MongoEngine

PyMongo和MongoEngine
 PyMongo是一个低级的MongoDB的Python驱动器（我一般称为客户端），它封装了 MongoDB API，并通过JSON与MongoDB通信，PyMongo将MongoDB的数据映射成Python的内置类型。

      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。

1. Mongoengine是面向对象的，直接继承Document类对数据库进行库和collection的增删改查操作。
2. pymongo中是非面向对象的方式，项目使用时不便

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

有多种字段

meta = {
        'ordering': ['-published_date']     # 按发布时间倒序
    }
meta:设置一些参数

注意传入字段类型要对应

创建一个meta在文档上调用的类字典属性，并用collection设置集合的名称

一个集合可存储大小的上限默认为10m，但可通过max_size来设置集合可存储大小，同时也可使用max_documents来设置最大文档数量


过滤查询：
# 查询18岁以下的用户
young_users = Users.objects(age__lte=18)

__lte 前面是是字段，后面是运算符

默认情况下，字段不是必需的。要使字段成为必填字段，请将字段的 required关键字参数设置为True

.first() 第一个

字段除了required还有多种参数

pymongo用于查询，mongoengine用于创建

1个模型（类）相当于一个表

中文文档：https://www.cnblogs.com/zhenyauntg/p/13201826.html

# 创建一张Post数据库表
class Post(db.Document):
    meta = {
        'collection': 'todo_test'
    }
    title = db.StringField(max_length=200, required=True)
    content = db.IntField(required=True)
    author = db.StringField(required=True, max_length=50)


#  定义一个数据表对象
post_obj = Post(
    title='Sample Post',
    content=638,
    author='jack'
)

# 执行对象save方法
# post_obj.save()

# 查询
# pos = Post.objects()
# for item in pos:
#     print(item.content)

# 修改
# search = Post.objects(content='638').update(title='《123456》')

# 升排序
# pos = Post.objects().order_by('+content')
# for item in pos:
#     print(item.content)

# 删除
pos = Post.objects(content='638').first()
pos.delete()