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安装
python3 -m pip install motor
创建客户端
指定主机和端口号
import motor.motor_asyncio
client = motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient(\'localhost\', 27017)
使用用户名和密码
motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient(\'mongodb://root:123456@localhost:27017\')
获取数据库
MongoDB的单个实例可以支持多个独立的数据库。在开放式客户端中，您可以使用点表示法或括号表示法来获取对特定数据库的引用：
db = client.test_database
db = client[\'test_database\']
创建对数据库的引用不会执行I / O，也不需要 await 表达式。
获取集合
一个集合是一组存储在MongoDB中的文档，并且可以被认为是大致在关系数据库中的表的当量。获取Motor中的集合与获取数据库的工作方式相同：
collection = db.test_collection
collection = db[\'test_collection\']
就像获取对数据库的引用一样，获取对集合的引用不会产生I / O并且不需要 await 表达式。
插入文档（insert_one）
与pymongo一样，Motor使用Python字典表示MongoDB文档。要存储在MongoDB中的文档，在 await 表达式中调用 insert_one() ：
async def do_insert():
document = {\'key\': \'value\'}
result = await db.test_collection.insert_one(document) # insert_one只能插入一条数据
print(\'result %s\' % repr(result.inserted_id))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_insert())
# result ObjectId(\'...\')
批量插入文档（insert_many）
async def do_insert():
result = await db.test_collection.insert_many(
[{\'i\': i} for i in range(2000)]) # insert_many可以插入一条或多条数据，但是必须以列表(list)的形式组织数据
print(\'inserted %d docs\' % (len(result.inserted_ids),))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_insert())
# inserted 2000 docs
查询一个文档（find_one）
使用 find_one() 得到匹配查询的第一个文档。例如，要获取密钥“i”的值小于1的文档：
async def do_find_one():
document = await db.test_collection.find_one({\'i\': {\'$lt\': 1}}) # find_one只能查询一条数据
pprint.pprint(document)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_find_one())
# {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'i\': 0}
注意：结果是一个字典匹配我们之前插入的字典。
查询多个文档（find）
使用 find() 要查询的一组文档。 find() 没有I / O，也不需要 await 表达式。它只是创建一个 AsyncIOMotorCursor 实例。当您调用 to_list() 或为循环执行异步时 (async for) ，查询实际上是在服务器上执行的。
查询 “ i ” 小于5的所有文档：
async def do_find():
cursor = db.test_collection.find({\'i\': {\'$lt\': 5}}).sort(\'i\')
for document in await cursor.to_list(length=100):
pprint.pprint(document)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_find())
# {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'i\': 0}
# {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'i\': 1}
# {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'i\': 2}
# {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'i\': 3}
# {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'i\': 4}
一length ，调用方法 to_list 的必传参数，防止 Motor 从缓冲中获取的文档数量不受限制，此处限制为100。
使用 async for 查询所有文档
您可以在循环中一次处理一个文档：async for
async def do_find():
c = db.test_collection
async for document in c.find({}): # 查询所有文档
pprint.pprint(document)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_find())
# {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'i\': 0}
# {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'i\': 1}
您可以在开始迭代之前对查询应用排序，跳过或限制：
async def do_find():
cursor = db.test_collection.find({\'i\': {\'$lt\': 4}})
# Modify the query before iterating
cursor.sort(\'i\', -1).skip(1).limit(2) # 对查询应用排序(sort)，跳过(skip)或限制(limit)
async for document in cursor:
pprint.pprint(document)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_find())
# {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'i\': 2}
# {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'i\': 1}
游标 (cursor) 实际上并不是单独从服务器检索每个文档; 它可以大批量地获取文档。
使用count_documents()查询集合中的文档数量
async def do_count():
n = await db.test_collection.count_documents({}) # 查询集合内所有文档数量
print(\'%s documents in collection\' % n)
n = await db.test_collection.count_documents({\'i\': {\'$gt\': 1000}}) # 按条件查询集合内文档数量
print(\'%s documents where i > 1000\' % n)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_count())
# 2000 documents in collection
# 999 documents where i > 1000
更新文档（推荐使用update_one或update_many）
replace_one() 更改文档。它需要两个参数：一个指定要替换哪个文档的查询和一个替换文档。该查询遵循与 find() 或 相同的语法 find_one() 。替换一个文档的示例：
async def do_replace():
coll = db.test_collection
old_document = await coll.find_one({\'i\': 50})
print(\'found document: %s\' % pprint.pformat(old_document))
_id = old_document[\'_id\']
old_document[\'i\'] = -1 # 修改文档(dict)的key, value
old_document[\'new\'] = \'new\' # 增加文档(dict)的key, value
del old_document[\'i\'] # 删除文档(dict)的key, value
result = await coll.replace_one(
{\'_id\': _id}, old_document) # replace_one第一个参数为查询条件, 第二个参数为更新后的文档
print(\'replaced %s document\' % result.modified_count)
new_document = await coll.find_one({\'_id\': _id})
print(\'document is now %s\' % pprint.pformat(new_document))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_replace())
# found document: {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'i\': 50}
# replaced 1 document
# document is now {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'key\': \'value\'}
除了 _id 不变，replace_one() 会对修改后文档的所有字段做更新操作， 慎用 。
update_one() 与MongoDB的修饰符运算符一起使用来更新文档的一部分并保持其余部分不变。我们将找到“i”为51的文档，并使用 $set 运算符将“key”设置为“value”：
async def do_update():
coll = db.test_collection
result = await coll.update_one({\'i\': 51}, {\'$set\': {\'key\': \'value\'}}) # 仅新增或更改该文档的某个key
print(\'updated %s document\' % result.modified_count)
new_document = await coll.find_one({\'i\': 51})
print(\'document is now %s\' % pprint.pformat(new_document))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_update())
# updated 1 document
# document is now {\'_id\': ObjectId(\'...\'), \'i\': 51, \'key\': \'value\'}
“key”设置为“value”，“i”仍为51。
update_one() 只影响它找到的第一个文档，您可以使用 update_many() 更新所有文档：
await coll.update_many({\'i\': {\'$gt\': 100}}, {\'$set\': {\'key\': \'value\'}})
删除文档
delete_many() 采用与语法相同的 find() 查询。delete_many() 立即删除所有匹配的文档。
async def do_delete_many():
coll = db.test_collection
n = await coll.count_documents({})
print(\'%s documents before calling delete_many()\' % n)
result = await db.test_collection.delete_many({\'i\': {\'$gte\': 1000}})
print(\'%s documents after\' % (await coll.count_documents({})))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_delete_many())
# 2000 documents before calling delete_many()
# 1000 documents after