jongos

jongos自動にファイルJSONを実行し、ロードするためのツールです：Pythonのjongos.py 。
のロードJSONファイルの
> db.load（ "file_name.json」）
の現在ロードされたJSONファイルを更新します。の
> db.refresh（）
の現在ロードされたJSONファイルに現在のインメモリDBを保存の
> db.save（）
保存クエリ結果のJSONファイルのように
> db.capture（ "save_to_file_name.json」）
余分：どんなdb.find（）/ db.group（）/ db.count（）コマンドの後に実行
の新しいレコードを挿入します。の
> db.insert（json_item）
ののレコードを削除
> db.remove（クエリー）
のの行を探す
> db.find（クエリー）
余分： "$リターンを」追加します。[フィールド1は、フィールド2]クエリでフィールド1とフィールド2のみが返されます
のその一致のクエリーの行を数える
> db.count（クエリー）
のグループキーを持つ行：の
> db.group（クエリー）
あなたのグループ化キーとしてフィールドのタイトルを使用しますクエリで "タイトル"： "$キー"を追加
のクエリの
JSON構造の例：
[{"ID"：1、 "名前"： "One"、 "タイトル"： "ミスター"、 "メールアドレス"： "one@mailinator.com"、 "スコア"：{"数学"：80、 "科学" ：80}}、{"ID"：2、 "名前"： "二"、 "タイトル"： "夫人"、 "メールアドレス"： "two@mailinator.com"、 "スコア"：{"数学"：60 、「科学」：70}}、{"ID"：3、 "名前"： "三"、 "タイトル"： "MS"、 "メールアドレス"： "three@mailinator.com"、 "スコア"：{"数学 "：75、「科学」：90}}、{" ID "：4、"名前 "："四 "、"タイトル "："夫人 "、"メールアドレス "：" five@mailinator.com "、"スコア"：{"数学 "：60、「科学」：30}}、{" ID "：5、"名前 "："ファイブ "、"タイトル "："夫人 "、"メールアドレス "：" fivefour@mailinator.com "、"スコア "：{"数学 "：70、「科学」：60}}]
のLikeしLikeAnd、除き正確なのマッチ、
クエリ= {"$タイトル"： "ミセス"}すべての夫人のタイトルを持つアイテムをフィルタ
女史を除くタイトルを持つすべてのアイテムをフィルタ：問合せを= {"$タイトル"：{"$ね"： "MS"}}
クエリ=：メール内の「5」のようにすべてのアイテムをフィルタ{"メールアドレス"：{"$のように"： "5"}}
メール内の「5」または「4」のように、すべての項目をフィルタ：=クエリ{"メールアドレス"：{"$が好き"：["5"、 "4]}}
メールに「5」と「4」のように、すべての項目をフィルタ：クエリー= {"メールアドレス"：{"$ likesAnd"：["5"、 "4]}}
<強い>より大きいと低の
すべての数学をフィルタ60よりも大きなスコア：クエリ= {"score.math"：{"$のGT」：60}}
すべての数学をフィルタ60より低いスコア：クエリ= {"score.math"：{"$のLT」：60}}
すべての数学をフィルタ60に等しいより大きくスコア：クエリ= {"score.math"：{"$ GTE」：60}}
すべての数学をフィルタ60に等しいより低いスコア：クエリ= {"score.math"：{"$のLTE」：60}}
の含めるといいえのインクルード
60と70のすべての数学のスコアをフィルタ：クエリー= {"score.math"：{"$の中で"：[60,70]}}
すべての数学をフィルタ60と70にないスコア：クエリ= {"score.math"：{"$忍"：[60,70]}}

の要件の

• のPythonます。