Python e MongoDB com PyMongo — 2025 | Python Brasil
Aprenda a usar MongoDB com Python usando PyMongo. Tutorial completo com CRUD, queries avancadas, indices e agregacoes para aplicacoes reais.
5 min de leitura
Equipe Python Brasil
MongoDB e o banco de dados NoSQL mais popular do mercado, e Python e uma das linguagens que melhor se integra com ele. Usando PyMongo, a biblioteca oficial, voce consegue fazer operacoes de CRUD, queries complexas e agregacoes de forma intuitiva. Neste guia, a gente vai montar tudo do zero com exemplos praticos.
Instalacao e Conexao
Primeiro, instale o PyMongo via pip:
pip install pymongo
Para conectar ao MongoDB, use o MongoClient:
from pymongo import MongoClient
# Conexao local
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# Ou com MongoDB Atlas (nuvem)
# client = MongoClient("mongodb+srv://usuario:senha@cluster.mongodb.net/")
# Selecionar banco de dados
db = client["minha_aplicacao"]
# Selecionar colecao (equivalente a tabela)
usuarios = db["usuarios"]
print("Conexao estabelecida com sucesso!")
print(f"Bancos disponiveis: {client.list_database_names()}")
Operacoes CRUD Basicas
Inserir Documentos
from datetime import datetime
# Inserir um documento
novo_usuario = {
"nome": "Ana Silva",
"email": "ana@email.com",
"idade": 28,
"linguagens": ["python", "javascript"],
"ativo": True,
"criado_em": datetime.now()
}
resultado = usuarios.insert_one(novo_usuario)
print(f"ID inserido: {resultado.inserted_id}")
# Inserir varios documentos de uma vez
novos_usuarios = [
{
"nome": "Bruno Costa",
"email": "bruno@email.com",
"idade": 32,
"linguagens": ["python", "go"],
"ativo": True,
"criado_em": datetime.now()
},
{
"nome": "Carla Souza",
"email": "carla@email.com",
"idade": 25,
"linguagens": ["python", "rust"],
"ativo": False,
"criado_em": datetime.now()
},
{
"nome": "Diego Lima",
"email": "diego@email.com",
"idade": 30,
"linguagens": ["python", "java"],
"ativo": True,
"criado_em": datetime.now()
}
]
resultado = usuarios.insert_many(novos_usuarios)
print(f"IDs inseridos: {resultado.inserted_ids}")
Consultar Documentos
# Buscar um documento
usuario = usuarios.find_one({"email": "ana@email.com"})
print(f"Encontrado: {usuario['nome']}")
# Buscar todos os documentos
for u in usuarios.find():
print(f"{u['nome']} - {u['email']}")
# Buscar com filtro
ativos = usuarios.find({"ativo": True})
for u in ativos:
print(f"Ativo: {u['nome']}")
# Selecionar apenas campos especificos (projecao)
nomes = usuarios.find(
{"ativo": True},
{"nome": 1, "email": 1, "_id": 0}
)
for u in nomes:
print(u)
# {'nome': 'Ana Silva', 'email': 'ana@email.com'}
Atualizar Documentos
# Atualizar um documento
resultado = usuarios.update_one(
{"email": "carla@email.com"},
{"$set": {"ativo": True, "idade": 26}}
)
print(f"Modificados: {resultado.modified_count}")
# Atualizar varios documentos
resultado = usuarios.update_many(
{"ativo": True},
{"$set": {"ultimo_acesso": datetime.now()}}
)
print(f"Modificados: {resultado.modified_count}")
# Adicionar item a um array
usuarios.update_one(
{"email": "ana@email.com"},
{"$push": {"linguagens": "typescript"}}
)
# Incrementar valor numerico
usuarios.update_one(
{"email": "ana@email.com"},
{"$inc": {"idade": 1}}
)
Deletar Documentos
# Deletar um documento
resultado = usuarios.delete_one({"email": "diego@email.com"})
print(f"Deletados: {resultado.deleted_count}")
# Deletar varios documentos
resultado = usuarios.delete_many({"ativo": False})
print(f"Deletados: {resultado.deleted_count}")
Queries Avancadas
O MongoDB oferece operadores poderosos para consultas complexas:
# Operadores de comparacao
# Usuarios com idade maior que 25
jovens = usuarios.find({"idade": {"$gt": 25}})
# Idade entre 20 e 30
faixa = usuarios.find({"idade": {"$gte": 20, "$lte": 30}})
# Operador $in - valor em uma lista
python_ou_go = usuarios.find(
{"linguagens": {"$in": ["python", "go"]}}
)
# Operador $regex - busca por padrao
ana = usuarios.find(
{"nome": {"$regex": "^Ana", "$options": "i"}}
)
# Operadores logicos
# $and, $or, $not
resultado = usuarios.find({
"$or": [
{"idade": {"$lt": 25}},
{"linguagens": "rust"}
]
})
# Ordenacao e limite
top_usuarios = usuarios.find().sort("idade", -1).limit(5)
for u in top_usuarios:
print(f"{u['nome']}: {u['idade']} anos")
# Contar documentos
total_ativos = usuarios.count_documents({"ativo": True})
print(f"Total de usuarios ativos: {total_ativos}")
Indices para Performance
Indices sao essenciais para manter consultas rapidas conforme a base cresce:
# Criar indice simples
usuarios.create_index("email", unique=True)
# Criar indice composto
usuarios.create_index([("nome", 1), ("idade", -1)])
# Indice de texto para busca full-text
usuarios.create_index([("nome", "text")])
resultado = usuarios.find({"$text": {"$search": "Ana Silva"}})
# Listar indices existentes
for indice in usuarios.list_indexes():
print(indice)
# Verificar plano de execucao de uma query
plano = usuarios.find({"email": "ana@email.com"}).explain()
print(f"Estrategia: {plano['queryPlanner']['winningPlan']}")
Agregacoes
O pipeline de agregacao e uma das funcionalidades mais poderosas do MongoDB:
# Pipeline de agregacao
pipeline = [
# Filtrar apenas ativos
{"$match": {"ativo": True}},
# Agrupar por faixa etaria
{"$group": {
"_id": {
"$switch": {
"branches": [
{"case": {"$lt": ["$idade", 25]}, "then": "jovem"},
{"case": {"$lt": ["$idade", 35]}, "then": "adulto"},
],
"default": "senior"
}
},
"total": {"$sum": 1},
"media_idade": {"$avg": "$idade"}
}},
# Ordenar por total
{"$sort": {"total": -1}}
]
resultados = usuarios.aggregate(pipeline)
for r in resultados:
print(f"Faixa: {r['_id']}, Total: {r['total']}, Media: {r['media_idade']:.1f}")
# Agregacao com $unwind para arrays
pipeline_linguagens = [
{"$unwind": "$linguagens"},
{"$group": {
"_id": "$linguagens",
"total": {"$sum": 1}
}},
{"$sort": {"total": -1}},
{"$limit": 5}
]
top_linguagens = usuarios.aggregate(pipeline_linguagens)
for lang in top_linguagens:
print(f"{lang['_id']}: {lang['total']} usuarios")
Classe de Repositorio Completa
Para projetos reais, encapsule as operacoes em uma classe:
from pymongo import MongoClient, ASCENDING
from datetime import datetime
from typing import Optional
from bson import ObjectId
class UsuarioRepository:
"""Repositorio para operacoes com usuarios no MongoDB."""
def __init__(self, connection_string: str, database: str):
self.client = MongoClient(connection_string)
self.db = self.client[database]
self.collection = self.db["usuarios"]
self._criar_indices()
def _criar_indices(self):
self.collection.create_index("email", unique=True)
self.collection.create_index([("nome", ASCENDING)])
def criar(self, nome: str, email: str, idade: int) -> str:
documento = {
"nome": nome,
"email": email,
"idade": idade,
"ativo": True,
"criado_em": datetime.now()
}
resultado = self.collection.insert_one(documento)
return str(resultado.inserted_id)
def buscar_por_id(self, id: str) -> Optional[dict]:
return self.collection.find_one({"_id": ObjectId(id)})
def buscar_por_email(self, email: str) -> Optional[dict]:
return self.collection.find_one({"email": email})
def listar(self, filtro: dict = None, limite: int = 100) -> list:
return list(self.collection.find(filtro or {}).limit(limite))
def atualizar(self, id: str, dados: dict) -> bool:
resultado = self.collection.update_one(
{"_id": ObjectId(id)},
{"$set": dados}
)
return resultado.modified_count > 0
def deletar(self, id: str) -> bool:
resultado = self.collection.delete_one({"_id": ObjectId(id)})
return resultado.deleted_count > 0
# Uso
repo = UsuarioRepository("mongodb://localhost:27017/", "minha_app")
user_id = repo.criar("Fernanda", "fernanda@email.com", 29)
usuario = repo.buscar_por_id(user_id)
print(usuario)
Boas Praticas
Ao trabalhar com MongoDB e Python, lembre-se dessas recomendacoes:
- Sempre crie indices para campos usados em consultas frequentes
- Use
insert_manyao inves de multiplosinsert_onepara insercoes em lote - Limite o tamanho dos documentos, o maximo e 16 MB
- Use projecoes para retornar apenas os campos necessarios
- Trate conexoes com try/except e feche o client quando nao precisar mais
- Valide os dados antes de inserir no banco usando bibliotecas como Pydantic
Conclusao
MongoDB com PyMongo e uma combinacao poderosa para aplicacoes que precisam de flexibilidade no schema e performance em leituras. Com as operacoes CRUD, queries avancadas, indices e agregacoes apresentadas neste guia, voce tem uma base solida para construir aplicacoes robustas. Comece com o modelo de repositorio e adapte conforme as necessidades do seu projeto.
E
Equipe Python Brasil
Contribuidor do Python Brasil — Aprenda Python em Português