# 项目描述
一个非常优雅的 MongoDB ORM 。
# 作者
[江南雨上](mailto:lcctoor@outlook.com)
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# Bug提交、功能提议
您可以通过 [Github-Issues](https://github.com/lcctoor/arts/issues)、[微信](https://lcctoor.github.io/arts/arts/ip_static/WeChatQRC.jpg) 与我联系。
# 安装
```
pip install coolmongo
```
# 教程 ([查看美化版](https://lcctoor.github.io/arts/arts/coolmongo) 👈)
本文将以最简洁的方式向你介绍核心知识，而不会让你被繁琐的术语所淹没。
## 导入
```python
from pymongo import MongoClient
from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
from coolmongo import ORM, mc, mf, mo
```
## 创建 ORM
```python
class ORM_2(ORM):
def mkconn(self): # 定义同步连接器
return MongoClient(host='localhost', port=27017)
async def amkconn(self): # 定义异步连接器
return AsyncIOMotorClient(host='localhost', port=27017)
orm = ORM_2() # 账户ORM
db = orm['泉州市'] # 库ORM
sheet = db['希望小学'] # 表ORM
```
## 增、删、改、查
【增、删、改、查】的同步方法名称分别为：insert、delete、update、find 。
对应的异步方法名称为各同步方法名前加 `a` ，即：ainsert、adelete、aupdate、afind 。
### 示例
```python
line1 = {'姓名':'小一', '年龄':11, '幸运数字':[1, 2, 3], '成绩':{'语文':81, '数学':82}}
line2 = {'姓名':'小二', '年龄':12, '幸运数字':[2, 3, 4], '成绩':{'语文':82, '数学':83}}
line3 = {'姓名':'小三', '年龄':13, '幸运数字':[3, 4, 5], '成绩':{'语文':83, '数学':84}}
line4 = {'姓名':'小四', '年龄':14, '幸运数字':[4, 5, 6], '成绩':{'语文':84, '数学':85}}
line5 = {'姓名':'小五', '年龄':15, '幸运数字':[5, 6, 7], '成绩':{'语文':85, '数学':86}}
line6 = {'姓名':'小六', '年龄':16, '幸运数字':[6, 7, 8], '成绩':{'语文':86, '数学':87}}
```
| | 同步方式 | 异步方式 |
| :---------: | ----------------------------- | -------------------------------------------------------- |
| 增（1 条） | sheet.insert( line1 ) | **await** sheet.**a**insert( line2 ) |
| 增（批量） | sheet.insert( line3, line4 ) | **await** sheet.**a**insert( line5, line6 ) |
| 删 | sheet.delete( ) | **await** sheet.**a**delete( ) |
| 改 | sheet.update( {'年龄': 100} ) | **await** sheet.**a**update( {'年龄': 200} ) |
| 查 | sheet.find( ) | **await** sheet.**a**find( ) |
#### 查看分配到的主键：
方法1：添加数据成功后，line1~line6 已各自多了一个叫‘_id’的键，该键的值即分配到的主键。
方法2：
```python
r1 = sheet.insert( line1 )
r2 = sheet.insert( line3, line4 )
r1.inserted_id
r2.inserted_ids
```
## 注：下文中所有示例都同时支持同步方式和异步方式，将同步示例中的 insert、delete、update、find 替换为 ainsert、adelete、aupdate、afind 即为异步方式，当然，须加上 await 前缀。
## 条件筛选
### 示例一：理解条件筛选的基本范式
筛选【年龄>13，且视力≧4.6，且性别为女】的数据，并进行增删改查：
**查询**：`sheet[mc.年龄 > 13][mc.视力 >= 4.6][mc.性别 == '女'].find( )`
**修改**：`sheet[mc.年龄 > 13][mc.视力 >= 4.6][mc.性别 == '女'].update( {'年级':'初一', '爱好':'画画,跳绳'} )`
**删除**：`sheet[mc.年龄 > 13][mc.视力 >= 4.6][mc.性别 == '女'].delete( )`
### 筛选操作清单
| **代码** | 解释 |
| -------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------- |
| mc.年龄 > 10 | 大于 |
| mc.年龄 >= 10 | 大于或等于 |
| mc.年龄 < 10 | 小于 |
| mc.年龄 <= 10 | 小于或等于 |
| mc.年龄 == 10 | 等于 |
| mc.年龄 != 10 | 不等于 |
| mc.年级 == mf.isin( '初三', '高二' ) | 若字段值是传入值的成员，则符合 |
| mc.年龄 == mf.notin( 10, 30, 45 ) | 若字段值不是传入值的成员，则符合 |
| mc.爱好 == mf.contain_all( '画画', '足球' ) | 若（列表）字段值包含传入值的所有元素，则符合 |
| mc.爱好 == mf.contain_any( '画画', '足球' ) | 若（列表）字段值包含传入值的至少1个元素，则符合 |
| mc.爱好 == mf.contain_none( '画画', '足球' ) | 若（列表）字段值不包含传入值的任何元素，则符合 |
| mc.姓名 == mf.re( '小' ) | 正则匹配 |
| `[mc.年龄 > 3][mc.年龄 < 100]` | 交集（方式一） |
| [ (mc.年龄 > 3) & (mc.年龄 < 100) ] | 交集（方式二） |
| `[(mc.年龄<30) \| (mc.年龄>30) \| (mc.年龄==30) \| (mc.年龄==None)]` | 并集 |
| [ (mc.年龄 > 3) - (mc.年龄 > 100) ] | 差集 |
| [ ~(mc.年龄 > 100) ] | 补集 |
注：
1、isin、notin 用于判断（普通）字段的值是否传入值的成员，针对普通字段。
2、contain_any、contain_none 用于判断传入值是否（列表）字段的值的成员，针对列表字段。
3、isin、notin、contain_all、contain_any、contain_none 的传入值都不必是同类型的数据，以 isin 为例：可以这样使用：mc.tag == mf.isin( 3, 3.5, '学生', None )，传入值含有 int、float、str、NoneType 等多种类型。
4、成员运算符未传入任何值时的处理方式：
| **代码** | **处理方式** |
| ----------------------------- | ------------------ |
| mc.年级 == mf.isin( ) | 所有数据都 不符合 |
| mc.年级 == mf.notin( ) | 所有数据都 符合 |
| mc.爱好 == mf.contain_all( ) | 所有数据都 符合 |
| mc.爱好 == mf.contain_any( ) | 所有数据都 不符合 |
| mc.爱好 == mf.contain_none( ) | 所有数据都 符合 |
5、四种集合运算可以相互嵌套，且可以无限嵌套。
### 示例二：理解并集、交集、补集的使用
筛选【年龄>13或视力≧4.6、且姓名含有‘小’、且年龄不高于15】的数据：
**查询**：`sheet[(mc.年龄>13) | (mc.视力>=4.6)][mc.姓名 == mf.re('小')][~(mc.年龄>15)].find( )`
**修改**：`sheet[(mc.年龄>13) | (mc.视力>=4.6)][mc.姓名 == mf.re('小')][~(mc.年龄>15)].update( {'年级':'初三'} )`
**删除**：`sheet[(mc.年龄>13) | (mc.视力>=4.6)][mc.姓名 == mf.re('小')][~(mc.年龄>15)].delete( )`
### 根据子元素过滤
可使用 mc.xxx.xxx.xxx... 的形式来表示子孙元素。
查询【语文成绩>80】的数据：
```python
sheet[mc.成绩.语文 > 80].find()
```
## 特殊字段名的表示方法
MongoDB 支持各种特殊的字段名，如：数字、符号、emoji 表情，这些字符在 Python 中不是合法变量名，因此使用 mc.1、mc.+ 等格式会报错，可用 mc['1']、mc['+']、mc['👈'] 这种格式代替。
## 切片
1、切片格式为 [start: stop: step] ，start 表示从哪条开始，stop 表示到哪条停止，step 表示步长。
2、start 和 stop
* 当为正值时，表示正序第 x 条，例如：1 表示第 1 条、2 表示第 2 条。
* 当为负值时，表示倒数第 x 条，例如：-1 表示倒数第 1 条、-2 表示倒数第 2 条。
* 不可为 0 。
3、step
* 须为正整数。
* 当 step >= 2 时表示间隔式切片。
* 当 step = 1 时可省略 `: step` ，即：[start: stop] 等价于 [start: stop: 1] 。
### 示例
```python
sheet[过滤器]...[过滤器][:].find() # 查询符合条件的全部数据
sheet[过滤器]...[过滤器][:].delete() # 删除符合条件的全部数据
sheet[过滤器]...[过滤器][:].update({'年级':'初一'}) # 修改符合条件的全部数据
sheet[过滤器]...[过滤器][1].find() # 查询符合条件的第1条
sheet[过滤器]...[过滤器][1].delete() # 删除符合条件的第1条
sheet[过滤器]...[过滤器][1].update({'年级':'初一'}) # 修改符合条件的第1条
sheet[过滤器]...[过滤器][3:7].find() # 查询符合条件的第3~7条
sheet[过滤器]...[过滤器][3:7].delete() # 删除符合条件的第3~7条
sheet[过滤器]...[过滤器][3:7].update({'年级':'初一'}) # 修改符合条件的第3~7条
sheet[过滤器]...[过滤器][3:7:2].find() # 查询符合条件的第3、5、7条
sheet[过滤器]...[过滤器][3:7:2].delete() # 删除符合条件的第3、5、7条
sheet[过滤器]...[过滤器][3:7:2].update({'年级':'初一'}) # 修改符合条件的第3、5、7条
```
值得注意的地方： [3: 8: 2] 操作第 3、5、7 条，而 [8: 3: 2] 操作第 8、6、4 条。
更多示例：
```python
[:] # 所有数据
[1:-1] # 所有数据
[-1:1] # 所有数据（逆序）
[1:] # 所有数据
[:1000] # 第1条 ~ 第1000条
[:-1000] # 第1条 ~ 倒数第1000条
[100:200] # 第100条 ~ 第200条
[200:100] # 第200条 ~ 第100条
[-300:-2] # 倒数第300条 ~ 倒数第2条
[50:-2] # 第50条 ~ 倒数第2条
[250:] # 第250条 ~ 最后1条
[-250:] # 倒数第250条 ~ 最后1条
[1] # 第1条
[-1] # 最后1条
[::3] # 以3为间距, 间隔操作所有数据
[100:200:4] # 以4为间距, 间隔操作第100条 ~ 第200条
```
## 字段提示
变量 mc 无字段提示功能，输入‘mc.’后，编辑器不会提示可选字段。
为了获得字段提示功能，可自建一个‘mc2’：
```python
class mc2(mc):
姓名 = 年龄 = 幸运数字 = None
class 成绩:
语文 = 数学 = None
sheet[mc.姓名 == '小王'][mc2.年龄 > 10].find()
sheet[mc.姓名 == '小王'][mc2.成绩.语文 > 80].find()
```
注：
1、mc2 与 mc 用法完全一致，可混用。
2、mc2 设置字段提示后，仅具备提示效果，而不产生任何实际约束。
## 排序
对所有年龄>12的数据，优先按年龄降序，其次按姓名升序，排序后返回第 2\~4 条数据：
```python
sheet[mc.年级=='高一'].order(年龄=False, 姓名=True)[2:4].find()
```
有趣的，以下两行代码的返回结果相同：
```python
sheet[mc.年级=='高一'].order(年龄=True)[1:-1].find()
sheet[mc.年级=='高一'].order(年龄=False)[-1:1].find()
```
解释：order(年龄=False) 表示按年龄降序，[-1:1]表示逆序切片，产生了类似‘负负得正’的效果。
注：
1、筛选器、切片器、排序器、限定字段器的位置可任意，位置不影响其效果。当然，它们都应该在 sheet 之后，且在 find/update/delete 之前。
2、可反复排序，find/update/delete 时是根据最后1次指定的顺序提取数据。以下代码最终是按年龄降序后提取数据：
```python
sheet.order(年龄=True, 姓名=False).order(年龄=False).find()
```
3、若想取消排序，则再次调用order方法，但不传入任何值。
```python
sheet.order(年龄=True, 姓名=False).order().find()
```
## 限定字段
只返回姓名、年龄这2个字段：
```python
sheet[mc.年级=='高一']['姓名','年龄'].find()
```
注：
1、限定字段只对 find 有作用，对 update/delete 无作用但不会报错。
2、筛选器、切片器、排序器、限定字段器的位置可任意，位置不影响其效果。当然，它们都应该在 sheet 之后，且在 find/update/delete 之前。
3、可反复限定字段，查询时是根据最后一次指定的字段提取数据。以下代码返回结果中只有‘年龄’字段：
```python
sheet[mc.年级=='高一']['姓名']['年龄'].find()
```
4、若想恢复提取全部字段，则限定字段为 `None` ，`None` 即代表“全部字段”。
```python
sheet[mc.年级=='高一']['姓名'][None].find()
```
## 统计 与 删库删表
| | 同步方式 | 异步方式 |
| ---------------------- | --------------------------- | ------------------------------------------------------ |
| 统计库的数量 | orm.len( ) | **await** orm.**a**len( ) |
| 统计表的数量 | db.len( ) | **await** db.**a**len( ) |
| 统计行的数量 | sheet.len( ) | **await** sheet.**a**len( ) |
| 统计符合条件的行的数量 | sheet[ mc.age > 8 ].len( ) | **await** sheet[ mc.age > 8 ].**a**len( ) |
| 获取库名清单 | orm.get_db_names( ) | **await** orm.**a**get_db_names( ) |
| 获取表名清单 | db.get_sheet_names( ) | **await** db.**a**get_sheet_names( ) |
| 删除某个库 | db.delete_db( ) | **await** db.**a**delete_db( ) |
| 删除某张表 | sheet.delete_sheet( ) | **await** sheet.**a**delete_sheet( ) |
## 迭代所有 库ORM 和 表ORM
```python
# 同步方式迭代
for db in orm:
for sheet in db:
print(sheet.sheet_name)
# 异步方式迭代
async for db in orm:
async for sheet in db:
print(sheet.sheet_name)
```
## 特殊操作
### 示例：自增
由于新年到了，令所有学生的年龄增加 1 岁：
```python
sheet.update( {'年龄': mo.inc( 1 )} )
```
### 特殊操作清单：
| **语法** | **含义** |
| --------------------- | -------------------------------------------------- |
| mo.inc( 1.5 ) | 自增 1.5 |
| mo.inc( -1.5 ) | 自减 1.5 |
| mo.add( 1, 2, 3 ) | 向列表字段添加元素，仅当被添加的元素不存在时才添加 |
| mo.push( 1, 2, 3 ) | 向列表字段添加元素，无论被添加的元素是否存在都添加 |
| mo.pull( 15 ) | 从列表字段删除 1 个等于 15 的值 |
| mo.popfirst | 从列表字段删除第 1 个元素 |
| mo.poplast | 从列表字段删除最后 1 个元素 |
| mo.rename( '新名称' ) | 重命名字段 |
| mo.unset | 删除字段 |
| mo.delete | 删除字段（与 mo.unset 等价） |
示例：
```python
sheet[mc.姓名=='小六'].update({
'姓名': 'xiaoliu', # 修改为‘xiaoliu’
'年龄': mo.inc(6), # 自增6
'幸运数字': mo.push(666), # 添加666
'视力': mo.rename('眼力'), # 字段名改为‘眼力’
'籍贯': mo.delete, # 删除此字段
'成绩.语文': 60, # 改为60分
'成绩.数学': mo.inc(-6) # 减6分
})
```
Raw data
{
"_id": null,
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"name": "coolmongo",
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"requires_python": null,
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"keywords": "mongodb,pymongo,motor,orm,coolmongo",
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\u589e\u3001\u5220\u3001\u6539\u3001\u67e5\n\n\u3010\u589e\u3001\u5220\u3001\u6539\u3001\u67e5\u3011\u7684\u540c\u6b65\u65b9\u6cd5\u540d\u79f0\u5206\u522b\u4e3a\uff1ainsert\u3001delete\u3001update\u3001find \u3002\n\n\u5bf9\u5e94\u7684\u5f02\u6b65\u65b9\u6cd5\u540d\u79f0\u4e3a\u5404\u540c\u6b65\u65b9\u6cd5\u540d\u524d\u52a0 `a` \uff0c\u5373\uff1aainsert\u3001adelete\u3001aupdate\u3001afind \u3002\n\n### \u793a\u4f8b\n\n```python\nline1 = {'\u59d3\u540d':'\u5c0f\u4e00', '\u5e74\u9f84':11, '\u5e78\u8fd0\u6570\u5b57':[1, 2, 3], '\u6210\u7ee9':{'\u8bed\u6587':81, '\u6570\u5b66':82}}\nline2 = {'\u59d3\u540d':'\u5c0f\u4e8c', '\u5e74\u9f84':12, '\u5e78\u8fd0\u6570\u5b57':[2, 3, 4], '\u6210\u7ee9':{'\u8bed\u6587':82, '\u6570\u5b66':83}}\nline3 = {'\u59d3\u540d':'\u5c0f\u4e09', '\u5e74\u9f84':13, '\u5e78\u8fd0\u6570\u5b57':[3, 4, 5], '\u6210\u7ee9':{'\u8bed\u6587':83, '\u6570\u5b66':84}}\nline4 = {'\u59d3\u540d':'\u5c0f\u56db', '\u5e74\u9f84':14, '\u5e78\u8fd0\u6570\u5b57':[4, 5, 6], '\u6210\u7ee9':{'\u8bed\u6587':84, '\u6570\u5b66':85}}\nline5 = {'\u59d3\u540d':'\u5c0f\u4e94', '\u5e74\u9f84':15, '\u5e78\u8fd0\u6570\u5b57':[5, 6, 7], '\u6210\u7ee9':{'\u8bed\u6587':85, '\u6570\u5b66':86}}\nline6 = {'\u59d3\u540d':'\u5c0f\u516d', '\u5e74\u9f84':16, '\u5e78\u8fd0\u6570\u5b57':[6, 7, 8], '\u6210\u7ee9':{'\u8bed\u6587':86, '\u6570\u5b66':87}}\n```\n\n| | \u540c\u6b65\u65b9\u5f0f | \u5f02\u6b65\u65b9\u5f0f |\n| :---------: | ----------------------------- | -------------------------------------------------------- |\n| \u589e\uff081\u00a0\u6761\uff09 | sheet.insert( line1 ) | **await** sheet.**a**insert( line2 ) |\n| \u589e\uff08\u6279\u91cf\uff09 | sheet.insert( line3, line4 ) | **await** sheet.**a**insert( line5, line6 ) |\n| \u5220 | sheet.delete( ) | **await** sheet.**a**delete( ) |\n| \u6539 | sheet.update( {'\u5e74\u9f84': 100} ) | **await** sheet.**a**update( {'\u5e74\u9f84': 200} ) |\n| \u67e5 | sheet.find( ) | **await** sheet.**a**find( ) |\n\n#### \u67e5\u770b\u5206\u914d\u5230\u7684\u4e3b\u952e\uff1a\n\n\u65b9\u6cd51\uff1a\u6dfb\u52a0\u6570\u636e\u6210\u529f\u540e\uff0cline1~line6 \u5df2\u5404\u81ea\u591a\u4e86\u4e00\u4e2a\u53eb\u2018_id\u2019\u7684\u952e\uff0c\u8be5\u952e\u7684\u503c\u5373\u5206\u914d\u5230\u7684\u4e3b\u952e\u3002\n\n\u65b9\u6cd52\uff1a\n\n```python\nr1 = sheet.insert( line1 )\nr2 = sheet.insert( line3, line4 )\n\nr1.inserted_id\nr2.inserted_ids\n```\n\n## \u6ce8\uff1a\u4e0b\u6587\u4e2d\u6240\u6709\u793a\u4f8b\u90fd\u540c\u65f6\u652f\u6301\u540c\u6b65\u65b9\u5f0f\u548c\u5f02\u6b65\u65b9\u5f0f\uff0c\u5c06\u540c\u6b65\u793a\u4f8b\u4e2d\u7684 insert\u3001delete\u3001update\u3001find \u66ff\u6362\u4e3a ainsert\u3001adelete\u3001aupdate\u3001afind \u5373\u4e3a\u5f02\u6b65\u65b9\u5f0f\uff0c\u5f53\u7136\uff0c\u987b\u52a0\u4e0a await \u524d\u7f00\u3002\n\n## \u6761\u4ef6\u7b5b\u9009\n\n### \u793a\u4f8b\u4e00\uff1a\u7406\u89e3\u6761\u4ef6\u7b5b\u9009\u7684\u57fa\u672c\u8303\u5f0f\n\n\u7b5b\u9009\u3010\u5e74\u9f84>13\uff0c\u4e14\u89c6\u529b\u22674.6\uff0c\u4e14\u6027\u522b\u4e3a\u5973\u3011\u7684\u6570\u636e\uff0c\u5e76\u8fdb\u884c\u589e\u5220\u6539\u67e5\uff1a\n\n**\u67e5\u8be2**\uff1a`sheet[mc.\u5e74\u9f84 > 13][mc.\u89c6\u529b >= 4.6][mc.\u6027\u522b == '\u5973'].find( )`\n\n**\u4fee\u6539**\uff1a`sheet[mc.\u5e74\u9f84 > 13][mc.\u89c6\u529b >= 4.6][mc.\u6027\u522b == '\u5973'].update( {'\u5e74\u7ea7':'\u521d\u4e00', '\u7231\u597d':'\u753b\u753b,\u8df3\u7ef3'} )`\n\n**\u5220\u9664**\uff1a`sheet[mc.\u5e74\u9f84 > 13][mc.\u89c6\u529b >= 4.6][mc.\u6027\u522b == '\u5973'].delete( )`\n\n### \u7b5b\u9009\u64cd\u4f5c\u6e05\u5355\n\n| **\u4ee3\u7801** | \u89e3\u91ca |\n| -------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------- |\n| mc.\u5e74\u9f84 > 10 | \u5927\u4e8e |\n| mc.\u5e74\u9f84 >= 10 | \u5927\u4e8e\u6216\u7b49\u4e8e |\n| mc.\u5e74\u9f84 < 10 | \u5c0f\u4e8e |\n| mc.\u5e74\u9f84 <= 10 | \u5c0f\u4e8e\u6216\u7b49\u4e8e |\n| mc.\u5e74\u9f84 == 10 | \u7b49\u4e8e |\n| mc.\u5e74\u9f84 != 10 | \u4e0d\u7b49\u4e8e |\n| mc.\u5e74\u7ea7 == mf.isin( '\u521d\u4e09', '\u9ad8\u4e8c' ) | \u82e5\u5b57\u6bb5\u503c\u662f\u4f20\u5165\u503c\u7684\u6210\u5458\uff0c\u5219\u7b26\u5408 |\n| mc.\u5e74\u9f84 == mf.notin( 10, 30, 45 ) | \u82e5\u5b57\u6bb5\u503c\u4e0d\u662f\u4f20\u5165\u503c\u7684\u6210\u5458\uff0c\u5219\u7b26\u5408 |\n| mc.\u7231\u597d == mf.contain_all( '\u753b\u753b', '\u8db3\u7403' ) | \u82e5\uff08\u5217\u8868\uff09\u5b57\u6bb5\u503c\u5305\u542b\u4f20\u5165\u503c\u7684\u6240\u6709\u5143\u7d20\uff0c\u5219\u7b26\u5408 |\n| mc.\u7231\u597d == mf.contain_any( '\u753b\u753b', '\u8db3\u7403' ) | \u82e5\uff08\u5217\u8868\uff09\u5b57\u6bb5\u503c\u5305\u542b\u4f20\u5165\u503c\u7684\u81f3\u5c111\u4e2a\u5143\u7d20\uff0c\u5219\u7b26\u5408 |\n| mc.\u7231\u597d == mf.contain_none( '\u753b\u753b', '\u8db3\u7403' ) | \u82e5\uff08\u5217\u8868\uff09\u5b57\u6bb5\u503c\u4e0d\u5305\u542b\u4f20\u5165\u503c\u7684\u4efb\u4f55\u5143\u7d20\uff0c\u5219\u7b26\u5408 |\n| mc.\u59d3\u540d == mf.re( '\u5c0f' ) | \u6b63\u5219\u5339\u914d |\n| `[mc.\u5e74\u9f84 > 3][mc.\u5e74\u9f84 < 100]` | \u4ea4\u96c6\uff08\u65b9\u5f0f\u4e00\uff09 |\n| [ (mc.\u5e74\u9f84 > 3) & (mc.\u5e74\u9f84 < 100) ] | \u4ea4\u96c6\uff08\u65b9\u5f0f\u4e8c\uff09 |\n| `[(mc.\u5e74\u9f84<30) \\| (mc.\u5e74\u9f84>30) \\| (mc.\u5e74\u9f84==30)\u00a0\\| (mc.\u5e74\u9f84==None)]` | \u5e76\u96c6 |\n| [ (mc.\u5e74\u9f84 > 3) - (mc.\u5e74\u9f84 > 100) ] | \u5dee\u96c6 |\n| [ ~(mc.\u5e74\u9f84 > 100) ] | \u8865\u96c6 |\n\n\u6ce8\uff1a\n\n1\u3001isin\u3001notin \u7528\u4e8e\u5224\u65ad\uff08\u666e\u901a\uff09\u5b57\u6bb5\u7684\u503c\u662f\u5426\u4f20\u5165\u503c\u7684\u6210\u5458\uff0c\u9488\u5bf9\u666e\u901a\u5b57\u6bb5\u3002\n\n2\u3001contain_any\u3001contain_none \u7528\u4e8e\u5224\u65ad\u4f20\u5165\u503c\u662f\u5426\uff08\u5217\u8868\uff09\u5b57\u6bb5\u7684\u503c\u7684\u6210\u5458\uff0c\u9488\u5bf9\u5217\u8868\u5b57\u6bb5\u3002\n\n3\u3001isin\u3001notin\u3001contain_all\u3001contain_any\u3001contain_none \u7684\u4f20\u5165\u503c\u90fd\u4e0d\u5fc5\u662f\u540c\u7c7b\u578b\u7684\u6570\u636e\uff0c\u4ee5 isin \u4e3a\u4f8b\uff1a\u53ef\u4ee5\u8fd9\u6837\u4f7f\u7528\uff1amc.tag == mf.isin( 3, 3.5, '\u5b66\u751f', None )\uff0c\u4f20\u5165\u503c\u542b\u6709 int\u3001float\u3001str\u3001NoneType \u7b49\u591a\u79cd\u7c7b\u578b\u3002\n\n4\u3001\u6210\u5458\u8fd0\u7b97\u7b26\u672a\u4f20\u5165\u4efb\u4f55\u503c\u65f6\u7684\u5904\u7406\u65b9\u5f0f\uff1a\n\n| **\u4ee3\u7801** | **\u5904\u7406\u65b9\u5f0f** |\n| ----------------------------- | ------------------ |\n| mc.\u5e74\u7ea7 == mf.isin( ) | \u6240\u6709\u6570\u636e\u90fd \u4e0d\u7b26\u5408 |\n| mc.\u5e74\u7ea7 == mf.notin( ) | \u6240\u6709\u6570\u636e\u90fd \u7b26\u5408 |\n| mc.\u7231\u597d == mf.contain_all( ) | \u6240\u6709\u6570\u636e\u90fd \u7b26\u5408 |\n| mc.\u7231\u597d == mf.contain_any( ) | \u6240\u6709\u6570\u636e\u90fd \u4e0d\u7b26\u5408 |\n| mc.\u7231\u597d == mf.contain_none( ) | \u6240\u6709\u6570\u636e\u90fd \u7b26\u5408 |\n\n5\u3001\u56db\u79cd\u96c6\u5408\u8fd0\u7b97\u53ef\u4ee5\u76f8\u4e92\u5d4c\u5957\uff0c\u4e14\u53ef\u4ee5\u65e0\u9650\u5d4c\u5957\u3002\n\n### \u793a\u4f8b\u4e8c\uff1a\u7406\u89e3\u5e76\u96c6\u3001\u4ea4\u96c6\u3001\u8865\u96c6\u7684\u4f7f\u7528\n\n\u7b5b\u9009\u3010\u5e74\u9f84>13\u6216\u89c6\u529b\u22674.6\u3001\u4e14\u59d3\u540d\u542b\u6709\u2018\u5c0f\u2019\u3001\u4e14\u5e74\u9f84\u4e0d\u9ad8\u4e8e15\u3011\u7684\u6570\u636e\uff1a\n\n**\u67e5\u8be2**\uff1a`sheet[(mc.\u5e74\u9f84>13) | (mc.\u89c6\u529b>=4.6)][mc.\u59d3\u540d == mf.re('\u5c0f')][~(mc.\u5e74\u9f84>15)].find( )`\n\n**\u4fee\u6539**\uff1a`sheet[(mc.\u5e74\u9f84>13) | (mc.\u89c6\u529b>=4.6)][mc.\u59d3\u540d == mf.re('\u5c0f')][~(mc.\u5e74\u9f84>15)].update( 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\u5207\u7247\n\n1\u3001\u5207\u7247\u683c\u5f0f\u4e3a [start: stop: step] \uff0cstart \u8868\u793a\u4ece\u54ea\u6761\u5f00\u59cb\uff0cstop \u8868\u793a\u5230\u54ea\u6761\u505c\u6b62\uff0cstep \u8868\u793a\u6b65\u957f\u3002\n\n2\u3001start \u548c stop\n\n* \u5f53\u4e3a\u6b63\u503c\u65f6\uff0c\u8868\u793a\u6b63\u5e8f\u7b2c x \u6761\uff0c\u4f8b\u5982\uff1a1 \u8868\u793a\u7b2c 1 \u6761\u30012 \u8868\u793a\u7b2c 2 \u6761\u3002\n* \u5f53\u4e3a\u8d1f\u503c\u65f6\uff0c\u8868\u793a\u5012\u6570\u7b2c x \u6761\uff0c\u4f8b\u5982\uff1a-1 \u8868\u793a\u5012\u6570\u7b2c 1 \u6761\u3001-2 \u8868\u793a\u5012\u6570\u7b2c 2 \u6761\u3002\n* \u4e0d\u53ef\u4e3a 0 \u3002\n\n3\u3001step\n\n* \u987b\u4e3a\u6b63\u6574\u6570\u3002\n* \u5f53 step >= 2 \u65f6\u8868\u793a\u95f4\u9694\u5f0f\u5207\u7247\u3002\n* \u5f53 step = 1 \u65f6\u53ef\u7701\u7565 `: step` \uff0c\u5373\uff1a[start: stop] \u7b49\u4ef7\u4e8e [start: stop: 1] \u3002\n\n### 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mo.popfirst | \u4ece\u5217\u8868\u5b57\u6bb5\u5220\u9664\u7b2c 1 \u4e2a\u5143\u7d20 |\n| mo.poplast | \u4ece\u5217\u8868\u5b57\u6bb5\u5220\u9664\u6700\u540e 1 \u4e2a\u5143\u7d20 |\n| mo.rename( '\u65b0\u540d\u79f0' ) | \u91cd\u547d\u540d\u5b57\u6bb5 |\n| mo.unset | \u5220\u9664\u5b57\u6bb5 |\n| mo.delete | \u5220\u9664\u5b57\u6bb5\uff08\u4e0e mo.unset \u7b49\u4ef7\uff09 |\n\n\u793a\u4f8b\uff1a\n\n```python\nsheet[mc.\u59d3\u540d=='\u5c0f\u516d'].update({\n '\u59d3\u540d': 'xiaoliu', # \u4fee\u6539\u4e3a\u2018xiaoliu\u2019\n '\u5e74\u9f84': mo.inc(6), # \u81ea\u589e6\n '\u5e78\u8fd0\u6570\u5b57': mo.push(666), # \u6dfb\u52a0666\n '\u89c6\u529b': mo.rename('\u773c\u529b'), # \u5b57\u6bb5\u540d\u6539\u4e3a\u2018\u773c\u529b\u2019\n '\u7c4d\u8d2f': mo.delete, # \u5220\u9664\u6b64\u5b57\u6bb5\n '\u6210\u7ee9.\u8bed\u6587': 60, # \u6539\u4e3a60\u5206\n '\u6210\u7ee9.\u6570\u5b66': mo.inc(-6) # \u51cf6\u5206\n})\n```\n",
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