मैं sqlalchemy (SQlite) से mongodb का उपयोग करने के लिए पलायन करने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे स्कीमा वर्टिसिफिकेशन चाहिए। मैं mongokit को देख रहा हूं, लेकिन मैं कुछ ऐसा चाहता हूं जो मैपर्स के समान हो, ताकि यह ऑब्जेक्ट की संपत्ति से बचाएगा, और एक तानाशाह नहीं।
मुझे एक मैपर चाहिए ताकि मैं उन्हें संशोधित किए बिना मौजूदा वस्तुओं का उपयोग कर सकूं।
जवाबों:
एक अन्य विकल्प MongoEngine है । MongoEngine के लिए ORM, Django द्वारा उपयोग किए जाने वाले ORM के समान है।
उदाहरण (ट्यूटोरियल से):
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 या MongoEngine से संतुष्ट नहीं होने पर, मैंने पायथन के लिए अपना ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड इंटरफ़ेस लिखने का फैसला किया।
मैंने सभी प्रश्नों को सीधे pymongo को सौंप दिया है, इसलिए क्वेरी सिंटैक्स वही है। अधिकतर, यह परिणामों के इर्द-गिर्द सिर्फ एक वस्तु-आवरण होता है, जिसमें कुछ अन्य सहायकों जैसे डेटाबेस कनेक्शन पूलिंग, डीबीआरएफ समर्थन, और आपके जीवन को आसान बनाने के लिए अन्य सुविधा विधियां होती हैं।
इसे मिनीमोंगो कहा जाता है और यह गीथूब से उपलब्ध है। हैप्पी हैकिंग!
उदाहरण:
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
आप MongoKit चाहते हैं । यह PyMongo की तुलना में अमूर्तता की एक परत है । सुनिश्चित नहीं हैं कि आप Django का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन django-mongokit एकीकरण भी है।
इस ब्लॉग पोस्ट से उदाहरण । ध्यान दें कि कंप्यूटर का उदाहरण तब संरचना को परिभाषित करने के बाद सीधे मेक / मॉडल को संदर्भित कर सकता है (उदाहरण के लिए atari.make, c64.model, ...)। शब्दकोशों की कोई आवश्यकता नहीं:
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']},
]
मुझे पता है कि मैं वास्तव में इस प्रश्न के लिए देर से हूं, लेकिन मैं मिंग http://merciless.sourceforge.net , SQLAlchemy- प्रेरित MongoDB सत्यापन और ORM इंजन के लेखक हूं । यह वह है जो हम SourceForge पर उपयोग करते हैं, और http://www.slideshare.net/rick446/rapid-and-scalable-development-with-mongodb-pymongo-and-ming पर उपलब्ध केस अध्ययन के साथ-साथ एक उचित प्रस्तुति उपलब्ध है । SQLAlchemy से मिंग http://www.slideshare.net/__amol__/from-sqlalchemy-to-ming-with-turbogears2 पर माइग्रेट करना । मिंग (ट्यूटोरियल से) में ORM परत का एक उदाहरण दिया गया है:
class WikiPage(MappedClass):
class __mongometa__:
session = session
name = 'wiki_page'
_id = FieldProperty(schema.ObjectId)
title = FieldProperty(str)
text = FieldProperty(str)
comments=RelationProperty('WikiComment')
क्वेरी मानक MongoDB क्वेरी सिंटैक्स का उपयोग करते हैं (न कि Django ORM के जादुई कीवर्ड तर्क):
WikiComment.query.find(dict(page_id=wp._id))