Sqlalchemy'den (SQlite) mongodb kullanmaya geçmeye çalışıyorum. Şema dikeyleştirmesini istiyorum. Mongokit'e bakıyorum, ancak haritacılara benzer bir şey istiyorum, böylece nesnenin özelliğinden tasarruf edecek, bir emir değil.
Mevcut nesneleri değiştirmeden kullanabilmem için bir eşleyici istiyorum.
Yanıtlar:
Diğer bir seçenek ise MongoEngine'dir . MongoEngine için ORM, Django tarafından kullanılan ORM'ye çok benzer.
Örnek (eğiticiden):
class Post(Document):
title = StringField(max_length=120, required=True)
author = ReferenceField(User)
class TextPost(Post):
content = StringField()
class ImagePost(Post):
image_path = StringField()
class LinkPost(Post):
link_url = StringField()
MongoKit veya MongoEngine'den memnun olmadığım için Python için kendi nesne yönelimli arayüzümü yazmaya karar verdim.
Tüm sorguları doğrudan pymongo'ya devrettim, bu nedenle sorgu sözdizimi aynı. Çoğunlukla, veritabanı bağlantı havuzu oluşturma, DBRef desteği ve hayatınızı kolaylaştırmak için diğer kolaylık yöntemleri gibi diğer bazı yardımcılarla sonuçların etrafında yalnızca bir nesne sarmalayıcıdır.
Adı Minimongo ve github'dan edinilebilir. Mutlu hacklemeler!
Misal:
from minimongo import Model, MongoCollection
class MyObject(Model):
model = MongoCollection(database='test', collection='my_collection')
m = MyObject()
m.x = 1
m.field = 'value'
m.other = {'list': True}
m.save()
x = MyObject({'x': 1, 'y': 2}).save()
objs = MyObject.find({'x': 1})
for o in objs:
print o
MongoKit istiyorsun . PyMongo'dan daha yüksek bir soyutlama katmanıdır . Django kullanıyor musunuz emin değilim ama django-mongokit entegrasyonu da var.
Bu blog gönderisinden örnek . Bilgisayar örneklerinin yapı tanımlandıktan sonra doğrudan make / model'e başvurabileceğini unutmayın (örn. Atari.make, c64.model, ...). Sözlüklere gerek yok:
import datetime
from mongokit import Document
class Computer(Document):
structure = {
'make': unicode,
'model': unicode,
'purchase_date': datetime.datetime,
'cpu_ghz': float,
}
validators = {
'cpu_ghz': lambda x: x > 0,
'make': lambda x: x.strip(),
}
default_values = {
'purchase_date': datetime.datetime.utcnow,
}
use_dot_notation = True
indexes = [
{'fields': ['make']},
]
Bu soruya gerçekten geç kaldığımı biliyorum, ancak Ming http://merciless.sourceforge.net , SQLAlchemy'den ilham alan MongoDB doğrulama ve ORM motorunun yazarıyım. SourceForge'da kullandığımız şeydir ve http://www.slideshare.net/rick446/rapid-and-scalable-development-with-mongodb-pymongo-and-ming adresinde makul bir sunum ve bir vaka çalışması mevcuttur. SQLAlchemy'den Ming'e geçiş http://www.slideshare.net/__amol__/from-sqlalchemy-to-ming-with-turbogears2 . Ming'deki ORM katmanına bir örnek (eğiticiden):
class WikiPage(MappedClass):
class __mongometa__:
session = session
name = 'wiki_page'
_id = FieldProperty(schema.ObjectId)
title = FieldProperty(str)
text = FieldProperty(str)
comments=RelationProperty('WikiComment')
Sorgular standart MongoDB sorgu sözdizimini kullanır (Django ORM'nin sihirli anahtar kelime bağımsız değişkenlerini değil):
WikiComment.query.find(dict(page_id=wp._id))