python和mongodb的强强联合：关键字统计实战
python是一门非常适合数据分析和处理的编程语言，它有着丰富的库和工具，可以方便地对各种数据源进行操作和挖掘。mongodb是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据，具有高性能、高可扩展性和高灵活性的特点。在本文中，我们将介绍如何用python连接mongodb，并对其中的数据进行关键字查询和统计，以及如何将结果可视化。
准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的库和工具。首先，我们需要安装mongodb，并启动mongod服务。然后，我们需要安装python，并使用pip安装以下库：
1.pymongo：用于连接和操作mongodb的python驱动
2.jieba：用于中文分词的python库
3.pandas：用于数据分析和处理的python库
4.matplotlib：用于数据可视化的python库
安装完成后，我们可以在python中导入这些库，并创建一个mongodb客户端对象：
client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017) 连接本地mongodb服务
连接数据库和集合
假设我们已经在mongodb中创建了一个名为test的数据库，并在其中创建了一个名为articles的集合，用于存储一些文章数据。每个文档都包含以下字段：
1._id：文档的唯一标识符
2.title：文章的标题
3.content：文章的内容
我们可以使用以下代码来连接数据库和集合，并查看其中有多少文档：
db = client.test 连接test数据库
collection = db.articles 连接articles集合
print(collection.count_documents({})) 打印文档数量
查询和分词