MongoDB 与 Python

介绍了如何使用Python连接目前主流版本的MongoDB（V3.4.0），并详细使用了PyMongo（V3.4.0）和MongoEngine（V0.10.7）。同时比较了SQL和NoSQL的不同之处。

MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，以其高性能、高可用性和易扩展性著称。Python作为一种广泛应用的编程语言，通过其丰富的第三方库和pymongo驱动程序，能够轻松实现对MongoDB数据库的各种操作，包括查询、插入、更新和删除等。MongoDB支持多种数据类型，如字符串、整型、布尔类型、双精度浮点数、数组、时间戳、对象ID、二进制数据、代码和正则表达式存储。使用Python连接MongoDB的基本步骤包括导入pymongo库、指定MongoDB服务地址和端口号、连接数据库、连接集合，以及执行各种数据库操作。

使用Python操作MongoDB，首先需要连接数据库。可以使用MongoClient或Connection进行连接。

介绍了Python中MongoDB事务的基本概念。多文档事务自2018年6月引入以来，大幅提升了数据库操作的灵活性和一致性。演示了如何在多个集合和数据库之间执行安全的插入和更新操作，确保数据的一致性和完整性。以在线航空公司预订系统为例，展示了座位分配、支付和销售数据更新的事务处理过程。

数据库管理器：用Python编写的MongoDB数据库管理器，操作起来挺方便的。你只需要通过from DatabaseManager import dataBaseManager导入工具，再使用MongoClient连接 MongoDB，就可以轻松进行数据库管理了。挺适合那些快速上手的开发者，尤其是在本地开发环境下。支持多客户端的操作，可以一次性连接多个数据库，功能灵活。实际使用中，只需定义好客户端、数据库和集合，传入数据，就可以开始各种数据库操作。代码简洁，适合那些快速构建和管理 MongoDB 数据库的项目。如果你喜欢 Python 的开发方式，是操作数据库的效率比较高，应该会挺喜欢这个工

MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，采用分布式文件存储，适合处理大量结构化和半结构化数据。数据模型基于文档，每个文档为JSON格式。介绍MongoDB的基础操作：数据库操作包括显示和创建数据库，以及如何选择和删除数据库；集合操作包括显示、创建和删除集合；CRUD操作包括插入、查看、更新和删除数据。此外，还介绍了如何使用Python的pymongo库连接和操作MongoDB。

Python可以方便地与Redis交互，通过封装，可实现通用操作。

Python语言可以与Hadoop框架集成，实现高效的数据处理和分析。O'Reilly 提供了关于Python与Hadoop集成的免费资源。

Python 与 Hadoop：架构融合 Hadoop 是一个强大的分布式计算框架，而 Python 则以其简洁和丰富的生态系统而闻名。将两者结合，为大数据处理和分析提供了灵活高效的解决方案。 PyHadoop：桥接 Python 与 Hadoop PyHadoop 是一个 Python 库，它提供了访问 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce 的接口。通过 PyHadoop，开发者可以使用 Python 编写 MapReduce 任务，并与 HDFS 进行交互。 架构优势 易于开发: Python 的易用性降低了 Hadoop 开发的门槛，让更多开发者可以参与大