python+MongoDB使用示例

            #
            !/usr/bin/python3
            
#
             -*- coding:utf-8 -*-
            
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             这个文件是用来将数据存入MongoDB中数据库nosql的
            
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             collection为 sample (db.sample.find())
            
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             格式为："line1": [data1,data2...]
            from pymongo import MongoClient
import sys

# Connect to mongod, use DB: ‘nosql‘, use COLLECTION: ‘sample‘
conn = MongoClient(‘127.0.0.1‘, 27017)  #连接mongod
db = conn.nosql                         #连接‘nosql‘数据库，没有则自动创建
sample = db.sample                      #使用sample集合，没有则自动创建
n = 1
data = list() 
for line in sys.stdin:
    data = line.strip().split()
    linenum="line"+str(n)               # linenum是line字符串+数字组成的字符串，后面插入数据集时会用到if n==1:
        pass# 第一行数据是没用的，清洗掉elif n==2:
        data = data[4:]                 # 实测观察数据从第四个数据开始
        data[0] = ‘-3.1415926536‘# 原数据是‘Real=-3.1415926536’，所以将数据修改下for index,item in enumerate(data):
            data[index] = float(item)   # 将原来是字符串的数据转为float类型
        sample.insert({                 # 将数据插入(insert)MongoDB中的sample集合"line":linenum,             # 这里我为了后续作图方便，插入了一个{line：linenum}的键值对"value":data                # {value: data}键值对， data是一个list变量哦        })
    else:
        data = data[2:]                 # 和第二行的数据不一样，实测观察出的，有时候编程是要一步步观察修改的for index,item in enumerate(data):  # 考验自己的动手能力，怎么观察实现要自己想办法了
            data[index] = float(item)
        sample.insert({
            "line":linenum,
            "value":data
        })
    n+=1

            #
            !/usr/bin/python3
            
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             -*- coding:utf-8 -*-
            
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             file : main.py
            
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             这个文件是用来读取MongoDB中nosql数据库.sample集合数据
            
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             读出之后作图
            from pymongo import MongoClient
import matplotlib.pyplot as plt

# Connect to mongod, use DB: ‘nosql‘, use COLLECTION: ‘sample‘
conn = MongoClient(‘127.0.0.1‘, 27017)                             #连接mongod
db = conn.nosql                                                    #连接‘nosql‘数据库，没有则自动创建
sample = db.sample                                                 #使用sample集合，没有则自动创建
angle_theta_radian=sample.find_one({"line":"line2"})[‘value‘]      #使用find_one查找第2行的数据，取其名为‘value’的键值对的值
data_phi0=sample.find_one({"line":"line3"})[‘value‘]               #使用find_one查找第3行的数据，取其名为‘value’的键值对的值
data_phi90=sample.find_one({"line":"line48"})[‘value‘]             #使用find_one查找第48行的数据，取其名为‘value’的键值对的值
plt1, = plt.plot(angle_theta_radian,data_phi0)                     #作图1
plt2, = plt.plot(angle_theta_radian,data_phi90)                    #作图2
plt.legend([plt1,plt2],[‘Electrial Field1‘,‘Electrial Field2‘],loc=‘upper right‘)  #设置图例
plt.xlabel(‘Theta (degree)‘)                                       #设置x轴标签
plt.ylabel(‘Electrical field (V/m)‘)                               #设置y轴标签
plt.show()                                                         #以上一起显示出来

data_phi90=sample.find_one({"line":"line48"})[‘value‘]

data_phi90=sample.find_one({"line":"line93"})[‘value‘]