flask magokit使用

使用 MongoKit

现在使用文档型数据库来取代关系型数据库已越来越常见。本方案展示如何使用 MongoKit ,它是一个用于操作 MongoDB 的文档映射库。

本方案需要一个运行中的 MongoDB 服务器和已安装好的 MongoKit 库。

使用 MongoKit 有两种常用的方法，下面逐一说明：

声明

声明是 MongoKit 的缺省行为。这个思路来自于 Django 或 SQLAlchemy 的声明。

下面是一个示例 app.py 模块:

from flask import Flask
from mongokit import Connection, Document

# configuration
MONGODB_HOST = 'localhost'
MONGODB_PORT = 27017

# create the little application object
app = Flask(__name__)
app.config.from_object(__name__)

# connect to the database
connection = Connection(app.config['MONGODB_HOST'],
                        app.config['MONGODB_PORT'])

如果要定义模型，那么只要继承 MongoKit 的 Document 类就行了。如果你已经读 过 SQLAlchemy 方案，那么可能会奇怪这里为什么没有使用会话，甚至没有定义一个 init_db 函数。一方面是因为 MongoKit 没有类似会话在东西。有时候这样会多写 一点 代码，但会使它的速度更快。另一方面是因为 MongoDB 是无模式的。这就意味 着可以在插入数据的时候修改数据结构。 MongoKit 也是无模式的，但会执行一些验 证，以确保数据的完整性。

以下是一个示例文档（把示例内容也放入 app.py ）:

from mongokit import ValidationError

def max_length(length):
    def validate(value):
        if len(value) <= length:
            return True
        # must have %s in error format string to have mongokit place key in there
        raise ValidationError('%s must be at most {} characters long'.format(length))
    return validate

class User(Document):
    structure = {
        'name': unicode,
        'email': unicode,
    }
    validators = {
        'name': max_length(50),
        'email': max_length(120)
    }
    use_dot_notation = True
    def __repr__(self):
        return '<User %r>' % (self.name)

# 在当前连接中注册用户文档
connection.register([User])

上例展示如何定义模式（命名结构）和字符串最大长度验证器。上例中还使用了一个 MongoKit 中特殊的 use_dot_notation 功能。缺省情况下， MongoKit 的运作方 式和 Python 的字典类似。但是如果 use_dot_notation设置为 True ，那么 就可几乎像其他 ORM 一样使用点符号来分隔属性。

可以像下面这样把条目插入数据库中：

>>> from yourapplication.database import connection
>>> from yourapplication.models import User
>>> collection = connection['test'].users
>>> user = collection.User()
>>> user['name'] = u'admin'
>>> user['email'] = u'admin@localhost'
>>> user.save()

注意， MongoKit 对于列类型的使用是比较严格的。对于 name 和 email 列， 都不能使用 str 类型，应当使用 unicode 。

查询非常简单：

>>> list(collection.User.find())
[<User u'admin'>]
>>> collection.User.find_one({'name': u'admin'})
<User u'admin'>

PyMongo 兼容层

如果你只需要使用 PyMongo ，也可以使用 MongoKit 。在这种方式下可以获得最佳 的性能。注意，以下示例中，没有 MongoKit 与 Flask 整合的内容，整合的方式参 见上文:

from MongoKit import Connection

connection = Connection()

使用 insert 方法可以插入数据。但首先必须先得到一个连接。这个连接类似于 SQL 界的表。

>>> collection = connection['test'].users
>>> user = {'name': u'admin', 'email': u'admin@localhost'}
>>> collection.insert(user)

MongoKit 会自动提交。

直接使用集合查询数据库：

>>> list(collection.find())
[{u'_id': ObjectId('4c271729e13823182f000000'), u'name': u'admin', u'email': u'admin@localhost'}]
>>> collection.find_one({'name': u'admin'})
{u'_id': ObjectId('4c271729e13823182f000000'), u'name': u'admin', u'email': u'admin@localhost'}

查询结果为类字典对象：

>>> r = collection.find_one({'name': u'admin'})
>>> r['email']
u'admin@localhost'