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简介：

MongoEngine 是一个Document-Object Mapper (想一下ORM, 但它是针对文档型数据库)，Python通过它与MongoDB交互。你可能会说那PyMongo也是ORM啊，在Python中一切都是对象，但我们所说的ORM中的Object在指Python中的自定义类，而不是内置类型。MongoEngine或MongoKit将MongoDB的数据映射成自定义类实例，它们都是基于PyMongo的。
我们可以跟关系型数据库的Python客户端MySQLdb，以及ORM SQLAlchemy/Django ORM比较一下，PyMongo相当于MySQLdb，MongoEngine相当于SQLAlchemy，SQLAlchemy是基于MySQLdb之上的，MongoEngine是基于PyMongo的。

pymongo来操作MongoDB数据库，但是直接把对于数据库的操作代码都写在脚本中，这会让应用的代码耦合性太强，而且不利于代码的优化管理

一般应用都是使用MVC框架来设计的，为了更好地维持MVC结构，需要把数据库操作部分作为model抽离出来，这就需要借助MongoEngine,MongoEngine提供的抽象是基于类的，创建的所有模型都是类
我们可以跟关系型数据库的Python客户端MySQLdb，以及ORM SQLAlchemy/Django ORM比较一下，PyMongo相当于MySQLdb，MongoEngine相当于SQLAlchemy，SQLAlchemy是基于MySQLdb之上的，MongoEngine是基于PyMongo的

安装

pip install mongoengine

使用

1.使用时先声明一个继承自MongoEngine.Document的类

在类中声明一些属性，相当于创建一个用来保存数据的数据结构，即数据已类似数据结构的形式存入数据库中，通常把这样的一些类都存放在一个脚本中，作为应用的Model模块

from mongoengine import *
connect('mydb', host='localhost', port=27017)
import datetime
class Users(Document):
 name = StringField(required=True, max_length=200)
 age = IntField(required=True)

users = Users.objects.all() #返回所有的文档对象列表
for u in users:
 print("name:",u.name,",age:",u.age)

2.保存文档

required：设置必须；

default：如果没有其他值给出使用指定的默认值

unique：确保集合中没有其他document有此字段的值相同

choices：确保该字段的值等于数组中的给定值之一

from mongoengine import *
connect('mydb', host='localhost', port=27017)
import datetime
class Users(Document):
 name = StringField(required=True, max_length=200)
 age = IntField(required=True)
user1 = Users(
 name='jack',
 age= 21
)
user1.save() 
print(user1.name)
user1.name = 'jack2'
user1.save()  
print(user1.name)

3.查询10=<年龄<30的，按姓名排列

from mongoengine import *
connect('mydb', host='localhost', port=27017)
import datetime
class Users(Document):
 name = StringField(required=True, max_length=200)
 age = IntField(required=True)
user_search = Users.objects(age__gte=10, age__lt=33).order_by('name')
for u in user_search:
 print("name:",u.name,",age:",u.age)

查询10=<年龄<30的，按姓名倒序

from mongoengine import *
connect('mydb', host='localhost', port=27017)
import datetime
class Users(Document):
 name = StringField(required=True, max_length=200)
 age = IntField(required=True)
user_search = Users.objects(age__gte=10, age__lt=33).order_by('-name')
for u in user_search:
 print("name:",u.name,",age:",u.age)

查询name=jack2

from mongoengine import *
connect('mydb', host='localhost', port=27017)
import datetime
class Users(Document):
 name = StringField(required=True, max_length=200)
 age = IntField(required=True)

tmp = Users.objects(name="jack2")
for u in tmp:
 print("name:",u.name,",age:",u.age)

4.修改name=jack2 的age加1

from mongoengine import *
connect('mydb', host='localhost', port=27017)
import datetime
class Users(Document):
 name = StringField(required=True, max_length=200)
 age = IntField(required=True)
tmp = Users.objects(name="jack3").update(inc__age=1)
tmp = Users.objects(name="jack3")
for u in tmp:
 print("name:",u.name,",age:",u.age)

修改name=jack的age设为66

from mongoengine import *
connect('mydb', host='localhost', port=27017)
import datetime
class Users(Document):
 name = StringField(required=True, max_length=200)
 age = IntField(required=True)

tmp = Users.objects(name="jack").update(set__age=66)
tmp = Users.objects(name="jack")
for u in tmp:
 print("name:",u.name,",age:",u.age)

高级查询

例如有时候你需要将约束条件进行与，或的操作。你可以使用mongoengine提供的 Q 类来实现，一个 Q 类代表了一个查询的一部分，里面的参数设置与你查询document的时候相同。建立一个复杂查询的时候，你需要用 & 或 | 操作符将 Q 对象连结起来，例子如下：

Post.objects(Q(name="jack") | Q(age=66))

查询相关操作符

ne – 不等于
lt – 小于
lte – 小于等于
gt – 大于
gte – 大于等于
not – 使其检查的反面，需要使用在其他操作符之前(e.g. Q(age__not__mod=5))
in – 值在list里面
nin – 值不在list里面
mod – value % x == y
all – list里面所有的值
size – 这个array的大小
exists – 存在这个值
#一下操作符在需要进行正则检查的时候是比较快捷的方法：
exact – 字符串型字段完全匹配这个值
iexact – 字符串型字段完全匹配这个值（大小写敏感）
contains – 字符串字段包含这个值
icontains –字符串字段包含这个值（大小写敏感）
startswith – 字符串字段由这个值开头
istartswith –字符串字段由这个值开头（大小写敏感）
endswith – 字符串字段由这个值结尾
iendswith –字符串字段由这个值结尾（大小写敏感）
match – 使你可以使用一整个document与数组进行匹配查询list