Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

PyMongo возвращает None, даже когда БД показывает данные

Я пытаюсь создать простой блог, в котором я пытаюсь вставлять и извлекать данные из базы данных. Вставка данных работает нормально, но выборка данных, как с .find(), так и с .find_one(), возвращает None, даже если один и тот же оператор, выполняемый в оболочке, работает.

Я пытаюсь получить данные из трех файлов со следующей серией кодов.

база данных.py

@staticmethod
def fetchdata(collection):
    Database.DATABASE[collection].find_one()

post.py

@staticmethod
def fetch_from_db():
    return Database.fetchdata('posts')

app.py

Database.initalise()
testPost = Post.fetch_from_db()
print(testPost)
python mongodb pymongo
01.08.2017

  • Вы ничего не возвращаете из fetchdata 01.08.2017
  • Вы выбрасываете документ, возвращенный find_one(). Вернуть нужно так: return Database.DATABASE[collection].find_one() 01.08.2017
  • @S.M.Styvane Спасибо. Мой код работает! 02.08.2017
  • @ user602525 Спасибо, помогло. 02.08.2017

Ответы:


1

Вам не хватает оператора return в функции fetchdata. это должно быть похоже

@staticmethod
def fetchdata(collection):
    return Database.DATABASE[collection].find_one()

поскольку он ничего не возвращал, fetch_from_db не получал никаких данных, поэтому в качестве вывода выдавался None.

04.02.2018

2

Это хорошо документированный вопрос, пример кода:

>>> from pymongo import MongoClient
>>> c = MongoClient()
>>> c.test_db.test_col.find_one()
{u'test': u'document', u'x': 1, u'_id': ObjectId('5980a8fd168186e9fb46c638'), u'other': u'value'}

ИЗМЕНИТЬ:

или вы можете написать это так, если хотите:

>>> c = MongoClient()
>>> db = c.test_db
>>> col = db.test_col
>>> col.find_one()
{u'test': u'document', u'x': 1, u'_id': ObjectId('5980a8fd168186e9fb46c638'), u'other': u'value'}

документация

01.08.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..