pymongo安装(pymongo安装不成功什么原因)
Docker：容器管理（启动参数，查看容器和日志，进入和修改容器）
摘要： Docker
容器是一个精简版的操作系统，一般一个容器只运行一个应用，容器通过镜像创建，使用 docker run 命令创建，容器起到了 隔离 作用，容器和容器之间独享空间和网络等
容器的基本操作包括创建（启动），停止，重启，查看，检查等，容器通过镜像创建，使用 docker run 命令创建，需要指定run参数，镜像名，容器执行命令，语句格式如下
在实际使用中启动一个镜像，例如
-e 设置环境变量，格式是 -e k1=v1 -e k2=v2 ，使得在docker镜像中的程序能够直接访问到环境变量，同时可以作为配置参数放在docker run启动镜像的时候设置，而不是写死在dockerfile在build的过程中，-e和dockerfile中的 ENV 变量作用相同，当变量重名时-e替换ENV，下面测试一些-e参数，在Dockerfile指定环境变量
直接构建成容器
开启一个终端启动容器内部，打印指定的环境变量a
此时在run指令中增加-e设置环境变量，可见-e替换了Dockerfile中指定的环境变量
因为一个镜像可以启动多个容器，所以可以通过设置不同-e达到设置不同配置参数的目的，比如下一个例子在Dockerfile中设置和将环境变量写入yaml文件再供Python调用，执行的内容为打印yaml配置文件的参数内容，比如下面这个例子先看下目录结构
其中config.yml是一个空配置文件，在run.sh中先使用echo写入追加配置参数到config.yml在执行Python脚本
Dockerfile中启动run.sh脚本作为容器执行命令
在启动容器时，使用-e指定环境变量，在run.sh中echo将环境变量拿到和写入配置文件，测试多次以不同的配置参数启动容器如下
-v 设置挂载运行，将宿主机当前目录下的文件挂载到容器中/home目录下，例如
如果挂载的目录和Dockerfile中的COPY的目录不一致， -v会替代COPY或者ADD ，例如现在Docker中COPY一个文件到容器/home目录下
同目录下start.sh内容是打印1
构建镜像结束后，指定-v启动，起始挂载另外一个目录，目录下start.sh内容是打印2
docker run参数中最后的COMMAND会覆盖Dockerfile中指定的 CMD ，例如执行echo 2替换原始Dockerfile中的CMD echo 1，输出结果是2且执行完毕后退出
对于Dockerfile中的 ENTRYPOINT 指定的启动命令docker run的COMMAND不会覆盖，如果要覆盖Docker中的ENTRYPOINT需要指定docker run中的 --entrypoint 参数，格式是
测试一个Dockerfile输出1
在docker run中使用--entrypoint覆盖Dockerfile中的ENTRYPOINT
容器启动后通过 docker ps 或者 docker container ls 查看容器，可以增加额外参数比如 -a 显示所有容器，默认只显示运行的容器，可以增加 --no-trunc 参数使得显示结果不截断，例如
显示结果分别显示了容器的ID，镜像，执行命令，创建时间，状态，端口映射（宿主机-容器）和容器名称。对于已经运行的容器可以使用 docker stop 停止，如果在docker run时增加--rm参数则停止的容器保留不会自动删除，例如
除了docker stop命令还有一种停止容器的命令 docker kill ，相比于docker stop，docker kill是 强制立即停止 ，而docker stop是先给了容器10秒（默认）的时间，使得容器有一定的时间处理、保存程序执行现场， 优雅的退出程序 ，例如
在容器停止之后可以使用 docker start 再启动一个停止的容器，例如
除此之外可以使用 docker restart ，此时容器可以使停止的也可以是在运行中的，例如
查看容器详情使用 docker inspect ，比如
在以上截取的内容中展示了容器详情，包括容器id，创建时间，执行命令和参数，执行状态，容器pid，落脚点，环境变量，网络设置，端口映射等，也可以使用Go语言风格输出指定的详情，比如分别只看容器的pid和容器的执行命令
容器是一个操作系统，可以进入这个操作系统查看容器的运行情况，有多种方式进入容器，其中主要是使用 docker exec 进入容器，在一个运行中的容器中执行一个命令，使用 -it 并带有 /bin/bash 命令就可以进入容器，比如
除了/bin/bash也可以是其他命令挂载exec后面则可以直接对一个运行中的容器执行命令，比如查看容器的进入落脚点路径，容器中的内存情况
当容器以后台 -d 运行时，日志运行在容器内部，可以进入容器内部查看日志，也可以使用 docker logs 查看日志，以一个flask api接口的容器为例，日志写入文件，同时也会输出在flask的控制台
创建Dockerfile以及构建镜像，启动容器
启动一个脚本不断请求api接口
进入容器内部查看日志
另一种方式是直接使用 docker logs 命令，比如使用 -f 追踪输出，并且从最后的第1行开始输出
此时宿主机的logs目录下为空，容器中的logs目录下存在detail.log文件，如果使用 -v 将宿主机目录挂载到容器作为容器写入的目录，则容器中数据的变动会同步到本地，这样可以直接在本地查看日志，修改容器启动为 -v 挂载的形式
此时本地logs目录下开始产生日志，且这个日志和容器内的logs目录下一致
如果容器内的内容改变了，此时删除容器从镜像重新启动容器则改动的内容将不会存在，如果相对修改过的容器保留下来则可以从容器生成新的镜像，先测试以下容器内修改在删除的容器后将不再生效，在已有容器中使用pip安装Python包
此时退出容器，并且删除容器，最后从镜像重新生成容器
此时进入容器检查，并不存在pymongo包
如果要容器变化保存下来需要以这个新容器生成一个镜像，使用 docker commit ，语法如下
以新安装pymongo的容器为例，对新容器使用docker commmit
新生成的镜像叫做xiaogp/my_image_test:v2
从新镜像启动容器并进入容器查看存在新安装的pymongo
如何执行python第三方包windows exe格式
python第三方包的windows安装文件exe格式， 这上面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括32位和64位的。下载安装就ok了！
这下面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括32位和64位的。下载安装就ok了！
包括了mysqldb,ldap等。
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为什么连接不到本机的mongodn数据库,总是报connect fail的错
Mongoengine是一个可以操作MongoDB数据库的对象-文档映射器（Object-Document Mapper）。出于工作需要，最近在使用MongoDB+Django实现一个数据录入系统小网站的过程中，出现通过Mongoengine无法从 Python 调用 MongoDB，在connect()数据库一步的时候出现下面错误：
from mongoengine import connect
connect(‘healthmanager‘)
Traceback (most recent call last):
File "console", line 1, in module
File "/usr/local/python2.7/lib/python2.7/site-packages/mongoengine/connection.py", line 164, in connect
return get_connection(alias)
File "/usr/local/python2.7/lib/python2.7/site-packages/mongoengine/connection.py", line 126, in get_connection
raise ConnectionError("Cannot connect to database %s :\n%s" % (alias, e))
ConnectionError: Cannot connect to database default :
False is not a read preference.
其原因在于，通过“pip install mongoengine”安装的mongoengine为0.9.0版本，同时该命令把pymongo-3.0.2的模块依赖也装好了，而pymongo-3.0.2跟mongoengine-0.9.0之间存在兼容问题，从而导致默认的数据库无法connect成功。
import pymongo
pymongo.version
‘3.0.2‘
另外，CentOS 6.5下用“pip install pymongo”安装的pymongo为3.0.2版本，而mongoengine作为pymongo的一个扩展包，是没有安装的。因此在使用mongoengine的时候，安装完mongoengine后，需要降低pymongo版本至3.0以下。、
解决方法：
= pip install mongoengine # 安装mongoengine
= pip uninstall pymongo # 卸载pymongo-3.0.2
= pip install pymongo==2.8 # 安装pymongo-2.8
重新connect：
from mongoengine import connect
connect(‘healthmanager‘)
MongoClient(‘localhost‘, 27017)
如何往mongodb存python set
下载python中MongoDB的驱动程序
pip install pymongo
然后确保MongoDB已经安装且可以正常运行，去官网下载相应版本：
mkdir -p /home/tools
cd/home/tools
wget
解压文件并修改目录名
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-3.4.2.tgz
mv mongodb-linux-x86_64-3.4.2 mongodb3.4.2
ln -s mongodb_3.4.2 mongodb
MongoDB 的可执行文件位于 bin 目录下，所以可以将其添加到?PATH?路径中
export PATH=/home/tools/mongodb/bin:$PATH
MongoDB的数据存储在data目录的db目录下，但是这个目录在安装过程不会自动创建，所以你需要手动创建data目录，并在data目录中创建db目录。
mkdir -p /data/db
在mongo安装目录中的bin目录执行mongod命令来启动mongdb服务
./mongod --dbpath /data/db
如果想进入MongoDB后台管理
./mongo
# ./mongoMongoDB shell version v3.4.2connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017MongoDB server version: 3.4.2Welcome to the MongoDB shell......................
times number of files.2017-03-12T01:15:04.901+0800 I CONTROL ?[initandlisten]
使用用户 admin 使用密码 123456 连接到本地的 MongoDB 服务上
mongodb://admin:123456@localhost/...
创建数据库（如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库）
... use test2017-03-12T01:34:04.361+0800 E QUERY ? ?[thread1] SyntaxError: missing ; before statement @(shell):3:4
use test
switched to db test db
test show dbs ? ?#查看所有数据库admin ?0.000GB
local ?0.000GB
python操作mongodb
连接mongodb
#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-from pymongo import MongoClient
conn = MongoClient('192.168.0.113', 27017)
db = conn.mydb ?#连接mydb数据库，没有则自动创建my_set = db.test_set#使用test_set集合，没有则自动创建
插入数据（insert插入一个列表多条数据不用遍历，效率高， save需要遍历列表，一个个插入）
my_set.insert({"name":"zhangsan","age":18})#或my_set.save({"name":"zhangsan","age":18})
插入多条
#添加多条数据到集合中users=[{"name":"zhangsan","age":18},{"name":"lisi","age":20}] ?
my_set.insert(users)
#或my_set.save(users)
查询数据（查询不到则返回None）
#查询全部for i in my_set.find(): ? ?print(i)#查询name=zhangsan的for i in my_set.find({"name":"zhangsan"}): ? ?print(i)print(my_set.find_one({"name":"zhangsan"}))
更新数据
my_set.update( ? query, ? ?#查询条件
update, ? ?#update的对象和一些更新的操作符 ? {
upsert: boolean, ? ?#如果不存在update的记录，是否插入
multi: boolean, ? ? ? ?#可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录
writeConcern: document ? ?#可选，抛出异常的级别。 ? }
)
把上面插入的数据内的age改为20
my_set.update({"name":"zhangsan"},{'$set':{"age":20}})
删除数据
my_set.remove( ? query, ? ?#（可选）删除的文档的条件 ? {
justOne: boolean, ? ?#（可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档
writeConcern: document ? ?#（可选）抛出异常的级别 ? }
)
#删除name=lisi的全部记录my_set.remove({'name': 'zhangsan'})#删除name=lisi的某个id的记录id = my_set.find_one({"name":"zhangsan"})["_id"]
my_set.remove(id)#删除集合里的所有记录db.users.remove()
mongodb的条件操作符
# ? ?() ?大于 - $gt# ? ?() ?小于 - $lt# ? ?(=) ?大于等于 - $gte# ? ?(= ) ?小于等于 - $lte
#例：查询集合中age大于25的所有记录for i in my_set.find({"age":{"$gt":25}}): ? ?print(i)
type(判断类型)
#找出name的类型是String的for i in my_set.find({'name':{'$type':2}}): ? ?print(i)
类型队对照列表
排序
在MongoDB中使用sort()方法对数据进行排序，sort()方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序，-1为降序。
for i in my_set.find().sort([("age",1)]): ? ?print(i)
limit和skip
#limit()方法用来读取指定数量的数据#skip()方法用来跳过指定数量的数据#下面表示跳过两条数据后读取6条for i in my_set.find().skip(2).limit(6): ? ?print(i)
IN
#找出age是20、30、35的数据for i in my_set.find({"age":{"$in":(20,30,35)}}): ? ?print(i)
OR
#找出age是20或35的记录for i in my_set.find({"$or":[{"age":20},{"age":35}]}): ? ?print(i)
all
'''dic = {"name":"lisi","age":18,"li":[1,2,3]}
dic2 = {"name":"zhangsan","age":18,"li":[1,2,3,4,5,6]}
my_set.insert(dic)
my_set.insert(dic2)'''for i in my_set.find({'li':{'$all':[1,2,3,4]}}): ? ?print(i)#查看是否包含全部条件#输出：{'_id': ObjectId('58c503b94fc9d44624f7b108'), 'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'li': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
push/pushAl
my_set.update({'name':"lisi"}, {'$push':{'li':4}})for i in my_set.find({'name':"lisi"}): ? ?print(i)#输出：{'li': [1, 2, 3, 4], '_id': ObjectId('58c50d784fc9d44ad8f2e803'), 'age': 18, 'name': 'lisi'}my_set.update({'name':"lisi"}, {'$pushAll':{'li':[4,5]}})for i in my_set.find({'name':"lisi"}): ? ?print(i)#输出：{'li': [1, 2, 3, 4, 4, 5], 'name': 'lisi', 'age': 18, '_id': ObjectId('58c50d784fc9d44ad8f2e803')}
pop/pull/pullAll
#pop#移除最后一个元素(-1为移除第一个)my_set.update({'name':"lisi"}, {'$pop':{'li':1}})for i in my_set.find({'name':"lisi"}): ? ?print(i)#输出：{'_id': ObjectId('58c50d784fc9d44ad8f2e803'), 'age': 18, 'name': 'lisi', 'li': [1, 2, 3, 4, 4]}#pull （按值移除）#移除3my_set.update({'name':"lisi"}, {'$pop':{'li':3}})#pullAll （移除全部符合条件的）my_set.update({'name':"lisi"}, {'$pullAll':{'li':[1,2,3]}})for i in my_set.find({'name':"lisi"}): ? ?print(i)#输出：{'name': 'lisi', '_id': ObjectId('58c50d784fc9d44ad8f2e803'), 'li': [4, 4], 'age': 18}
多级路径元素操作
先插入一条数据
dic = {"name":"zhangsan", ? ? ? "age":18, ? ? ? "contact" : { ? ? ? ? ? "email" : "1234567@qq.com", ? ? ? ? ? "iphone" : "11223344"}
}
my_set.insert(dic)
#多级目录用. 连接for i in my_set.find({"contact.iphone":"11223344"}): ? ?print(i)#输出：{'name': 'zhangsan', '_id': ObjectId('58c4f99c4fc9d42e0022c3b6'), 'age': 18, 'contact': {'email': '1234567@qq.com', 'iphone': '11223344'}}result = my_set.find_one({"contact.iphone":"11223344"})print(result["contact"]["email"])#输出：1234567@qq.com#多级路径下修改操作result = my_set.update({"contact.iphone":"11223344"},{"$set":{"contact.email":"9999999@qq.com"}})
result1 = my_set.find_one({"contact.iphone":"11223344"})print(result1["contact"]["email"])#输出：9999999@qq.com
还可以对数组用索引操作
dic = {"name":"lisi", ? ? ? "age":18, ? ? ? "contact" : [
{ ? ? ? ? ? "email" : "111111@qq.com", ? ? ? ? ? "iphone" : "111"},
{ ? ? ? ? ? "email" : "222222@qq.com", ? ? ? ? ? "iphone" : "222"}
]}
my_set.insert(dic)
#查询result1 = my_set.find_one({"contact.1.iphone":"222"})print(result1)#输出：{'age': 18, '_id': ObjectId('58c4ff574fc9d43844423db2'), 'name': 'lisi', 'contact': [{'iphone': '111', 'email': '111111@qq.com'}, {'iphone': '222', 'email': '222222@qq.com'}]}#修改result = my_set.update({"contact.1.iphone":"222"},{"$set":{"contact.1.email":"222222@qq.com"}})print(result1["contact"][1]["email"])#输出：222222@qq.com
anaconda里怎么安装python包pymongo
笔者使用Sublime Text 3，安装和配置插件Anaconda步骤如下：
安装：
打开package control菜单，输入install或者直接点击install package命令菜单
在新窗口输入Anaconda并点击第一个备选项进行安装。
安装完成后会显示messages文档
配置:
点击Anaconda插件默认设置菜单，弹出设置文档
在大约90行的位置，我们修改一下Python主程序的位置路径。
如何在服务器中安装 pymongo
windows下的python安装pymongo扩展
下载对应.exe后直接安装，在过程中会自动填写python的安装路径。下一步。完成。
测试
from pymongo import Connection
conn = Connection("localhost", 27017)
db = conn.test
db.name
print db.name