一、如何在Python中使用MongoDB数据库。
在Python中使用MongoDB的方法，其实和我们平时使用EXCEL的方法相类似。当使用EXCEL时会经历以下步骤：①对EXCEL进行命名；②在EXCEL中增加sheet工作簿；③输入数据；④对数据进行分析，以表格、图像等方式展现数据。
类似的，在使用MongoDB时也同样会经历相似的四步：①给数据库命名；②在文件下创建表单；③将数据放入数据库中；④展示数据库中的数据。
在进行以上的步骤之前，还需要完成两个准备工作：
1)要想使用MongoDB同样需要先引入第三方库，和引入Request的方法一样，首现输入：import pymongo
2)与MongoDB客户端进行连接，输入：client = pymongo.MongoClient('localhost',27017)，其中localhost表示是在本地创建创建数据库，27017表示本地端口（如果将MongoDB部署在网络环境中，端口会有所改变）。
1.给数据库命名
输入的代码为：A1= client['A2']，其中A1为在Python中的变量名称，A2为对应放入MongoDB数据库中的名称，为了便于管理，通常将两者取同样的名称。如要爬取knewone的数据，可以将数据库命名为knewone，代码写为：knewone = client['knewone']。
2.在文件下创建表单
输入的代码为：B1= A1['B2']，这段代码可以理解为在刚才创建的文件下创建表单。其中B1为Python中的变量名称，B2为刚才创建文件的表单名称。同样的道理，为了方便，B1和B2的名称最好相同。为了与EXCEL进行类比，在写代码的过程中获得熟悉感，可以将代码写为sheet1 = knewone['sheet1']。
3.将数据放入数据库中
输入的代码为：B1.insert_one(data)，其中B1为创建的表单，data为我们抓取的数据，insert() 函数用于将指定对象插入列表的指定位置。
insert()方法语法：list.insert(index, obj)
index -- 对象obj 需要插入的索引位置。
obj -- 要插入列表中的对象。
4.展示数据库中的数据
在之前Python学习笔记5中，已经安装了mongo插件，这个插件就是帮助我们直观地去观察所存储的数据。
就如使用EXCEL一样，我们通常会去筛选我们需要的数据和信息，在MongoDB中，常用的条件操作符有：
$gt： (>) 大于 -
$lt ：(<) 小于 -
$gte ：(>=) 大于等于 -
$lte ：(<= ) 小于等于 -
lt表示less than
，gt表示greater than，e表示equal，n表示not。
通过以上条件操作符，便可从众多数据中筛选出我们所需要的信息。
二、实战
存储学习笔记3中所爬取的小猪短租相关数据，并从中筛选出价格小于等于300的数据。
1.导入pymongo第三方库
2.给数据库命名并创建表单
创建一个名字为xiaozhu_bj的数据库，并在数据库中创建一个名字为sheet1的表单。
3.插入数据
将抓取的data数据存入sheet1中。
在Pycharm右侧的Mongo Explorer中，选择xiaozhu_bj数据库中的sheet1表单，便能查看所有存储数据。
存入数据库中的数据如下：
4.筛选出价格小于等于300的数据
利用for循环，筛选出价格≤300的数据。
如果输出的数据为空的情况，原因是在之前爬取数据时，没有定义价格的数据类型，需要将价格数据定义为整数后，才能进行大小判定。
最终筛选出的数据结果如下：
完整代码如下：
总结：
1.在Python中使用MongoDB数据库，就犹如我们平常使用EXCEL，通常需要经历数据库命名、创建表单、数据存储、数据展示4步；
2.MongoDB中常见的条件操作符有：$gt(>) 、$lt ：(<) 、$gte ：(>=) 、$lte ：(<= ) ；
3.需要注意的坑：在筛选数据时，需要先将爬取的数据定义为整数后，才能进行大小判定。
