MongoEngine 简介安装、连接、数据类型及其参数详解

文章目录

  • 前言
  • 一、MongoEngine 简介
  • 二、MongoEngine的安装与连接
    • 1. 安装MongoEngine
    • 2. 连接到MongoDB
    • 3. 定义数据模型
  • 三、MongoEngine模型介绍
    • 1. 常见数据类型
    • 2. 数据类型参数
  • 总结

前言

为了巩固所学的知识,作者尝试着开始发布一些学习笔记类的博客,方便日后回顾。当然,如果能帮到一些萌新进行新技术的学习那也是极好的。作者菜菜一枚,文章中如果有记录错误,欢迎读者朋友们批评指正。
(博客的参考源码可以在我主页的资源里找到,如果在学习的过程中有什么疑问欢迎大家在评论区向我提出)

MongoEngine官方文档:http://docs.mongoengine.org/tutorial.html

一、MongoEngine 简介

Mongoengine是一个用于在 Python 应用程序中操作 MongoDB 数据库的 Object-Document Mapping (ODM) 库。它允许开发人员使用 Python 类来定义数据模型,然后通过这些模型执行数据库操作,而不需要编写原始的MongoDB查询语句。以下是Mongoengine的一些关键特点和用途:

  • Object-Document Mapping (ODM):Mongoengine 提供了一种方便的方式来映射 Python 类和 MongoDB 文档之间的关系。你可以定义 Python 类来表示 MongoDB 中的文档,每个类属性对应文档的字段,从而简化了文档的创建、查询和更新操作。
  • 模型定义:Mongoengine 允许你使用 Python 类来定义 MongoDB 文档的结构。这些模型类可以包含字段的定义、验证规则以及与其他模型之间的关系。这种方式使得数据模型的设计更加直观和可维护。
  • 丰富的查询功能:Mongoengine 提供了丰富的查询功能,使你能够执行高级的查询操作,包括过滤、排序、聚合等。你可以使用链式方法构建查询,并得到符合条件的文档集合。
  • 自动索引管理:Mongoengine 能够自动管理数据库中的索引,以提高查询性能。你可以在模型中定义索引规则,Mongoengine 会在数据库中创建和维护这些索引。
  • 数据验证:Mongoengine 提供了数据验证功能,确保文档符合定义的模型规则。这有助于维持数据的一致性和完整性。
  • 支持复杂数据类型:Mongoengine 支持多种复杂数据类型,如嵌套文档、列表和字典,使你能够更灵活地表示数据结构。
  • 轻量级:Mongoengine 是一个相对轻量级的库,易于集成到Python应用程序中。它不需要过多的配置或依赖项。

Mongoengine 在与 MongoDB 一起构建 Python 应用程序时非常有用,特别是对于那些需要处理半结构化或非关系型数据的应用程序。通过 Mongoengine,开发人员可以更轻松地管理和操作 MongoDB 中的数据,而不需要直接操作原始的 MongoDB 查询语句。

在这里插入图片描述

二、MongoEngine的安装与连接

1. 安装MongoEngine

使用pip安装MongoEngine:打开终端(命令行)并运行以下命令来安装MongoEngine:

 pip install mongoengine

这会使用pip工具从Python Package Index(PyPI)安装MongoEngine库。

2. 连接到MongoDB

一旦MongoEngine安装完成,你可以在Python中使用它来连接到MongoDB。以下是连接到MongoDB的步骤:

from mongoengine import connect# 连接到MongoDB
connect(db='your_database_name',host='your_mongodb_uri',  #默认端口为27017时可以不写username='your_username',  # 如果需要认证password='your_password'   # 如果需要认证
)

上述代码中的参数含义如下:

db: 要连接的数据库名称。

host: MongoDB服务器的URI。通常,这是MongoDB服务器的IP地址和端口号(例如:‘mongodb://localhost:27017’),但也可以包括其他连接参数,如认证信息。

username(可选): 如果MongoDB服务器需要用户名和密码进行身份验证,则提供MongoDB用户名。

password(可选): 如果MongoDB服务器需要用户名和密码进行身份验证,则提供MongoDB密码。

3. 定义数据模型

使用MongoEngine定义一个简单的数据模型需要遵循以下步骤:

1. 导入必要的类和字段类型:

from mongoengine import Document, StringField, IntField

2. 创建一个继承自 Document 的类作为你的数据模型:

class Person(Document):pass

3. 在数据模型类中定义字段,可以使用MongoEngine提供的字段类型:

class Person(Document):name = StringField(required=True, max_length=100)age = IntField()

在上述代码中,我们定义了两个字段:name 和 age。StringField表示一个字符串字段,IntField表示一个整数字段。你可以根据需要选择其他字段类型,如BooleanField(布尔字段)、ListField(列表字段)等。

在字段定义中,你可以传递多个参数来指定字段的行为,如上述示例中的required=True表示该字段是必需的,max_length=100表示该字段的最大长度为100个字符。

4. 操作数据

这样,你就完成了一个简单的数据模型的定义。现在可以使用该模型来执行数据库操作,如插入数据、查询数据等。

person = Person(name='John Doe', age=25)
person.save()  # 插入数据# 查询数据
people = Person.objects(name='John Doe')
for p in people:print(p.name, p.age)

在上述代码中,我们创建了一个Person对象并保存到数据库中。然后,使用 Person.objects 方法通过查询条件来检索 Person 对象,并遍历结果打印出对象的 name 和 age 字段。

三、MongoEngine模型介绍

在这里插入图片描述

1. 常见数据类型

  • StringField: 用于存储字符串类型的数据。
from mongoengine import StringFieldclass Person(Document):name = StringField(max_length=100)
  • IntField: 用于存储整数类型的数据。
from mongoengine import IntFieldclass Product(Document):price = IntField()
  • FloatField: 用于存储浮点数类型的数据。
from mongoengine import FloatFieldclass Product(Document):weight = FloatField()
  • BooleanField: 用于存储布尔值类型的数据。
from mongoengine import BooleanFieldclass Task(Document):completed = BooleanField(default=False)
  • DateTimeField: 用于存储日期和时间类型的数据。
from mongoengine import DateTimeFieldclass Event(Document):event_date = DateTimeField()
  • ListField: 用于存储列表类型的数据,可以包含不同类型的元素。
from mongoengine import ListFieldclass ShoppingCart(Document):items = ListField(StringField())
  • .EmbeddedDocumentField: 用于嵌入其他文档模型作为字段的一部分。
from mongoengine import EmbeddedDocument, EmbeddedDocumentFieldclass Address(EmbeddedDocument):street = StringField()city = StringField()state = StringField()class Person(Document):name = StringField()address = EmbeddedDocumentField(Address)
  • ReferenceField: 用于存储文档之间的关联关系,通常用于实现文档之间的引用。
from mongoengine import ReferenceFieldclass Comment(Document):text = StringField()class Post(Document):title = StringField()comments = ListField(ReferenceField(Comment))

2. 数据类型参数

1. 通用参数

  • required: 指示字段是否为必需的,默认为False。如果设置为True,则在保存文档时必须提供该字段的值。
name = StringField(required=True)
  • default: 指定字段的默认值。如果在保存文档时没有为该字段赋值,则将使用默认值。
age = IntField(default=0)
  • unique: 指示字段的值是否必须在集合中是唯一的,默认为False。如果设置为True,则确保集合中的字段值都是唯一的。
email = StringField(unique=True)
  • primary_key: 是否为文档的主键,默认为False
book_id = IntField(primary_key=True)
  • choices: 指定字段的可接受值的列表或元组。只有在这些值中选择的值才会被接受。
gender = StringField(choices=['male', 'female', 'other'])
  • verbose_name: 指定字段的可读性良好的名称。这个参数主要用于生成文档的人类可读的描述。
name = StringField(verbose_name='Full Name')
  • help_text: 提供有关字段的帮助文本,用于描述字段或提供使用说明。
age = IntField(help_text='Please enter your age in years.')

2. StringField:

  • max_length: 指定字符串的最大长度。
  • min_length: 指定字符串的最小长度。
  • regex: 指定一个正则表达式,限制允许的字符串模式。
  • choices: 指定一个列表或元组,限制可接受的字符串值。
name = StringField(max_length=100, min_length=2, regex=r'^[A-Za-z ]*$', choices=['Mr.', 'Mrs.', 'Ms.'])

3. IntField:

  • min_value: 指定整数字段的最小值。
  • max_value: 指定整数字段的最大值。
age = IntField(min_value=0, max_value=150)

4. FloatField:

  • min_value: 指定浮点数字段的最小值。
  • max_value: 指定浮点数字段的最大值。
price = FloatField(min_value=0.0, max_value=1000.0)

5. BooleanField:

  • 无特定参数,通常用于表示布尔值(True或False)。
completed = BooleanField()

6. DateTimeField:

  • default: 指定默认日期时间值。
  • auto_now: 如果设置为True,每次保存文档时都会更新字段为当前日期时间。
created_at = DateTimeField(default=datetime.datetime.now, auto_now=True)

7. ListField:

  • field: 指定列表中元素的数据类型。
items = ListField(StringField(max_length=50))

8. EmbeddedDocumentField:

  • document_type: 指定嵌入式文档的类型。
class Address(EmbeddedDocument):street = StringField()city = StringField()address = EmbeddedDocumentField(Address)

9. ReferenceField:

  • document_type: 指定引用的文档类型。
  • reverse_delete_rule: 指定在引用文档删除时如何处理引用。
class Comment(Document):text = StringField()class Post(Document):title = StringField()comments = ListField(ReferenceField(Comment, reverse_delete_rule=CASCADE))

总结

欢迎各位留言交流以及批评指正,如果文章对您有帮助或者觉得作者写的还不错可以点一下关注,点赞,收藏支持一下。
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