前端是否能够精确的搜索，我们以地名
福島県沖
为例：
然后点击
查询
，看到结果如下：
可以看到结果正确，并且注意到上面的URL地址变成了
http://127.0.0.1:8000/jpearth/?fid=&search=福島県沖
，说明和我们之前预想的完全一致。
但是，这个是精确查找，当我们在关键字地方输入
南部
的时候，我们希望得到类似
福島県沖
这样的信息，可是我们得到的确实以下信息：
返回结果为0。这个就是精确查找带来的不便之处。接下来我们来做模糊查找。
指定搜索条件模糊查找
如果我们按照地名的模糊查找也非常好办。只需要将之前的
get_data_from_db()
函数里面的search方法稍作修改就可以：
def get_data_from_db(self, handle_type, search_key):
if handle_type == self.TYPE_ALL:
result = self.collection.find()
else:
result = self.collection.find({"jp_location": {'$regex': ".*" + search_key + ".*"}})
return list(result)
可以看到，我们这里将原来的
search_key
替换成了
{'$regex': ".*" + search_key + ".*"}
。这个是使用正则表达式来做的包含处理，
因为MongoDB的搜索支持正则表达式，所以我们这里使用一个正则表达式的方法来做
QuerySet
中的
contains
处理，方便又快捷。
实际测试一下效果，看看这回
南部
会不会显示出来正确的结果：
完美，南部也显示出来。
接下来就友会有人疑问，如果我想组合查找呢？
就比如线上
Peekpa.com
中的数据中心：
比如番号的搜索，可能有大写，也有小写的，我希望输入一个小写的番号，能够返回来的信息既有大写的番号，也有小写的番号。这该怎么做？
指定搜索条件组合查找
这种组合查找，不难，我们需要修改的还是那个
get_data_from_db()
函数：
query_set = [{"post_title": {'$regex': ".*" + search_key + ".*"}},
{"post_title": {'$regex': ".*" + search_key.lower() + ".*"}},
{"post_title": {'$regex': ".*" + search_key.upper() + ".*"}}]
result = self.collection.find({"$or": query_set})
可以看到这么几个关键的知识点：
-
创建了一个query_set，里面是一个list。list里面分别放的就是我们之前模糊条件搜索的条件：
{"post_title": {'$regex': ".*" + search_key + ".*"}}
变化的只是
'$regex':
后面的内容。
-
在
find()
方法里，我们使用：
{"$or": query_set}
让PyMongo条件搜索。这里的关键字是
$or
，这样就是
或
的关系。
-
如果想使用
且
的关系，直接的列出条件就好，如下：
self.collection.find({"age":{"$gt":22}, "name":{"$regex":"user"}})
这样，我们搜索一个番号，就能出来即使大写的，又是小写的结果：
搜索结果排序
接下来，我们就是想要实现搜索结果排序了。我们如果直接只调用
find()
方法，那么找出来的顺序是按照MongoDB的
_id
来排序的。如果想要实现结果排序，很简单：在
find()
后面添加
sort(id， order)
方法即可，这其中id为要排序的id name，order则是升序还是降序。
比如我们要实现地震信息升序排列，因为我们默认的数据是降序的（数据添加顺序导致），所以我们升序排列的话，就要将原有的方法修改成下面的样子：
def get_data_from_db(self, handle_type, search_key):
if handle_type == self.TYPE_ALL:
result = self.collection.find().sort('jp_time_num', pymongo.ASCENDING)
else:
result = self.collection.find({"jp_location": {'$regex': ".*" + search_key + ".*"}})
return list(result)
看到：
-
pymongo.ASCENDING：升序
-
pymongo.DESCENDING：降序
我们开看一下，发现我们换成了
pymongo.ASCENDING
之后，地震结果是升序排列的：
搜索返回指定字段
大部分时候，我们的搜索想返回指定字段，因为如果数据模型太过庞大，每回搜索都返回全部内容，前端的数据量肯定会崩溃的，所以想要做只返回指定字段的类型，这个也很简单，只需要在
find()
方法里面，再添加需要返回字段的id就可以。
比如我们只需要返回地震地点和地震发生时间的信息，我们需要把
find()
方法修改成以下样子：
result = self.collection.find({},{'jp_title', 'jp_location'})
可以看到，这里
find()
第一个参数为
{}
，我们在第二个参数里面才设置的需要返回的字段，再来看一下后台和前端的结果：
后台看到，返回的只有
_id
，
jp_title
和
jp_location
这三个字段：
但是，这里就有个问题：
如果有些字段你不想返回呢？这又该怎么做
。比如这里，我们不想返回
jp_title
和
jp_location
字段，很简单，find方法这么写：
result = self.collection.find({},{'jp_title':False, 'jp_location':False})
只要将第二个参数，变幻成字典形就可以，将不想返回的字段，值设置成
False
就可以。
我们看一下前端和后台的效果：
后台：
是不是非常的简单易懂？
单一查找
上面讲述的
collection.find()
方法，返回的是一个
Cursor
，但是它的查询结果是一个数组。如果要单一查找，我们只需要使用：
collection.find_one()
具体里面的参数，和上面
find()
方法是一样的。这里就简单的给大家做个演示: 我们查找
jp_location
为
福島県沖
的数据：
result = self.collection.find_one({"jp_location":"福島県沖"})
print(result)
可以看到，这条结果result其实就已经是一个单个的数据了，并不是数组。好了，今天的内容其实很多了，我们来总结一下。
技术总结
最后总结一下，
如何玩转PyMongo：
-
首先好好阅读文章，文章里面有生动的例子，和配套的代码，还有代码运行结果的配图，简直不要太VIP；
-
PyMongo的插入有两个方法：
insert()
和
insert_many()
，分别对应的是单个插入和群体插入，怎么这么怪怪的；
-
PyMongo的查找，也是有两种：
find()
和
find_one()
，分别是结果群体查找和结果单个查找;
-
在查找的时候，可以传入精确的变量进行精确查找，也可以把条件组合起来；
-
最后结果还支持排序；
-
进阶篇的**玩转PyMongo(上)**总结完毕。
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