AI エージェント向け: ドキュメントインデックスは https://www.mongodb.com/ja-jp/docs/llms.txt で利用できます。すべてのページの markdown バージョンは、いずれかの URL パスに .md を追加することで利用できます。
Docs Menu
Docs Home
/ /
CRUD 操作
Docs Home
/ /
PyMongo
/
CRUD 操作
Docs Home
/
クライアント ライブラリ
/
Python
/
PyMongo
/
CRUD 操作

クエリ

Overview

このページでは、 PyMongoでドキュメントを検索するために使用できる一般的な方法を示すコピー可能なコード例を紹介します。

Tip

このページに記載されているメソッドの詳細については、各セクションに提供されているリンクを参照してください。

このページの例を使用するには、コード例をサンプルアプリケーションまたは独自のアプリケーションにコピーします。 などのコード例内のすべてのプレースホルダーを、<connection string URI> MongoDBデプロイに関連する値に置き換えてください。

サンプル アプリケーション

次のサンプルアプリケーションを使用して、このページのコード例をテストできます。 サンプル アプリケーションを使用するには、次の手順を実行します。

  1. PyMongo がインストールされていることを確認します。

  2. 次のコードをコピーし、新しい.pyファイルに貼り付けます。

  3. このページからコード例をコピーし、 ファイル内の指定された行に貼り付けます。

対応するコードを表示するには、Synchronous タブまたは Asynchronousタブを選択します。

1import pymongo
2from pymongo import MongoClient
3
4try:
5    uri = "<connection string URI>"
6    client = MongoClient(uri)
7
8    database = client["<database name>"]
9    collection = database["<collection name>"]
10
11    # start example code here
12
13    # end example code here
14
15    client.close()
16
17except Exception as e:
18    raise Exception(
19        "The following error occurred: ", e)
1import asyncio
2import pymongo
3from pymongo import AsyncMongoClient
4
5async def main():
6    try:
7        uri = "<connection string URI>"
8        client = AsyncMongoClient(uri)
9
10        database = client["<database name>"]
11        collection = database["<collection name>"]
12
13        # start example code here
14
15        # end example code here
16
17        await client.close()
18
19    except Exception as e:
20        raise Exception(
21            "The following error occurred: ", e)
22
23asyncio.run(main())

1件を特定

results = collection.find_one({ "<field name>" : "<value>" })
print(results)
results = await collection.find_one({ "<field name>" : "<value>" })
print(results)

find_one()メソッドの詳細については、データ取得 ガイドの「 1 つのドキュメントの検索 」を参照してください。

複数検索

results = collection.find({ "<field name>" : "<value>" })
for document in results:
    print(document)
results = collection.find({ "<field name>" : "<value>" })
async for document in results:
    print(document)

find()メソッドの詳細については、データ取得 ガイドの「 複数のドキュメントの検索 」を参照してください。

コレクション内のドキュメントをカウント

count = collection.count_documents({})
print(count)
count = await collection.count_documents({})
print(count)

count_documents()メソッドの詳細については、「正確なカウントの取得」ガイドを参照してください。

クエリから返されたドキュメントをカウントする

count = collection.count_documents({ "<field name>": "<value>" })
print(count)
count = await collection.count_documents({ "<field name>": "<value>" })
print(count)

count_documents()メソッドの詳細については、「正確なカウントの取得」ガイドを参照してください。

推定ドキュメント数

count = collection.estimated_document_count()
print(count)
count = await collection.estimated_document_count()
print(count)

estimated_document_count()メソッドの詳細については、「推定カウントの取得」ガイドを参照してください。

Retrieve Distinct Values

results = collection.distinct("<field name>")
for document in results:
    print(document)
results = await collection.distinct("<field name>")
for document in results:
    print(document)

distinct()メソッドの詳細については、「個別のフィールド値の取得 」ガイドを参照してください。

データの変更を監視

with collection.watch() as stream:
    for change in stream:
        print(change)
async with await collection.watch() as stream:
    async for change in stream:
        print(change)

watch() メソッドの詳細については、Change Streams によるデータの監視 ガイドを参照してください。

戻る
ドキュメントの挿入
次へ
クエリを指定する
このページを評価

項目一覧