最近重新拾起Django,但是Django并不支持mongodb,但是有一个模块mongoengine可以实现Django Model类似的封装.但是mongoengine的中文文档几乎没有,有的也是简短的几句介绍和使用.下面我就分享一下我在使用过程中所记录下的一些笔记,可能有点乱.大家可以参考一下.
安装mongoengine
easy_install pymongo # 依赖库 easy_install mongoengine
基本使用
from mongoengine import * from datetime import datetime # 连接数据库 connect('blog') # 连接本地blog数据库 # 如需验证和指定主机名 # connect('blog', host='192.168.3.1', username='root', password='1234') # 定义分类文档 class Categories(Document): ' 继承Document类,为普通文档 ' name = StringField(max_length=30, required=True) artnum = IntField(default=0, required=True) date = DateTimeField(default=datetime.now(), required=True)
和Django的model使用很类似,所以也不解释什么.
插入
cate = Categories(name="Linux") # 如果required为True则必须赋予初始值,如果有default,赋予初始值则使用默认值 cate.save() # 保存到数据库
查询和更新
文档类有一个 objects 属性.我们使用它来查询数据库.
# 返回集合里的所有文档对象的列表 cate = Categories.objects.all() # 返回所有符合查询条件的结果的文档对象列表 cate = Categories.objects(name="Python") # 更新查询到的文档: cate.name = "LinuxZen" cate.update()查询数组 默认查询数组"="代表的意思是in:
class Posts(Document): artid = IntField(required=True) title = StringField(max_length=100, required=True) content = StringField(required=True) author = ReferenceField(User) tags = ListField(StringField(max_length=20, required=True), required=True) categories = ReferenceField(Categories), required=True) comments = IntField(default=0, required=True) # 将会返回所有tags包含coding的文档 Posts.objects(tags='coding')
ReferenceField 引用字段:
通过引用字段可以通过文档直接获取引用字段引用的那个文档:
class Categories(Document): name = StringField(max_length=30, required=True) artnum = IntField(default=0, required=True) date = DateTimeField(default=datetime.now(), required=True) class Posts(Document): title = StringField(max_length=100, required=True) content = StringField(required=True) tags = ListField(StringField(max_length=20, required=True), required=True) categories = ReferenceField(Categories)
插入引用字段
cate =Categories(name="Linux") cate.save() post = Posts(title="Linuxzen.com", content="Linuxzen.com",tags=["Linux","web"], categories=cate) post.save()
通过引用字段直接获取引用文档对象
一般文档查询会返回一个列表(尽管只有一个结果),我们想要获得一个文档对象可以使用索引获取第一个文档对象,但是mongoengine建议使用first()来获取第一个:
>>> cate = Posts.objects.all().first().categories >>> cate >>> cate.name
u'Linux'
查询包含Linux分类的文章
>>> cate = Categories.objects(name="Linux").first() >>> Posts.objects(categories=cate)
EmbeddedDocument 嵌入文档
继承EmbeddedDocument的文档类就是嵌入文档,嵌入文档用于嵌入其他文档的EmbeddedDocumentField 字段,比如上面例子的tags字段如果改成嵌入文档的话可以将Posts文档类改成如下方式:
class Posts(Document): title = StringField(max_length=100, required=True) content = StringField(required=True) tags = ListField(EmbeddedDocumentField('Tags')required=True) categories = ReferenceField(Categories)
还需要添加一个Tags嵌入文档类:
class Tags(EmbeddedDocument): name = StringField() date = DateTimeField(default=datetime.now())
我们像如下方式插入Posts文档中的Tags
>>> tag = Tags(name="Linuxzen") >>> post = Posts(title="Linuxzen.com", content="Linuxzen.com", tags=[tag], categories=cate) >>> tag = Tags(name="mysite") >>> post.tags.append(tag) >>> post.save() >>> tags = post.tags >>> for tag in tags: print tag.name Linuxzen mysite
时间段查询
start = datetime(int(year), int(month), 1) if int(month) + 1 > 12: emonth = 1 eyear = int(year) + 1 else: emonth = int(month) + 1 eyear = int(year) end = datetime(eyear, emonth, 1) articles = Posts.objects(date__gte=start, date__lt=end).order_by('-date')
分片
slice用于分片
# comments - skip 5, limit 10 Page.objects.fields(slice__comments=[5, 10]) # 也可以使用索引值分片 # limit 5 users = User.objects[:5] # skip 5 users = User.objects[5:] # skip 10, limit 15 users = User.objects[10:15]
使用原始语句查询
如果想使用原始的pymongo查询方式可以使用__raw__操作符 Page.objects(raw={'tags':'coding'}) 使用$inc和$set操作符
# 更新嵌入文档comments字段by的值为joe的文档字段votes增加1 Page.objects(comments_by="joe").update(inc__votes=1) # 更新嵌入文档comments字段by的值为joe的文档字段votes设置为1 Page.objects(comments_by="joe").update(set__votes=1) 其他技巧 #查询结果转换成字典 users_dict = User.objects().to_mongo() # 排序,按日期排列 user = User.objects.order_by("date") # 按日期倒序 user = User.objects.order_by("-date")

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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