Mongo与Mysql以及sql server都是提供命令行检索方式的。那么问题来了，我们为什么还要使用Python去连接、访问以及操作这些数据库呢？
原因有很多，其中较为重要的一点是python是检索并连接数据库（诸如，Mongo/Mysql/Sql server等）与外部文件系统（诸如，csv/excel/json/txt等）的桥梁。
1.连接数据库
使用起来简单方便，使用的是python中的MongoClient包。如果你机器上没有安装，就使用pip install MongoClient安装一下。
给出数据库存储机器的ip，端口号。MongoDB默认的端口号是27017。
这里访问数据库data，可以直接在连接的时候通过方括号访问。
其实，你只要会python，只要连上了数据库，根本无需知道MongoDB自带的一些查询命令就可以轻松使用该数据库。只要这句:
for item in db.get_collection('concise').find():
这条语句是是无条件查询并返回mongodb中的concise这个collection内所有的记录。这个返回值是以字典的形式return的，接下来的许多操作，本质上都是python操作字典这个数据结构。
import pandas as pd
import re
from pymongo import MongoClient
db = MongoClient('192.168.112.167',27017)['data']
data = []
for item in db.get_collection('concise').find():
new = {}
aimed_Tag = set()
for keyword in keywords:
pattern = re.compile('.*'+keyword+'.*')
if 'desc' in item and pattern.match(str(item['desc'])) is not None:
aimed_Tag.add(keyword)
elif 'tagset' in item and pattern.match(str(item['tagset'])) is not None:
aimed_Tag.add(keyword)
if len(aimed_Tag) > 0:
new['_id'] = str(item['_id'])
new['aimed_Tag'] = aimed_Tag
data.append(new)
print(len(data))
2.正则表达式进行模糊匹配
正则表达式本身功能非常强大，也不是几句话，几次实践就能全部了解的。结合工作中常用到的功能给大家简单举个例子。
比如我们的诉求是找出包含了一下关键词的记录，并打印命中的关键词。做法是
（1）构建一个正则模式pattern，这个模式的含义是中间是关键词组，不管两边是什么东西，都算是命中。
（2）用这个模式pattern去匹配字符串。可以想象一排抽屉摆在那里，你手里拿着一串钥匙（类比pattern）一个一个去试开，只要开开一个就算成功。
keywords = ['正义','民族','英雄','科学发展']
for keyword in keywords:
pattern = re.compile('.*'+keyword+'.*')
if pattern.match(str(item['desc'])) is not None:
print(keyword)
else:
continue
今天冬至了。晚上天儿真冷。
周五，下班回家。
2017/12/22
👏👏👏再看看我们以前的文章😃😃😃
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