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是一个对象文档映射器（ODM），相当于一个基于SQL的对象关系映射器...，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...mongoengine的中文文档几乎没有,有的也是简短的几句介绍和使用.下面我就分享一下我在使用过程中所记录下的一些笔记,可能有点乱.大家可以参考一下....文档类有一个 objects 属性.我们使用它来查询数据库. # 返回集合里的所有文档对象的列表 cate = Categories.objects.all() # 返回所有符合查询条件的结果的文档对象列表...一般文档查询会返回一个列表(尽管只有一个结果),我们想要获得一个文档对象可以使用索引获取第一个文档对象,但是mongoengine建议使用first()来获取第一个: >>> cate = Posts.objects.all
要扩展和处理更多查询，只需添加更多的机器； 它是高度灵活和敏捷，让您能够快速开发应用程序； 作为基于文档的数据库意味着您可以在单个文档中存储有关您的模型的所有信息； 您可以随时更改数据库的...://localhost:27017') 访问数据库 一旦你有一个连接的MongoClient实例，你可以在Mongo服务器中访问任何数据库。...相反，我们得到一个游标对象的实例。这Cursor是一个包含相当多的辅助方法，以帮助您处理数据的迭代对象。...: ['title']) 向对象的特性 使用MongoEngine是面向对象的，你也可以添加方法到你的子类文档。...其实还有比这里介绍的更多的字段类（和参数），所以一定要查看文档字段更多信息。 从所有这些示例中，您应该能够看到，MongoEngine非常适合管理几乎任何类型的应用程序的数据库对象。
由于之前的Web框架选择的Django，为了能够最小限度地改动代码，并对接上MongoDB上已存在的数据库和数据，在一番对比之后（Djongo和MongoEngine），选择了MongoEngine这个对象文档映射...在这个页面里面，主要数据操作是从数据库中查询出原始数据，然后加载到Pandas的DataFrame中，接着在Pandas中进行各种数据处理，最后返回JSON数据给前端进行渲染。...数据库总的数据量为接近500万，最后的查询结果在3万左右。 对各个环节分别进行测试发现，主要的时间消耗在了从数据库读取数据，然后加载到Pandas这个过程中。...于是将这个过程专门提取出来，单独测试其消耗的时间。结果发现，使用MongoEngine进行数据查询，然后加载到Pandas中需要几十秒的时间： ?...使用list()对数据查询结果进行处理是将其加载到Pandas中的一个常规前置操作，相当于遍历查询集的结果并将每一条数据添加到一个列表中。
对应关系型数据库中的 Table 表（Table） 文档 - Document 对应数据库表中的一条数据（Row Data） 2....准备 Python 操作 MongoDB，常见的两种方式是：Pymongo、Mongoengine 其中 Mongoengine：面相对象，针对文档型数据库的 ORM，直接继承于 Document 文档...Mongoengine 在使用 Mongoengine 操作 MongoDB 之前，需要先定义一个 Document 的子类 该子类对应 MongoDB 中的文档，内部加入的静态变量（包含：类型、长度等...）对应数据库文档中的数据 from mongoengine import * # Document的子类，对应文档对象 class Student(Document): name = StringField...新增一条记录到数据库非常方便 只需要实例化一个文档对象，调用 save() 方法，即可以存储一条记录到数据库当中 def insert(self): """ 插入数据 :return
查询 给定数据类型document，查询单个对象： document.objects(foo=bar)[0] 不过更推荐这么干： oneObject = document.objects.get(foo...如果仅是想要第一个结果，可以使用 oneObject = document.objects(foo=bar).first() 想在查询单个对象后进行修改并保存，如$set的使用，oneObject.update...= Father.objects(son=Person1) # 这样就可以了，剩下的事情mongoengine自然做了 查出来之后想要只取某个字段的值，使用only: oneObject = document.objects...在查表的时候，有与、或的逻辑没法处理的时候，可以使用Q类。 修改 在对mongoengine的某个ReferenceField做传值的时候，直接传字符串修改就可以了，不必将对象拿到再赋值。...已经是一个文档对象了 sequencefield 自增的field，其使用一般在oid中。
MongoEngine 是一个用于 Python 的 ODM（对象文档映射）库，可以让你方便地与 MongoDB 数据库进行交互。...如何查询某个表的所有key 背景：在使用 MongoEngine 时，查询某个集合中所有文档的所有键（字段）有些复杂，因为 MongoEngine 是基于文档的对象关系映射（ORM）库，不提供直接的功能来查询集合中所有的键...all_keys = get_all_keys(YourDocument) print(all_keys) 注意事项 上述代码中，to_mongo() 方法将文档对象转换为 MongoDB 的原生文档格式...如果集合中的文档数量非常大，上述方法可能会比较慢。在这种情况下，可以考虑批量处理文档以提高效率。 这段代码仅获取顶级字段的键。...mongodb如何设置自动清理某个表60天前的数据 在 MongoDB 中，可以使用 TTL（Time-To-Live）索引来自动删除集合中过期的数据。
MongoEngine 是一个用于 Python 的 ODM（对象文档映射）库，可以让你方便地与 MongoDB 数据库进行交互。...它提供了面向对象的方式来定义模型，并对 MongoDB 的数据进行 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。...('mydatabase') 定义一个文档模型 文档模型是与 MongoDB 集合对应的类。...在 MongoEngine 中，定义一个文档模型通常是通过继承 Document 类来实现的。...(name="John Doe").first() if user: user.delete() 进阶用法 嵌入文档 MongoEngine 允许你将一个文档嵌入到另一个文档中 from mongoengine
前言 大家好，我是吴老板。今天给大家分享一个可将Mongodb数据库里边的文件转换为表格文件的库，这个库是我自己开发的，有问题可以随时咨询我。...Mongo2file库是一个 Mongodb 数据库转换为表格文件的库。 在我的日常工作中经常和 mongodb 打交道，而从 mongodb 数据库中批量导出数据为其他格式则成为了刚需。...这一点从部分源码中可以看得出来。 由于行数据表中可能存在 excel 无法识别的非法字符 (比如空列表 []) , 当写至此行时将抛出 非法类型 的错误。...而比较恰当合理的做法就是在存储 mongodb 文档时不要存入类似于 []、{} 的这种对原始数据无意义的空对象。...最后感谢【吴老板】提供的mongo2file库，也欢迎大家积极尝试使用，如果有遇到问题，请随时联系我，希冀在实际工作中帮到大家，那样就锦上添花了。
结合我们822实验室开源的图像处理平台（http://822lab.top）介绍Flask后端开发，供后续学弟学妹参考，整个平台的从零搭建记录在[这里](https://www.jianshu.com/...快速入门和搭建简单服务器端的套路如下： 找到文档中的hello world demo 看如何接收http请求（路由） 看如何连接数据库 看如何部署 如果不是前后端分离的应用，则还需要看： 静态文件管理...找到文档中的hello world demo 框架的官方网站一定都有文档，一般user guide里都能找到hello world demo。...mongodb，通过mongoengine连接数据，需要先安装mongoengine，文档在这里 pip install flask-mongoengine 然后在app创建语句后加入下面代码: from...'host': '127.0.0.1', 'port': 27017 } db = MongoEngine(app) 在另一个文件中写数据库的model，更多的字段类型可以查看文档 from
推模式与拉模式的选择 推与拉，看似方向相同，但是却需要不同的操作（你能够说 红 Buff 和 蓝 Buff 一样吗？）。...首先要考虑的是主机所在的环境，如果主机不在公网当中，而从机都在公网中（比如阿里云服务器），这个情况下主机可以访问从机，但是从机却无法访问主机，推拉模式当中的 推 显然是不适用的，反之亦然。...工具的安装 如果你真的从 0 开始，那么所有的学习都可以从官方文档开始。...的安装介绍 由于有官方文档，所以奎因很快就将他们安装好了 运行 Flask ? Flask restful 文档中的 快速开始 部分，给出了一个简单的示例代码，我们可以通过这段代码来启动 Flask。...所以，我们需要一个服务器队列，队列中记录了从机的名称、ip 地址以及备注信息等，那么数据模型就可以定义了。
前几天开始自己在做些日志的分析的小玩具，要分析手搜的用户访问情况，工具很简单，处理逻辑也很简单——从kafka拿nginx日志，然后处理完保存的数据库中，然后以易读的方式展现。...唯一的难点就是数据量比较大，实现依然使用熟悉的Django+xadmin，这个可以省去页面的开发时间，我只需要写脚本，转化数据就ok。...个人感觉，针对于这种典型的MVC结构的框架，尤其是对于Django来说，只需要保证Model层提供的接口就ok了。不是有句话吗，叫：不管是不是鸭子，只有能嘎嘎叫，那就是鸭子。...对于这个理论上也是这样的，只要保证了model层返回的对象所具有上层的行为就ok，那整个框架就能跑的起来。 不过Django-nonrel的源码我还没看，不清楚实现逻辑是什么。...另外，这货是从Django上fork出来的一个项目，单独切出分支来做的开发。
可以从官方网站下载和安装MongoDB，也可以使用云服务提供商如MongoDB Atlas等提供的托管服务。在安装完成MongoDB之后，需要安装Python的MongoDB驱动程序。...可以使用find()方法来查询集合中的文档。find()方法返回一个Cursor对象，可以使用该对象遍历查询结果。...上面的代码中，我们调用了集合对象的find()方法来查询所有文档。...查询结果返回一个Cursor对象，我们使用for循环遍历查询结果，并打印出每个文档。4. 使用过滤器和排序器在查询操作中，可以使用过滤器和排序器来筛选和排序查询结果。...过滤器指定查询所有年龄大于30的文档，而排序器按照文档中的“name”字段进行升序排序。查询结果返回一个Cursor对象，我们使用for循环遍历查询结果，并打印出每个文档。
图3-2 倒排索引基本概念示意图 3.倒排索引简单实例 倒排索引从逻辑结构和基本思路上来讲非常简单。...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...在支持搜索时，根据用户的查询词，去单词词典里查询，就能够获得相应的倒排列表，并以此作为后续排序的基础。...之所以会有冲突链表，是因为两个不同单词获得相同的哈希值，如果是这样，在哈希方法里被称做是一次冲突，可以将相同哈希值的单词存储在链表里，以供后续查找。...以图1-7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，
关于这些概念之间的关系，通过下图可以比较清晰的看出来。 ? 3.倒排索引简单实例 倒排索引从逻辑结构和基本思路上来讲非常简单。...1，单词“拉斯”在两个文档中的出现位置都是4，即文档中第四个单词是“拉斯”。...在支持搜索时，根据用户的查询词，去单词词典里查询，就能够获得相应的倒排列表，并以此作为后续排序的基础。...之所以会有冲突链表，是因为两个不同单词获得相同的哈希值，如果是这样，在哈希方法里被称做是一次冲突，可以将相同哈希值的单词存储在链表里，以供后续查找。 ?...以图为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作
关于这些概念之间的关系，通过图2可以比较清晰的看出来。 3.倒排索引简单实例 倒排索引从逻辑结构和基本思路上来讲非常简单。...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...在支持搜索时，根据用户的查询词，去单词词典里查询，就能够获得相应的倒排列表，并以此作为后续排序的基础。...之所以会有冲突链表，是因为两个不同单词获得相同的哈希值，如果是这样，在哈希方法里被称做是一次冲突，可以将相同哈希值的单词存储在链表里，以供后续查找。 ...以图7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作
关于这些概念之间的关系，通过图2可以比较清晰的看出来。 ? 3.倒排索引简单实例 倒排索引从逻辑结构和基本思路上来讲非常简单。...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...在支持搜索时，根据用户的查询词，去单词词典里查询，就能够获得相应的倒排列表，并以此作为后续排序的基础。...之所以会有冲突链表，是因为两个不同单词获得相同的哈希值，如果是这样，在哈希方法里被称做是一次冲突，可以将相同哈希值的单词存储在链表里，以供后续查找。 ?...以图7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作
synchronized是排它锁，当一个线程获得锁之后，其他线程必须等待该线程释放锁后才能获得锁，而且由于Java中的线程和操作系统原生线程是一一对应的，线程被阻塞或者唤醒时时会从用户态切换到内核态，这种转换非常消耗性能...偏向锁：当线程访问同步块获取锁时，会在对象头和栈帧中的锁记录里存储偏向锁的线程ID，之后这个线程再次进入同步块时都不需要CAS来加锁和解锁了，偏向锁会永远偏向第一个获得锁的线程，如果后续没有其他线程获得过这个锁...在我们常用的Hotspot虚拟机中，对象在内存中布局实际包含3个部分： 对象头 实例数据 对齐填充 而对象头包含两部分内容，Mark Word中的内容会随着锁标志位而发生变化，所以只说存储结构就好了。...找到数组中的位置之后，如果数组中没有元素直接存入，反之则判断key是否相同，key相同就覆盖，否则就会插入到链表的尾部，如果链表的长度超过8，则会转换成红黑树，最后判断数组长度是否超过默认的长度*负载因子也就是...get查询 get很简单，通过key计算hash，如果key hash相同就返回，如果是红黑树按照红黑树获取，都不是就遍历链表获取。 volatile原理知道吗？
（通常意味着很多数据库和/或 JDBC 驱动没有事务） 连接：我需要依赖 MyBatis 获得来自数据源的配置吗？还是使用自己提供的配置？...然而，如果你需要在支持多提交和回滚的 session 中获得更多细粒度控制，你可以使用回滚操作来达到目的。...任何在 session 执行过的查询语句本身都会被保存在本地缓存中，那么，相同的查询语句和相同的参数所产生的更改就不会二度影响数据库了。...而且，唯一的限制就是你不能在两个继承关系的接口中拥有相同的方法签名（潜在的危险做法不可取）。 你可以传递多个参数给一个映射器方法。...如果你想改变参数的名称（只在多参数情况下），那么你可以在参数上使用 @Param("paramName") 注解。 你也可以给方法传递一个 RowBounds 实例来限制查询结果。
synchronized是排它锁，当一个线程获得锁之后，其他线程必须等待该线程释放锁后才能获得锁，而且由于Java中的线程和操作系统原生线程是一一对应的，线程被阻塞或者唤醒时时会从用户态切换到内核态，这种转换非常消耗性能...实际上大部分时候我认为说到monitorenter就行了，但是为了更清楚的描述，还是再具体一点。 如果再深入到源码来说，synchronized实际上有两个队列waitSet和entryList。...偏向锁：当线程访问同步块获取锁时，会在对象头和栈帧中的锁记录里存储偏向锁的线程ID，之后这个线程再次进入同步块时都不需要CAS来加锁和解锁了，偏向锁会永远偏向第一个获得锁的线程，如果后续没有其他线程获得过这个锁...在我们常用的Hotspot虚拟机中，对象在内存中布局实际包含3个部分： 对象头 实例数据 对齐填充 而对象头包含两部分内容，Mark Word中的内容会随着锁标志位而发生变化，所以只说存储结构就好了。...找到数组中的位置之后，如果数组中没有元素直接存入，反之则判断key是否相同，key相同就覆盖，否则就会插入到链表的尾部，如果链表的长度超过8，则会转换成红黑树，最后判断数组长度是否超过默认的长度*负载因子也就是
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