PyMongo入門

MIKIO KUBO

July 10, 2025

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1. PyMongo 入門 Python からMongoDB を自由自在に操る 1

2. PyMongo ってなに？ Python からMongoDB を操作するための公式ドライバーです。 公式ドライバーとは？ MongoDBの開発元が自ら開発・メンテナンスしています。 信頼性・安定性・安全性が高い！ 最新のMongoDB機能にすぐ対応します。 何ができるの？

   Pythonのコードから、MongoDBへの接続、データの追加・検索・更新・削除などができます。 2

3. なぜPyMongo を選ぶの？ 圧倒的な信頼性 公式サポートなので、長期的に安心して使えます。 豊富なドキュメントと活発なコミュニティがあります。 優れた多用途性 Webアプリ、データ分析、バッチ処理など、どんなPythonプロジェクトでも活躍します。 データサイエンスとの連携 人気のデータ分析ライブラリ pandas

   と相性抜群です。 MongoDBのデータを簡単に分析・機械学習のワークフローに組み込めます。 3

4. はじめの一歩：導入と接続 PyMongoを使い始めるのはとても簡単です。 インストール ターミナルでこのコマンドを実行するだけ！ pip install pymongo MongoDB への接続 MongoClient

   を使ってデータベースに接続します。 from pymongo import MongoClient # MongoDB URI形式での接続が推奨されています client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/") # 接続を確認 (サーバー情報を表示して成功を確認) print(client.server_info()) Point: localhost:27017 は、自分のPCにインストールしたMongoDBの基本的な接続先です。 4

5. 接続の【最重要】ポイント ① プロセスごとに MongoClient のインスタンスは一度だけ作成してください。 良い例 # アプリケーション起動時に一度だけ作成 client =

   MongoClient() def handle_request(): # 作成済みのclientインスタンスを何度も使い回す db = client.testdb # ... 悪い例 def handle_request(): # リクエストのたびに新しい接続を作るのは非常に非効率！ client = MongoClient() # ... 理由: MongoClient は内部で効率的な 接続プール（接続の使い回し機能）を賢く管理してくれているから 5

6. 接続の【最重要】ポイント ② プログラムを" 分身" させるときは要注意！ プログラムは、処理を高速化するために自分自身のコピー（ 分身）を作って、複数の作業を同時に行うこと があります。（これを マルチプロセスと呼びます） しかし、PyMongo

   の接続情報は、この" 分身" にうまく引き継げません。 親が持っていた接続情報を分身がそのまま使うと、内部でロックがかち合ってしまい、プログラム全体が動 かなくなる（ デッドロック）危険があります。 解決策 分身（子プロセス）が生まれたら、その中で改めて新しい接続( MongoClient ) を作りましょう。 import pymongo import multiprocessing def worker_function(): # 分身したプロセスの中で、新しく接続を作成するのが安全！ client = pymongo.MongoClient() db = client.mydb print(f"分身 {multiprocessing.current_process().name} が接続しました。") # ... データベース操作 ... 6

7. データの入れ物：DB とコレクション MongoDBは データベース > コレクション > ドキュメント という階層構造になっています。 コレクション:

   リレーショナルデータベース(RDB)の「テーブル」に似た、ドキュメントのグループ。 ドキュメント: RDBの「行」に似た、JSON形式のデータ一つひとつ。 DB とコレクションの選び方 # 1. データベースを選択 (なければ後で自動作成されます) db = client.blog_database # 2. コレクションを選択 (こちらもなければ自動作成されます) posts_collection = db.posts レイジーな作成: 実際にデータベースやコレクションが作られるのは、 最初のデータ（ドキュメント）が 挿入されたときです。事前の準備は不要です。 7

8. 基本のキ：データの操作 (CRUD) データの Create(作成), Read(読込), Update(更新), Delete(削除) を見ていきましょう。 8

9. Create ( ドキュメントの作成) 1 件作成: insert_one() まとめて作成: insert_many() import datetime

   # 作成するデータ (Pythonの辞書) post = { "author": "Mike", "text": "My first blog post!", "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"], "date": datetime.datetime.now(tz=datetime.timezone.utc) } # 1件作成し、割り振られたIDを取得 result = posts_collection.insert_one(post) print(f"作成されたドキュメントのID: {result.inserted_id}") 9

10. Read ( ドキュメントの検索) 1 件検索: find_one() (見つからなければ None を返します) 複数件検索:

    find() (結果を一つずつ取り出せるカーソルを返します) import pprint # 1件検索 (条件に合う最初のデータ) mike_post = posts_collection.find_one({"author": "Mike"}) pprint.pprint(mike_post) # 複数件検索 (条件に合う全てのデータ) # 'price'が10以下のデザートを検索 for dessert in db.desserts.find({'price': {'$lte': 10}}): pprint.pprint(dessert) find() の結果は for ループで簡単に処理できます。 10

11. 検索を極める ( オプション活用) プロジェクション (Projection) 必要な項目だけを指定して、データ取得を効率化します。 { '表示したい項目名': 1, '非表示にしたい項目名':

    0 } # 'name'と'price'だけ取得 (_idは自動で表示されるので明示的に除外) query = {} # 全てのドキュメントが対象 projection = {'_id': 0, 'name': 1, 'price': 1} for dessert in db.desserts.find(query, projection): pprint.pprint(dessert) # {'name': 'pumpkin pie', 'price': 15} のような形式で出力されます ソート (Sort) sort() メソッドで結果を並び替えます。 (1: 昇順, -1: 降順) # 名前で降順にソート for student in db.grades.find().sort('name', -1): pprint.pprint(student) 11

12. Update ( ドキュメントの更新) 1 件更新: update_one() まとめて更新: update_many() 更新には $set

    (値を上書き) や $inc (数値を増減) などの 更新演算子を使います。 # 'author'が"Mike"の投稿の'text'を更新 query = {"author": "Mike"} new_values = {"$set": {"text": "A new version of my post."}} posts_collection.update_one(query, new_values) # 全ての商品（ドキュメント）の価格を5増やす query = {} update_op = {"$inc": {"price": 5}} db.desserts.update_many(query, update_op) 12

13. Delete ( ドキュメントの削除) 1 件削除: delete_one() まとめて削除: delete_many() # 'author'が"Mike"の投稿を1件削除

    result = posts_collection.delete_one({"author": "Mike"}) print(f"削除された件数: {result.deleted_count}") # 'price'が10以下のデザートを全て削除 result = db.desserts.delete_many({"price": {"$lte": 10}}) print(f"削除された件数: {result.deleted_count}") 13

14. 後片付け：DB とコレクションの削除 注意：この操作は元に戻せません！実行は慎重に！ コレクションの削除 コレクションオブジェクトの drop() メソッドを呼び出します。 # 'desserts' コレクションを丸ごと削除

    db.desserts.drop() print("コレクション 'desserts' が削除されました。") データベースの削除 MongoClientインスタンスの drop_database() メソッドを呼び出します。 # 'blog_database' データベースを丸ごと削除 client.drop_database('blog_database') print("データベース 'blog_database' が削除されました。") 14

15. 転ばぬ先の杖：エラー処理 安定したアプリケーションには、適切なエラー処理が不可欠です。 try...except 文でPyMongoの様々なエラーを捕まえましょう。 from pymongo.errors import PyMongoError, ConnectionFailure, DuplicateKeyError

    try: # 接続テスト client = MongoClient('localhost', 27017, serverSelectionTimeoutMS=2000) client.admin.command('ping') except ConnectionFailure as e: print(f"接続に失敗しました: {e}") except DuplicateKeyError as e: print(f"キーが重複しています（同じIDのデータを挿入しようとしました）: {e}") except PyMongoError as e: print(f"MongoDBの予期せぬエラーが発生しました: {e}") finally: if 'client' in locals() and client: client.close() # 最後に必ず接続を閉じる 15

16. 安全に使うために：セキュリティとベストプラクティス 接続は使い回す: 最も重要！(再掲) タイムアウトを設定する: ネットワークが不安定な時に備え、適切なタイムアウト値を設定しましょう。 認証情報を安全に管理する: パスワードなどをコードに直接書かず、環境変数などを使って安全に管理し ましょう。 通信を暗号化する(TLS/SSL): 本番環境では、通信内容の盗聴や改ざんを防ぐために

    tls=True オプション を使いましょう。 # 通信を暗号化して接続 client = MongoClient( 'mongodb://<user>:<password>@host:port/', tls=True, tlsCAFile='/path/to/ca.pem' # 認証局の証明書 ) 16

17. まとめ PyMongoは、PythonでMongoDBを操作するための 公式で信頼性の高いドライバーです。 MongoClient で接続し、DBとコレクションを選択します。 insert , find , update

    , delete 系のメソッドで直感的なCRUD 操作ができます。 より良いコードのためのポイント: MongoClient のインスタンスは 使い回す。 プログラムを 分身（マルチプロセス化）させるときは、分身の中で新しく接続する。 try-except で エラーを適切に処理する。 本番環境では セキュリティを強く意識する。 17

18. 次のステップへ お疲れ様でした！これでPyMongoの基本はマスターです。 さらに深く学ぶには、こんなトピックがあります: 集計パイプライン (Aggregation): より複雑なデータ集計 インデックス (Indexing): 検索の高速化 GridFS:

    動画などの大きなファイルの保存 PyMongo 公式ドキュメントが最良の学習リソースです。 ぜひ参照して、MongoDBの世界をさらに探求してください！ Happy Coding! 18