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")

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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